基于分段多项式近似的DDFS研究及FPGA实现

提出一种直接数字频率合成器(DDFS)的设计方法,采用分段多项式近似的算法模型代替传统的查找表方式,实现相位至余弦幅度的映射。选择拟合余弦函数均方误差最小的两段四阶偶次幂多项式,使在合成信号的无杂散动态范围(SFDR)达到最大(94.98 dBc)。然后基于FPGA实现了相幅映射为14位输入位宽结构的DDFS,对实现该方法定点量化的数字系统进行了分析和优化,结果表明,量化后的DDFS输出信号幅度的绝对误差小于2.6×10~(-4),SFDR约93 dBc,接近理论上的SFDR上界。该研究工作为下一代天基感应式磁力仪的高精度在轨定标信号源提供一种可能的新方法。     

高精度DDS的FPGA资源优化设计

DDS因其率转换时间短,分辨率高,低相噪,输出相位连续等特点,在全数字化结构的雷达、通信系统中得到广泛的应用.本文首先介绍了DDS原理,提出了DDS的资源优化方法,设计并FPGA实现了一种双路正交输出的高精度DDS,最后分析了DDS设计参数与输出信号杂散度之间的关系,为工程实现提供设计依据.     

Eh-star方法测试杂散损耗算法的研究

针对Eh-star方法测试电机杂散损耗的算法进行研究。首先,通过与几种测试方法进行对比,揭示Eh-star方法的可行性和优越性。接着,在Eh-star方法的测试原理的基础上,通过公式推导和分析,对此方法的算法进行详细分析,得到杂散损耗的推导公式,为下一步将整个算法嵌入计算机,实现自动数据自动采集和计算奠定基础。     

基于改进DDS算法的任意信号发生器设计

针对传统直接数字频率合成(DDS)算法存在的幅度量化误差、相位截断误差问题,提出了一种混合利用信号对称性+Sunderland构造对数据ROM进行压缩的方法,用来增大数据ROM的存储量,同时采用改进型相位抖动注入法抑制相位截断误差.硬件电路部分设计了幅频校正电路,对信号进行校正,保证了信号幅度的稳定输出.测试结果表明,信号发生器可以输出高速、稳定、低衰减、低杂散的任意波形,输出信号频率范围为1 MHz～30 MHz,幅度峰峰值为40 mV～6.7 V.     

基于FPGA的改进结构的DDS设计与实现

主要介绍了数字频率合成器的原理和杂散来源,给出了节约存储空间的ROM表的压缩算法,采用相位抖动和平衡DAC方法对DDS结构进行了改进,抑制了相位截断误差和减小了DAC非理想特性的影响。仿真分析了用于相位抖动的随机序列周期性对杂散的影响,最后基于FPGA平台实现了改进结构的DDS,并对结果进行了测试。测试结果表明DDS用作跳频器时,杂散抑制优于40 dBc。采用此种方法设计的DDS杂散抑制度高,稳定性好,性能优越。     

一种高速DDS结构及其FPGA实现

在分析直接数字频率合成(Direct Digital Frequency Synthesis,DDS)原理后,提出一种适合目前主流可编程逻辑器件(Field Programmable Gate Array,FPGA)和高速数模转换器(DAC)实现的架构,具备资源占用少,速度快,实现简单,精度高,杂散抑制好等优点,同时给出在FPGA上实现结果.     

无线电中的杂散发射测量问题分析

介绍了无线通信系统中抗干扰的必要性；参照GB13421—92文件，详细分析了杂散发射的测量方法，内容包括：相关概念、测量仪器、测量的受限性、三种具体的测量方法，以及对测试场地的要求等；最后，指出了电磁干扰测试的发展方向。     

基于DHT的Chord路由算法改进

Chord路由查找算法是基于DHT散列表的,在可扩展性、稳定性及负载均衡方面有一定优势。鉴于网络中有些节点配置较低,导致Chord性能降低。文中为了改善通过低性能节点的概率,针对Chord本身的单路查找过程,采用起始点的并发式查找定位,通过多路径来定位资源节点,以此达到避免通过性能差的节点的可能,改进性能,减少查询时延。通过实验进行Chord查询时延和查询跳数的性能分析,仿真结果表明,在保持Chord原有健壮性的基础上,改进算法能够有效提高查找效率和降低查找时延。     

一种改进的构建凸包的分治算法

本文为构建离散点的凸包提出了一种改进的分治算法，它在查找每一个凸包顶点的同时，通过去除若干非凸包顶点来迅速减小问题的规模。本文对该算法的正确性给出了严格的证明。     

改进的局部自适应滤波散斑抑制算法

提出了一种改进的局部自适应滤波(Locally adaptive filter,LOAF)的散斑抑制算法,其特点是采用线性最小误差方差估计器,在没有对信号模型进行线性化的条件下得到了滤波器的最优权系数.滤波系数完全由局部统计特性确定,且对散斑统计特性没有任何先验知识假定,从而保证了算法具有良好的稳健性.采用复杂场景、边缘快变和平坦区域合成孔径雷达和声纳图像对算法进行了测试.测试评估的指标体系包括客观标准和主观标准两个方面,测试结果表明算法是有效的.     

