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时间交错并行采样模拟数字转换器(TIADC)模拟前端特有的多通道分时交替采样结构不可避免地引入了通道失配问题,并且给其后端多通道高速数据的捕获、缓存和处理带来了很大的设计挑战.本文针对上述技术难题,利用FPGA和SoPC技术特点,着重开展模块化TIADC通用数字后端系统设计技术研究.分别实现了对TIADC系统模拟前端多... 相似文献
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针对传统局部放电信号采集系统采样率低、采样率不可灵活配置导致局部放电脉冲信号时域波形特征提取误差较大的问题,设计了一种用于特高频传感器的局部放电信号并行采集系统.系统以Xilinx 7系列FPGA为主控芯片、四片最高采样率为250 MHz的ADC芯片通过分时交替并行采样技术实现最高1 GHz的采样率.系统在特高频传感器的基础上,主要分析并校正了由分时交替并行采样技术引入的偏置失配误差、增益失配误差和时延失配误差.仿真及实验结果表明,该系统能够采集到高精度的局部放电信号包络,并且在100 MHz带宽范围内无杂散动态范围(SFDR)提高到35 dB. 相似文献
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为了在现有的模/数转换(ADC)芯片的技术条件下提高模/数转换系统的性能,在并行交替采样系统失配误差修正算法的基础上,研制了8-bit 4-Gsps并行交替采样ADC系统.该系统中4个1-Gsps ADC通道并行采样同一模拟信号;以锁相环和可调延迟线芯片为核心,组成低jitter,低skew的多相时钟产生电路,为各ADC逼连提供交替采样时钟;在FPGA芯片双倍速I/O和内部集成锁相环的支持下,使用单片FPGA芯片接收ADc系统产生的高速并行数据,并完成数据同步、重排和缓存,通过USB接口读出.基于模拟数字混合滤波嚣组的数字后处理算法修正了各ADC通道间的增益、偏置和采样间隔三种失配误差.测试结果表明,该并行交瞽采样ADC系统在4-Gsps采样率下,对200 MHz与803 MHz正弦波信号分别达到6.89 b与5.81 b的ENOB以及51.81 dB和S1.13 dB的SFDR,接近ADC芯片手册给出的性能. 相似文献
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多通道微弱电流信号受很多噪声因素的干扰,导致微弱电流信号输出相对误差增加,为此提出基于经验小波变换的多通道微弱电流信号噪声控制方法。采集多通道微弱电流信号,利用经验小波变换技术分解采集到的微弱电流信号,判断电流信号中是否存在噪声并确定噪声类型。装设微弱电流信号噪声控制器,根据电流信号中的噪声量与噪声类型生成控制指令,对不同通道微弱电流信号噪声进行控制。实验结果表明,该方法的多通道微弱电流信号信噪比较高,输出信号与原信号之间的相对误差较小,可以实现多通道微弱电流信号噪声控制。 相似文献
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设计基于CPU+FPGA架构的具备快速HART主站功能的多通道模拟量采集模块;采集模块的CPU与FPGA通过PCIe总线通信;FPGA通过隔离的SPI总线控制8路模拟量采集通道,并与两路协议转换芯片通信;单个协议转换芯片实现一路SPI与四路UART的转换,与四路HART MODEM通过UART接口通信;HART信号通道与模拟量采集通道一一对应,HART信号通过耦合模块与模拟量信号在滤波模块和保护电路之间叠加;模拟量输入信号,经过通道保护电路和滤波模块后到达模拟量转换模块,进行模数转换;通过使用FPGA和协议转换芯片,实现了8个模拟量采集通道的并行采集处理,实现了HART通道串行通信的并行工作;在CPU中运行两个独立线程,各自负责一片协议转换芯片下的四路HART通信,四路HART通信以循环发送和循环接收的方式工作;并行工作的方式提高了模拟量采集的速率,减少了HART通信的等待时间,提高了HART通信的效率;模块通道之间相互隔离,降低了通道间故障相互影响的概率,提高了模块的可靠性;模块支持4~20mA电流信号和±5V、±10V电压信号采集,采集精度0.1%,电流采样电阻250欧姆,通道间隔离电压可达1000VDC。 相似文献
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基于传统的多通道采样技术,以二通道为例,对二通道采样和信号重构算法进行了分析,对传统理论算法进行了改进和提高,通过信号重构算法,实现了宽带信号的高速高精度采样,计算机仿真结果表明,改进后的二通道采样及重构方法可有效地减小频谱失真,实现信号的高精度采样和实时重构。同时,本文给出了基于美国德州仪器公司(TI公司)最新的高速DSP芯片DM8168的硬件系统,从硬件上实现了本文所提出的二通道重构算法。 相似文献
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信号采集是实现船舶智能化的技术基础,针对船舶微弱信号传感器,提出一种基于single board RIO(简称sbRIO)的多通道多类微弱小信号兼容采集与处理方法.首先提出了多通道多类微弱小信号采集与处理总体方案,分析了传感器输出信号特点和采集性能指标要求,然后从软件和硬件两个方面详细阐述了采集处理机制原理和具体实现方案;最后搭建了原型板卡和上位机软件,进行了36通道测试、本底噪声测试、信号一致性测试、传感器兼容接入测试和多通道信号并行采集测试等功能性能指标的详细测试.实验结果表明,提出的采集方案可兼容接入多类传感器,同时本底噪声小、通道一致性良好,具有出色的采集调理性能,满足指标要求. 相似文献
