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设计了一种宽带且适合低压工作的上变频混频器.该上变频混频器采用电流注入结构缓减混频器噪声和线性度的相互制约关系,采用伪差分结构和LC负载结构实现低压工作.上变频混频器采用TSMC 0.18μm RF CMOS工艺实现,射频输入频率范围为50~860MHz.通过Cadence SpectreRF对混频器进行仿真,在1V的工作电压下,取得变频增益约为5.34dB,噪声系数约为21dB,1 dB压缩点约为-3.2dBm、三阶输入交调点约为12dBm,功耗为5mW.在整个射频宽带内,混频器性能参数稍有变化,波动范围较小.仿真结果证明,该宽带混频器结构适合低压工作,可应用于数字电视调谐器中. 相似文献
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将深度学习方法结合进目标检测算法突破了传统算法的性能瓶颈,成为计算机视觉领域一个热门的研究课题.本文对当下最流行的基于深度学习物体目标检测算法进行深入研究,得出一个整体认识,为目标检测应用系统开发的先进性与高效性提供有益的理论指导.沿着时间顺序梳理了深度卷积神经网络进入物体目标检测算法的发展过程,按照两阶段和一阶段实现对主要的算法划分两大类别;同时,参考是否采用锚框又分为基于锚框和非锚框的两种方式.围绕发展更成熟的基于锚框的检测系统详细探讨了算法的实现原理,并指出当前物体目标检测系统面临的难点问题和关键技术.最后,对物体目标检测算法发展的方向进行了展望. 相似文献
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