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1.
生物组织标本尺寸对自体荧光法检测结果的影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用激发波长和发射波长处的蒙特卡罗模拟作为研究手段,对一系列不同边长胃肠壁组织的立方形标本模型进行检测,分析标本的上、下表面以及侧面的逸出荧光,最终确定适合作离体检测的胃肠壁组织标本尺寸的边长不小于3mm。  相似文献
2.
基于DSP的运动目标识别与跟踪系统的设计   总被引:2,自引:1,他引:1  
为了实现对运动物体的智能反馈跟踪,设计了墓于TMS320DM642 DSP芯片和Cam-shift算法的嵌入式运动目标识别与跟踪系统.在Cam-shift跟踪算法原理基础上,详细描述了系统视频信号处理的各个模块,并进行了系统的有效性和实时性验证.实验结果表明,系统可对简单背景下的单一运动目标进行连续跟踪,算法稳定、计算量小,满足实时性要求.  相似文献
3.
编码激励技术在医学超声内窥镜中的实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了提高医学超声内窥镜系统的探测深度和成像质量,将广泛应用于雷达系统的编码激励技术引入到超声成像系统中,采用编码脉冲信号激励超声换能器,以增加超声发射功率,提高回波信号信噪比.在分析编码激励原理和超声换能器暂态工作特性的基础上,设计并实现了超声信号的4 bit Barker编码脉冲发射.实验中,激发电路输出的编码激励信号与超声换能器的暂态工作特性吻合;玻璃杯壁的反射超声回波信号,具备编码特征,与Matlab仿真结果相同,且幅度较强.  相似文献
4.
浅谈移动通信中电磁辐射的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
该文主要阐述了移动通信中电磁辐射的主要来源,并对移动通信中电磁辐射的影响做了初步的分析。  相似文献
5.
一种新的解决HFC网络汇聚干扰的方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种采用FDQAM调制技术和三层架构模型相结合解决HFC网络汇聚干扰的方法。该方法通过对上行传输的数字信号使用FDQAM调制技术进行调制——解调——再调制方式,增加信号模拟到数字,数字再到模拟的处理过程,并采用三层构架模型将HFC网络划分成多个相对较小的子网络方式,减小和消除HFC网络中的汇聚干扰。通过实验证明,该方法能够提高HFC网络的抗干扰能力,解决汇聚干扰,为实现可靠的数据信号回传提供保证。  相似文献
6.
深亚微米集成电路设计中的互连线延迟问题   总被引:1,自引:0,他引:1  
深亚微米集成电路的互连线延迟是设计中需十分重视并必须解决的问题。本文讨论了影响互连线延迟的因素并对深亚微米物理设计的关键步骤中如何考虑并解决互连线延迟问题进行叙述和讨论。  相似文献
7.
高频锁相环的可测性设计   总被引:1,自引:1,他引:0  
文章针对一款应用于大规模数字集成电路的CMOS高频锁相环进行了可测性设计,详细讨论了最高输出频率、输出频率范围和锁定时间等参数的测试.分别给出了边界扫描测试和分频器测试两种测试方案,并对两种方案进行了比较,指出了各自的适用范围.对于选用的边界扫描方法,给出了详尽的测试电路图,并进行了电路仿真,仿真结果表明该方法有效可行.  相似文献
8.
用漫反射光谱校正组织自体荧光光谱的研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用漫反射光谱所含信息来消除组织对自体荧光散射和吸收的影响,从而提取出组织的固有荧光光谱。利用蒙特卡罗(MC)方法分析组织的荧光失真因数曲线和漫反射光谱之间的关系,发现两者的曲线形状基本相同,并以胃肠正常和癌变组织的漫反射光谱来校正实验获得的自体荧光(LIAF)光谱。最终得到的固有荧光光谱体出了组织的生化信息变化。  相似文献
9.
OFDM双向多跳网络的新型比特和功率分配算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
陈晓栋** 《电讯技术》2013,53(3):307-311
结合新型双向多跳网络协议和正交频分复用技术,研究旨在保证通信质量情况下的自适应比特和功率分配算法,其目的是以较小发送功率和较高频谱效率完成通信。通过凸优化理论推导出最优功率分配算法,并提出一种基于贪婪原则的自适应比特分配算法,能够以较低的复杂度在实际工程中完成部署。仿真分析表明,提出的双向多跳算法是传统多跳协议频谱效率的2倍,所需发送功率是平均资源分配算法的1/3。  相似文献
10.
认知网络中基于蚁群算法的网络流量预测模型   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
李丹丹  张润彤  王传臣  肖东坡 《电子学报》2011,39(10):2245-2250
 认知网络能够感知外部环境,并能根据周围环境的变化智能、自主、自适应的动态变化,这种特性更适合为用户提供QoS(Quality of Service)保障.设计高精度的流量预测模型,可以提高认知网络的认知特性.本文针对原有预测模型预测精度低、对训练数据依赖程度高以及不能很好的刻画网络流量特征的不足,提出了一个混合的流量预测模型.它使用蚁群算法训练BP网络的权值,避免了梯度下降法收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题.并且在预测之前,首先使用BP(Back Propagation)网络剔除原始数据中的异常数据信号,再对其进行小波分解,最后使用混合模型预测网络流量,实现了认知网络中高精度的流量预测.  相似文献
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