利用环形调制器产生与解调过调幅信号

采用开关函数分析方法,利用二极管环形调制器电路产生与解调过调幅信号,导出实现的过调幅信号与解调输出信号表达式;由此,可将过调幅信号的产生与解调方法扩展到微波频段.     

功率放大器数字基带自适应预失真技术研究进展

阐述了目前国内外功率放大器（PA）线性化技术的研究状况,重点研究了其中最有应用前景的数字基带自适应预失真技术及其最新研究进展,分析并指出了相关方法的优缺点,并对其发展前景进行了展望。     

基于DSP的主动噪声控制系统设计与实现

介绍了主动噪声控制技术的理论基础和算法,以自适应主动噪声前馈控制系统为研究核心,选用TMS320VC5509 DSP作为控制器,给出了系统的硬件解决方案,并用C语言编程在硬件系统上实现了基于FX-LMS算法的主动噪声实时控制。800Hz单频噪声的实验结果表明系统可降低噪声9dB。     

DTV发射机75 W射频功放模块的设计与实现

提出了一种用于数字电视发射机中的大功率射频功放模块的设计方案,采用平衡型放大器结构,以LDMOS器件作为功放管,给出了包括射频放大电路和直流馈电电路的实现方法,并提供了对系统增益及线性度等指标的仿真和测试结果.     

文氏桥式振荡电路特性及数值仿真分析

正弦波振荡电路是模拟电路课程的基本教学内容,几乎所有的教材都采用反馈的概念来分析正弦振荡电路的特性.本文通过列写文氏桥式振荡电路的电路方程,分析了该电路的振荡特性,并采用数值仿真的方法模拟起振条件,得到了与现有教材对该电路分析一致的结果.上述分析结果可供讲授电路理论及模拟电路课程的教师参考.     

虚拟仪器技术在电路教学中的应用

针对"电路理论"教学过程中学生在理解上存在困难的部分章节,利用虚拟仪器技术灵活多变、形象生动的特点,我们制作了部分教学演示软件.利用虚拟波形发生器和虚拟示波器等技术可使电路中枯燥难懂的概念与理论公式以虚拟波形的方式动态、实时交互地展现出来,增强了学生的感性认识,有效地提高了课堂的教学效果.     

时域自适应精细算法求解对流热传导问题

应用时域自适应精细算法求解对流传热问题.通过展开技术,可更准确地描述变量随时间的变化,同时将时空耦合的初边值问题转化为一系列的空间边值问题,并采用有限元方法递推求解.自适应技术可弥补时间步长不同时可能造成的计算精度损失.并进行了数值检验.     

基于当前状态数据的加法风险模型的自适应LASSO回归选择

当真实的潜在模型具有稀疏表示时通常需要使用变量选择方法,确定模型中的重要预测因子可提高被拟合模型的预测性能,许多文献研究了这类问题,其中张和吕[1]针对右删失数据开发了一种基于比例风险模型的变量选择方法.本文研究了基于当前状态数据的加法风险模型的变量选择问题.在文献[1]的启发下,我们提出一种自适应Lasso方法来解决...     

基于多尺度自适应胶囊网络的高光谱遥感分类

胶囊网络(CapsNet)是一种新型的神经网络,已被广泛应用于高光谱遥感分类。针对胶囊网络所面临的过拟合和梯度消失等问题,提出一种基于多尺度自适应胶囊网络(MSCaps)的高光谱遥感分类方法。利用多尺度(不同尺寸的输入图像)的卷积层来提取地物的空间特征与光谱特征,并采用一种非迭代自适应路由算法进一步改进CapsNet的结构,避免了耦合系数c_ij的稀疏化引起的过拟合问题。利用PU和SA两个公共高光谱数据集从总体分类精度(OA)和模型训练效率两方面评价了MSCaps的分类性能。在分类精度上,利用MSCaps与支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、深度卷积神经网络(CNN)、CapsNet、多尺度的胶囊网络(MCaps)、基于非迭代自适应路由算法的胶囊网络(ARWI-Caps)、多尺度的卷积神经网络(MSCNN)对原始影像的OA进行对比;还与SVM、RF对经主成分分析(PCA)特征提取后的影像的OA进行对比,其中两种分类方法分别简称为PCA-SVM与PCA-RF。在训练效率上,对MSCaps的训练时间和CNN、CapsNet、MSCNN的训练时间进行对比。实验结果表明...     

中小型逆变器的电磁兼容设计

通过分析中小型逆变器电磁干扰形成的主要原因,从控制电路设计、主电路设计、软件设计三方面介绍提高逆变器电磁兼容能力的措施,重点对软开关技术,随机调制技术进行了分析。