BP算法的改进及用模拟电路实现的神经网络分类器

基于用模拟电路实现神经网络分类器的目的，对多层静态前馈神经网络的ＢＰ算法做了改进，采用线性限幅函数代替Ｓｉｇｍｏｉｄ函数作为神经元的激活函数，给出了改进的ＢＰ算法。对该算法性能的实验研究表明：这种改进算法不但方便了用线性模拟集成运算放大电路实现神经网络，而且具有学习速度快，映射能力强等优点。根据本文算法设计的神经网络分类器，无论是计算机仿真，还是模拟电路实现，都得到了比较高的识别率。     

数字式自适应噪声消除系统的单板机实现及其工程应用

本文讨论了用TP-801单板机实现的数字式自适应噪声消除系统,提出了一种新的简单实用的μ值选取方法。为适应单板机的工作条件,本系统采用了对信号的分段处理和重复处理法。对各种不同干扰的抵消实验,充分证明了本系统的工程实用性。     

集成稳压块78M12宽温度范围的噪声测量及谱分析

介绍了在温度为３００Ｋ，２７３Ｋ及２０８Ｋ下的集成稳压块７８Ｍ１２的输出噪声测量装置，对测到的器件低频噪声进行成分分析，并根据ｇ－ｒ噪声转折频率绘制了Ａｒｒｈｅｎｉｕｓ图，由此求出了该器件的内部杂质能级。     

对锁定放大器的一种改进方案

锁定放大器(LIA)虽然是目前检测微弱正弦信号的主要仪器,但它仍然存在一些不足之处:即直流放大器的零漂影响LIA可检测的最小信号(MDS)。为此作者提出了一种改进方案,即采用互谱估计代替互相关运算,这样不仅保留了LIA的主要特点,而且避免了直流放大器零漂对被测正弦信号谱线的干扰。文未给出了实验结果,证明本方法可以很容易检测到InV的正弦电压。     

SEM摄象系统低照度下极限分辨率研究

本文应用量子噪声起伏理论计算了SEM摄象系统在低照度下的极限分辨率,并据此探讨了提高极限分辨率的可能途径及理论上可达到的探测极限。文中给出了实验比较。     

前置放大器NF图的测试方法及装置

前置放大器ＮＦ图的测试方法及装置戴逸松，徐建生，张新发（吉林工业大学长春１３００２５）０引言衡量前置放大器噪声大小的最常用指标是噪声系数Ｆ，或噪声因数ＮＦ（ＮＦ—１０１ＯｇＦ）。因为对微弱信号检测仪器来说，可以检测的最高灵敏度决定于放大器的噪声系数，...     

MMIC放大器Rn-Gn噪声模型的精确测量研究

MMIC放大器在微波通信等领域有着重要的应用.由于微波信号在传输过程中,不可避免的会被噪声和干扰所污染,到达接收端时的微波信号已相当微弱,所使用的接收微波放大器必须要在工作频段上具备较小的噪声.本文将讨论如何使用M-Lane方法(改进的Lane方法)[1],使用自行研制的精密阻抗变换器,得到MMIC放大器Rn-Gn噪声模型中包括最小噪声系数Fmin在内的4个参数,实验结果证明该方法可以有效地提高RF系统的性能.