基于FPGA的并行FIR数字滤波器硬件实现及优化

阐述了基于有限脉冲响应数字滤波器FIR的可编程逻辑器硬件实现的优化和改进方案.介绍了FIR滤波器原理及传统线性FIR滤波器的实现结构,提出了并行FIR滤波器的结构改进思路,详细地说明了各模块具体功能的实现及采用技术,最后给出了并行FIR的拓展应用方案.     

基于开关电容的10阶Butterworth滤波器的设计和仿真

用开关电容电路在模拟集成电路的设计中取代电阻,具有电路规模小、功耗低、工艺过程比较简单、易于大规模集成等优势,本文应用开关电容电路技术对10阶Butterworth滤波器进行变换和简化,计算机模拟说明,其结果与理论计算值相符,更利于集成.     

高精度音频信号分析仪

本设计综合运用了DDS、集成混频器、窄带滤波器以及有效值检波等现代集成器件,采用外差原理完成了音频信号分析仪的设计。以凌阳单片机为核心控制器件,通过对AD9850DDS芯片输送控制字,使其生成一定步进频率的本机振荡信号,送入AD835集成混频器与输入信号混频,经窄带滤波器MAX297滤波,取出各个频点的值,通过有效值测量电路测出各个频率分量的有效值,再经过A/D高速采样后送入单片机处理,最后送液晶显示。扫描步进频率多档可调;频率分辨率达10 Hz;频率测量范围0.03Hz～29KHz;并可完成输入信号周期性判断及失真度的精确测量;用户可根据需要设定显示频谱的中心频率和带宽。     

高精度Σ-ΔADC中的数字抽取滤波器设计

设计1个应用于高精度sigma-delta模数转换器(Σ-ΔADC)的数字抽取滤波器。数字抽取滤波器采用0.35μm工艺实现,工作电压为5V。该滤波器采用多级结构,由级联梳状滤波器、补偿滤波器和窄带有限冲击响应半带滤波器组成。通过对各级滤波器的结构、阶数以及系数进行优化设计,有效地缩小了电路面积,降低了滤波器的功耗。所设计的数字抽取滤波器通带频率为21.77kHz,通带波纹系数为±0.01dB,阻带增益衰减120dB。研究结果表明:该滤波器对128倍过采样、二阶Σ-Δ调制器的输出码流进行处理,得到的信噪失真比达102.8dB,数字抽取滤波器功耗仅为49mW,面积约为0.6mm×1.9mm,达到了高精度模数转换器的要求。     

基于六边形结构边缘检测算法的研究

将直线插补运算与六边形图像结构相结合,提出了一种简单高效的边缘检测方法.先用高斯滤波器对图像进行滤波,再使用Sobel算子进行边缘检测,最后按给定阈值对边缘进行精确提取,经过这3个步骤完成图像的边缘检测.通过实验验证了六边形图像结构的Canny边缘检测算法比常见的Canny边缘检测方法更精确、更能抑制噪声;而且直线插补运算在图像边缘检测中具有较快的计算速度,比非线性插补计算效率高.     

基于FPGA的多速率发送处理器的实现

本文设计了一种基于FPGA的多速率发送处理器,采用Xilinx公司的Spartan3 ADSP系列芯片,并用该公司的ISE作为集成开发环境,利用ModelSim进行仿真,通过输入、输出信号的比对验证本设计的实际可行性。     

新型有源模拟电感及其应用

基于新型电流模式器件CFTA,设计了一个接地模拟电感和一个浮地模拟电感,其电路的特点是:使用接地电容,有源元件及其输入、输出端数最少.为证实电路工作的可靠性,基于该模拟电感,利用元件替换法,分别设计了电流模式三阶巴特沃斯低通和高通滤波器,其极点频率为100 kHz,通带增益为0.5,计算机仿真表明:所设计的电路正确有效.     

SAW滤波器中三次行程信号问题及其解决方法

随着立体声电视和高清晰电视等的发展,对SAW滤波器的性能提出了更加严格的要求,设计高性能的SAW滤波器需要精确校正声表面波滤波器的衍射、三次行程信号等二阶效应。本文采用等效电路模型的分析方法,仿真了考虑三次行程信号的滤波器频率响应,分析了三次行程信号对滤波器频响的影响,初步分析了三次行程信号问题产生的机理和常用的解决办法。     

高压直流传输功率通量的研究

高压直流传输（HVDC）在特殊情况下比交流传输具有一定的优势,具有经济性、稳定性、快速性等特点。随着晶闸管换流阀的出现,高压直流传输（HVDC）更加具有吸引力。本文参考国外研究成果,对高压直流传输（HVDC）的控制及其操作原理进行了系统的介绍,并描述了它有关功率通量的研究模型。     

基于Perona-Malik模型改进的图像去噪方法

结合冲击滤波器和Perona-Malik(P-M)模型提出一种新的图像去噪模型,在增强图像细节的同时,能够抑制噪声的放大和过冲现象,同时给出的扩散函数可以使模型达到更好的图像去噪效果。仿真结果表明,使用本文模型进行去噪处理后得到的图像在视觉效果和客观评价标准方面均优于P-M模型、CLMC模型以及传统的模型,在去除噪声的同时,能够更好地保留图像的细节和边缘特征。