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针对测控信号处理中,在可用频谱上分布着多种频分下行信号的场景,分别利用标准测控信号和扩频测控信号在频域上的绝对稀疏性和相对稀疏性,提出了一种基于压缩感知和宽带调制的低速采样方案.首先通过多通道调制得到低速的采样序列,而为了克服现有信号重构算法重构精度较差的缺点,利用阈值迭代方法从采样序列中重构出原信号,最后对重构后的信号进行解调/解扩处理并进行误码率分析.仿真结果表明,新方案能够在低采样率的条件下获得很好的性能. 相似文献
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Zeng Yuanyuan Naixue Xiong Jong Hyuk Park Laurence T. Yang 《The Journal of supercomputing》2012,60(3):437-460
Scalable Parallel Systems (SPS) have offered a challenging model of computing and poses fascinating optimizations in sensor
networks. With the development of sensor hardware technology, a certain sensor node is equipped with a radio transceiver that
can be tuned to work on multiple channels. In this paper, we develop a novel interference-aware multichannel media access
control (IMMAC) protocol for wireless sensor networks, which takes advantage of multichannel availability. Firstly, each node
is assigned with a quiescent channel to reduce hidden terminal beforehand, and then it makes channel adjustment according
to dynamic traffic. Secondly, a scalable multichannel media access control protocol is designed to make a tradeoff between
channel switching overhead and fairness, and it effectively supports for node unicast and broadcast based on the receiver-directed
channel switching. We have implemented simulation to evaluate the performance of IMMAC by comparing with other relevant protocols.
The results show that our protocol exhibits more prominent ability, which utilizes multichannel to make parallel transmission
and reduce hidden terminal problems effectively in resource-constrained wireless sensor networks. 相似文献
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双通道旋转变压器的解码问题一直是伺服控制闭环系统非常重要的一个问题,快速、准确的解码出伺服系统位置信息是闭环控制系统的关键。通过对某伺服系统闭环控制系统位置解码技术的研究,分析了RD26的解码过程及原理,设计一种基于RD26的双通道旋转变压器位置解码设备,此设备将双通道旋转变压器输出的信号与RD26相连,通过并口向FPGA发送数据,FPGA通过时序读取RD26信号,能将双通道旋转变压器粗机、精机的模拟电压信号转换成具有绝对位置的数字信号,不需要再进行纠错与粗精结合,解码精度可达到±2角分+1LSB。 相似文献
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在无人机自组织网络(UAV Ad Hoc Network, UANET)中,传统的基于单包接收的信号检测算法极大限制了多路传输共享的并发通信性能。针对此问题,利用迭代并行干扰消除技术和多输入多输出技术并联合机器学习设计出一种UANET多包接收智能信号检测算法。该算法保留了迭代并行干扰消除算法的整体结构,采用最合适的深度神经网络来代替传统的基于信道模型的复杂计算,使得分簇UANET的簇头节点不仅可以对任意无记忆固定信道进行处理,而且也不需要去获取准确的信道状态信息便可以同时正确接收来自多个发送节点并发传输过来的数据包。仿真结果表明,该算法可以在不同场景下有效降低系统误码率(Symbol Error Rate, SER),从而有效增加UANET的通信并发度。在线性信道多节点通信场景下,所提出的算法相比于最优MAP(Maximum A Posteriori,最大后验概率)检测算法,系统误码率可以降低约25%。 相似文献