噪声四端网络理论及应用

本文应用随机过程的一些基本定理给出了四端网络噪声模型(包括相关系数)的完整计算方法。计算了晶体管、场效应管的等值噪声源。应用本文的方法分析了宽频带前置放大器的噪声性能及其低噪声电子设计要求。     

随机信号功率谱估计的递归带通数字滤波算法的性能分析及参数选择

用于非有理谱随机信号功率谱估计的非递归带通数字滤波算法，即使采用ＦＦＴ快速算法，仍有计算量较大的缺点。因此，对于较宽频率内随机信号谱估计不太实用。由于递归带通数字滤波算法在大减少计算量，可以用于同信号谱估计。本文讨论了这种算法用于谱估计的性能，给出算法参数选择原则，并给出谱估计实例。     

数据测量中干扰数据的剔除与取代

本文介绍了数据测量中干扰数据的合理剔除与取代的几种方法。大量数据处理实例证明这些方法很有效。     

非ARMA随机信号谱估计的数字滤波算法及性能分析

为克服传统的周期图谱估计方法存在的分辨率低及非一致估计等缺点而迅速发展的各种近代谱估计法只能适用于ＡＲＭＡ（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ－ｍｏｖｉｎｇａｖｅｒａｇｅ）信号的谱估计。为解决存在于各种物理过程中的非ＡＲＭＡ随机过程（包括１／ｆ过程）的谱估计，本文提出了一种对非ＡＲＭＡ随机信号的非递归数字滤波算法，重点研究了算法主要参数（滤波器长度、数据长度）的选择原则及对谱估计准确度和精度的影响。理论分析及实际测量证明，此方法具有分辨率高、谱估计精确较好及一致估计等优点，特别适用于对非ＡＲＭＡ信号的某些特征频率点的谱估计。     

提高X线电视系统分辨性能的探讨

我们于一九七四年开始研制X线医用电视,先后试制成了SEC管及SEM管X线医用电砚系统[1],并进行了大量的临床试验和使用。试验中我们发现,不能把用电视测试卡测出的分辨率概念,简单地与X线电视系统的实际分辨率概念等同起来。例如,我们在北京医院用国外引进的象增强器系统试验,由于当时该机未调好,用医用电视测试卡测试时,分辨率只达到0.70mm,但仍可获得人体脊柱斜位透视的清晰图象。而我们的SEC管系统的分辨率达0.60mm,比前者高,却看不见脊柱图象。又如,我们将国外引进的超正析管与国产SEM     

晶体管噪声系数测试仪的系统误差及修正方法

目前,噪声系数N_F测量方法有正弦信号发生器法及标准噪声源法。采用正弦信号发生器法时,必须测定系统的噪声带宽、功率增益及输出噪声的均方值,但是这些量精确测定是困难的。其次这些量与源电阻及测试频率有关,所以这种方法不仅麻烦,而且精确度较低。因此目前噪声系数测试仪大多数采用标准噪声源法。图1给出N_F测试原理图。K置于1时,电表指示被测管及源电阻R_S的噪声输出,再把K置于2,则由于3分贝功率衰减器作用使噪声功率衰减一半(功率表指示读数下     

基于离散小波变换的自适应语音消噪方法

针对语音信号的宽带特性 ,基于离散小波变换提出一种自适应消噪方案 (DW TANC) ,该方案利用多分辨率分析理论 ,把信号和噪声分解于不同的频率范围中 ,使信号和噪声的频谱得到简化 ,从而减少了自适应滤波器的级数L ,使输入自相关矩阵阶数降低 ,从而改善了它的自适应时间和输出精度 ,增强了其抗干扰能力。计算机仿真结果证实上述论断的正确性     

用于矢量量化的神经网络竞争学习算法

对典型的竞争学习算法进行了研究和分析，提出了一种基于神经元获胜概率的概率敏感竞争虎法。与传统竞争学习算法只有一个神经元获胜而得到学习不同，ＰＳＣＬ算法按照各种凶的获胜概率并通过对失真距离的调整使每个神经元均得到不同的学习，可以有效地克服神经元欠利用问题。     

电子线路噪声的计算机辅助分析与设计

目前，能够进行噪声计算的程序[1-3]，具有依据的理论基础不完善，程序功能简单，所采用的计算方法速度太慢，计算精度差等缺点。本文解决了上述问题，在所建立的理论基础之上，给出了电路噪声性能分析与低噪声设计方法，噪声电路数据结构与存贮等，并编制了相应的计算机程序，最后给出了uA741集成运放的实例。