基于FPGA的直接数字频率合成器设计

随着数字集成电路和微电子技术,尤其是现场可编程门阵列(FPGA)器件的发展产生了第三代频率合成技术--直接数字频率合成(DDFS).本文介绍了利用可编程逻辑门阵列FPGA器件实现直接数字频率合成器(DDFS)的工作原理;给出了利用ALTERA公司的FPGA芯片(FLEX10K系列EPF10K10LC84-4器件)完成DDFS系统设计的具体方法.在设计中所用编程语言是VHDL.     

利用SOPC实现DDFS技术的超低频函数信号发生器

为了设计高分辨率、频率切换相位连续、频率覆盖系数达到106的超低频函数信号发生器,提出了直接数字频率合成DDFS技术,可以合成频率可控的任意波形;以SOPC实现系统设计,利用FPGA实现数字逻辑功能,在LPM_ROM中放入波形数据表,用NIOSII嵌入式软核微处理器实现波形选择、数据处理,输出正弦波、方波、三角波、锯齿波并显示其频率、幅度和相位;测试表明,系统稳定,具有输出波形任意化、低频范围宽和频率精度高的特点。     

SPRINT算法的改进

连续值属性的处理方法是影响决策树构造的重要因素。该文介绍了SPRINT算法,针对其最佳分割点的计算量大的缺点,提出了一种改进的快速寻找方法。该方法采用区间评估、筛选和局部逐一搜索等策略,大幅度地缩小了搜索空间。     

一种改进的RAN学习算法

提出一种资源分配网络(Resource Allocating Network, RAN)的新的学习算法,称为IRAN算法.该算法通过一个包含4部分的新颖性准则来增加网络中的隐层神经元,通过误差下降速率来删除冗余神经元并采用基于GivensQR分解的递归最小二乘算法进行输出层权值的更新.通过函数逼近领域中2个Benchmark问题的仿真结果表明,与RAN,RANEKF,MRAN算法相比,IRAN算法不但学习速度快,而且可以得到更为精简的网络结构.     

Dijkstra算法的一种改进

详细介绍了Dijkstra算法,在分析Dijkstra算法的基本思想以及其缺点的基础上,提出了一种改进算法,即引入了一个标识矩阵,该算法能高效地求出一个顶点到其他各顶点的所有最短路径。并用VC＋＋设计了相应的程序验证了此算法。     

Apriori算法的进一步改进

关联规则挖掘已取得了许多有效的算法，但当应用在海量事物数据库时，算法占用的内存空间仍有待降低。它给出了一种Apriori算法的进一步改进的算法。改进的算法合并了数据库D中的相同事物，降低了存储空间的占用。避免了Apriori算法中的模式匹配问题，从而提高了算法的效率。     

一种改进的Apriori算法

数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性。通过对关联规则挖掘技术及其相关算法Apriori进行分析,发现该技术存在的问题。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。对Apriori算法做了改进。借助0—1矩阵给出了计算项集的支持度计数的更快方法,同时还简化了Apriori算法中的连接和剪枝操作,从而在时间和空间上提高了Apriori算法的效率。     

简化UMHS算法的改进方案

对“简化UMHexagonS算法”进行了介绍,对其特点及造成其优越性能的原因进行了初步分析,并提出了改进方案:总体流程部分改用“基于预测中心的分区细搜索”方案、搜索方案部分改用对不同运动类型采用不同搜索模板、初始搜索点预测部分对16×16块增加了时间预测,等等。仿真实验结果表明,改进方案可减少“简化UMHexagonS算法”约10%～40%的搜索点数和6%～20%的搜索时间,而率失真性能也略优于“简化UMHexagonS算法”,尤其对中、大运动序列,搜索性能有较明显的提升。     

简化UMHexagonS算法的探讨与改进

视频编码标准H.264已采纳了"简化UMHexagonS算法"(Simplified UMHexagonS Algorithm)作为快速运动估计算法。通过对"简化UMHexagonS算法"进行介绍,对其特点及造成其优越性能的原因进行了初步分析,并提出了一种改进:首先对两类预测点进行预测,其后对不同的预测区分别进行搜索,并在强搜索的对称十字搜索后增加一次会聚判断。根据模拟实验表明,相比原算法,改进后的算法减少了搜索点数,并保持了原算法率失真特性良好的特点。     

Clever Algorithm的一种改进

解决了Clever算法在Web超链接结构研究方面的一个问题Clever算法在多重连续的超链接情况下忽略了用户的浏览行为,我们引入了可行性矩阵,提出了一种改进算法,同时应用Warshll算法解决了算法复杂度问题.