高斯赛德尔
共 12 篇文章
高斯赛德尔 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 12 篇文章，持续更新中。
凌力尔特数字系统的线性电路
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凌力尔特数字系统的线性电路—凌力尔特一直致力服务全球模拟产品用户，满足日益增长的严格模拟产品设计的需求。公司具有超强的创新能力，每年推出的新产品超过200款，该公司产品的应用领域包括电信、蜂窝电话、网络产品、笔记本电脑和台式电脑等等。</p>
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<img alt="" src="http://dl.eeworm.com/ele/img/319641-111231151
凌力尔特芯片电路总汇
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Over the past several years Linear Technology, the magazine, has come of age. From nothing, the publication has come into its own, as has its subscriber list. Many innovative circuits have seen t
历年全国赛模电部分
历年全国赛模电部分。
MT-011 找出那些难以琢磨、稍纵即逝的ADC闪码和亚稳状态
数字通信系统设计关注的一个主要问题是误码率(BER)。ADC噪声对系统BER的影响可以分析得出，但前提是该噪声须为高斯噪声。遗憾的是，ADC可能存在非高斯误码，简单分析根本无法预测其对BER的贡献。在数字示波器等仪表应用中，误码率也可能造成问题，尤其是当器件工作于“单发”模式时，或者当器件尝试捕获偶尔出现的瞬变脉冲时。误码可能被误解为瞬变脉冲，从而导致错误的结果。本指南介绍
基于周期平稳的盲信噪比估计方法
基于对信号的周期平稳统计量的分析，提出了一种高斯白噪声信道下的盲信噪比估计方法。对信号的调制方式没有要求，也不需要发送端发送己知数据。<br />
<img alt="" src="http://dl.eeworm.com/ele/img/177094-120320140T2601.jpg" />
2012TI电子设计大赛——微弱信号检测装置
微弱信号检测装置<br />
四川理工学院 刘鹏飞、梁天德、曾学明<br />
摘要：<br />
本设计以TI的Launch Pad为核心板，采用锁相放大技术设计并制作了一套微弱信号检测装置，用以检测在强噪声背景下已知频率微弱正弦波信号的幅度值，并在液晶屏上数字显示出所测信号相应的幅度值。实验结果显示其抗干扰能力强，测量精度高。<br />
关键词：强噪声；微弱信号；锁相放大
凌力尔特工业信号链路
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Industrial systems demand semiconductors that are precise, flexibleand reliable. Linear Technology offers a broad line of high performanceanalog ICs that simplify system design with rugged devi
基于NSCT域各向异性双变量萎缩图像去噪
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px; ">提出了一种用各向异性双变量拉普拉斯函数模型去模拟NSCT域的系数的图像去噪算法，这种各向异性双边拉普拉斯模型不仅考虑了NSCT系数相邻尺度间的父子关系，
基于计算全息的菲涅尔双随机相位加密技术
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px; ">基于傅里叶计算全息技术，结合菲涅尔双随机相位加密系统，提出了一种数字图像加密方法。该方法以傅里叶计算全息图记录菲涅尔衍射双随机相位加密图像，傅里叶计算全
基于映射函数收缩算法的图像去噪方法
文中讨论了图像的高斯加性噪声模型和图像的稀疏性表示，提出了利用映射函数来描述图像的去噪过程，通过求解映射函数和利用映射函数对加噪图像的小波变换子带系数进行变换，达到了降低图像噪声并使加噪图像逼近原始图像的目的。经过实验比较，验证了本文算法的可行性和鲁棒性。<br />
<img alt="" src="http://dl.eeworm.com/ele/img/31-13031216311DA.jp
一种改进的LPCC参数提取方法
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">为了提高语音信号的识别率，提出了一种改进的LPCC参数提取方法。该方法先对语音信号进行预加重、分帧加窗处理，然后进行小波分解，在此基础上提取LPCC参数，从而构成新向量作为每帧信号的特征参数。最后采用高斯混合模型（GM
2012TI杯陕西赛题B题--频率补偿电路
2012TI杯陕西赛题H题,2012TI杯陕西赛题B题--频率补偿电路.