一种低工艺偏差的低功耗基准电流源

基于对工艺偏差不敏感的温度补偿机制,提出了一种低工艺偏差的低功耗基准电流源。利用MOS管的阈值电压和片上电阻的温度系数在工艺偏差下较稳定的特性,获得了在不同工艺角下具有良好温度特性的基准电流,减小了工艺偏差对基准电流温度系数的影响。采用0.18 μm CMOS工艺对电路进行设计与仿真。结果表明,该基准电流源的工作电压范围为1.1~4.0 V。在1.2 V电源电压下,基准电流为23.06 nA。在-40 ℃~85 ℃范围内,温度系数为9×10-⁵/℃,功耗为50 nW,离散系数(σ/μ)为±3.4%。     

超高频RFID系统中的防碰撞算法研究

鉴于多个电子标签工作在同一个频率,当同时处于同一个阅读器识别范围,如果没有采取多址访问控制机制的情况下,信息传输会发生冲突,从而不能正确读出数据。根据超高频频段（860～960MHz）ISO18000-6协议规定,针对无线射频识别（RFID,Radio Frequency Identification）系统出现的多电子标签碰撞问题,首先从最初的二进制防碰撞算法原理进行说明,随后从传输数据位数以及搜索次数方面对其进行了改进,通过实验表明该算法提高了标签的识别效率。     

一种挡板结构被动式微混合器的设计与仿真北大核心

基于在微通道内设置障碍物可以提高混合效率的方法,以T型方波通道微混合器为基础,设计了一种新型的、具有挡板结构的被动式微混合器,并采用有限元方法建立了仿真模型,分析比较了T型直通道微混合器、T型方波通道微混合器和具有挡板结构的T型方波通道微混合器在不同雷诺数（Re）下器件内流体的流动特性和混合效率。研究结果表明,具有挡板结构的T型方波通道微混合器在挡板阻塞比为1/4时具备最优的综合性能,也即在较宽Re值范围（5～60）内可实现流体的快速、高效混合,混合效率高于95%。     

基于小波变换及隐式马尔科夫树模型的图像信号去噪

研究基于小波变换的隐式马尔科夫模型树(HMT)方法,用于去除图像信号中的白噪声。该方法利用了小波变换域系数间的相关性和自相似信息,并在Lenna图像中验证了方法的有效性。对不同程度污染的高斯白噪声图像的去噪效果与传统方法进行比较;结果表明,基于小波变换的HMT方法有更好的去噪效果,所建立的HMT模型更能体现图像的特征。     

红外光电晶体管结构参数优化及温度稳定性研究

基于非等温能量传输模型,利用TCAD半导体器件仿真软件对红外光电晶体管外延层电阻率、基区表面浓度和基区宽度参数进行优化设计。根据不同环境温度情况下AlGaAs/GaAs发光二极管的发光强度,深入分析了光电晶体管结构参数对不同环境温度下电流传输比及其温度变化率的影响。仿真结果表明:减小基区表面浓度和基区宽度有利于提高电流传输比的温度稳定性。相比于高温情况,低温下不同发射区表面浓度情况下的电流传输比温度变化率几乎相同。虽然发光二极管的光强随着温度的升高而降低,但是光电晶体管集电极电流始终低于发生大注入效应时的临界集电极电流,导致随着温度升高,光电晶体管电流传输比随之增大。     

水表自动抄表系统的设计与实现

本文设计了远程水表自动抄表系统中的采集器、集中器等,采集器采用功能更强大且功耗较小的MSP430F149单片机、集中器采用微控制器STM32F103,均具有低功耗管理的特点.系统能实现远程在线自动抄表、实时在线监测用水等功能,自动加程度较高,操作简单,功耗较低.     

单环模型下三维多极化天线MIMO信道建模

针对传统MIMO随机空间信道模型中,仰角和方位角采用独立分布,并没有准确反映信道的真实环境,本文充分考虑三维环境下三维角功率分布和极化天线引起的全面电磁波传播特性,仰角和方位角采用混合VMF分布、以及采用不相等的主极化率。基于以上模型,推导出信道的相关表达式,并通过2×2天线的仿真研究,分析参数对模型的影响,最后和其他文献的结果比较,证实本文模型的合理性和有效性。     

基于嵌入式系统的运动检测算法的设计及实现

提出一种基于TMS320DM6437嵌入式视频处理系统的运动检测算法,采用实时性很强的ViBe算法进行背景建模及像素点分类,在背景更新的算法上,引入帧级更新的策略,以弥补ViBe算法对突变的背景更新较慢的不足.对前景二值图,使用扫描标记法实现对运动物体的捕捉.实验结果表明,该算法实时性强,适用于嵌入式系统.     

基于小波域HMT模型的图像去噪研究

研究小波域隐式马尔可夫模型树(HMT),提出了一种基于小波域HMT模型抑制高斯白噪声的改进图像去噪算法.首先将噪声图像沿水平、垂直及对角方向进行平移变换;然后对平移后的图像进行小波变换,建立其对应的小波域HMT型,分别进行去噪处理.最后取所有去噪图像的均值作为最终的去噪图像.在仿真实验中,对不同程度污染下高斯白噪声的Lena图像分别采用该文算法、小波域硬阈值与软阈值去噪进行比较.结果表明,该文算法很好地保留了图像的细节和边缘信息;提高了图像的峰值信噪比;抑制了Gibbs效应;具有较好的去噪效果.通过实验仿真可以看出,这种方法较好地去除了白噪声;提高了图像的峰值信噪比;较好地保存了图像的边缘和细节信息;抑制了振铃现象.