基于广义合成分析和深度神经网络的自回归系数估计方法

自回归(AR)模型是一类描述时序序列相关性的有效方法,经典的AR系数估计方法对残差信号做了简单的假设,在噪声干扰等复杂场景中难以准确估计AR系数,而基于深度神经网络(DNN)的AR(DNN-AR)系数估计方法在训练中容易受到莱文逊-杜宾迭代(LDR)解法的数值稳定性的影响.为改善DNN-AR系数训练的稳定性和整体性能,...     

基于改进级联泰勒补偿的TIADC时间误差校准

本文提出了一种针对于高速高精度TIADC时间失配误差的改进级联泰勒补偿算法。利用线性近似原理来估计时间失配误差,再采用一种经过改进的级联泰勒补偿结构进行误差补偿。其中,误差补偿模块与误差估计模块一起构成反馈式校准结构,以便于能够对时间失配误差实时估计与校准。在MATLAB建立一个位数为16 bit,时钟采样频率为500 MHz的4通道TIADC系统时间失配误差校准模型进行仿真验证。实验结果表明,当输入信号频率在整个奈奎斯特频段内,经过3阶校准后,TIADC系统的SFDR平均提高56.2 dB,SNR平均提高55.6 dB。相比于传统的级联泰勒补偿结构,进一步缩小了硬件实现规模。     

车规级LIN总线中55V摆率增强型LDO

针对传统车载芯片中高压型低压差线性稳压器(LDO)的负载电流小、电源抑制比低、瞬态响应差等问题,提出了一种增强型高压LDO,通过一种新型高压预调制电路,提高了高压LDO的电源抑制比;通过一种新型摆率增强电路,改善了高压LDO的瞬态响应。电路基于BCD-120 V CMOS工艺完成建模,仿真结果显示,电压可调范围为5.5～55 V,输出5 V;负载电流为800 mA;低频电源抑制比为96 dB;1μs内负载电流从1 mA跳变到800 mA时,输出端最大上冲电压为26.6 mV,响应时间为8μs;下冲电压为45.4 mV,响应时间为7μs,满足车规级局域互联网(LIN)总线中高压LDO的性能要求。     

双水沟循环节水型洗车槽在大量土方外运项目中的应用

大规模地下室工程施工必定伴随着大量土方开挖及运输,同时,对于土方开挖及运输这类容易产生环境污染的施工环节的要求愈加严格,在使用常规混凝土洗车槽对运输车辆进行清洗时,出现大量水资源浪费情况,且清洗效果和洗车槽的耐久性差强人意.对于这种情况,提供了一种双水沟循环节水型洗车槽的设计技术,其具有节约用水、高清洗效果和高耐久性的优点.     

一种满摆幅输入的高精度Σ-Δ调制器设计

针对高精度 Σ-Δ 调制器因采用高阶或者级联结构而存在满摆幅输入条件下积分器容易过载以及电路复杂度较高的问题,利用Matlab设计了一种满摆幅输入的高精度 Σ-Δ 调制器。采用描述调制器时域模型的方法,使用代码自动综合出满足要求的调制器系数。该调制器电路采用Tower Jazz 0.18 μm CMOS工艺进行设计与仿真,结果表明,带宽内的信噪失真比达到105.5 dB,有效位数为17.2位,版图面积为0.4 mm2,在5 V电源电压下功耗为1.2 mW。该调制器可用于对任意输入信号幅度的低频微弱信号进行精确检测的传感器信号采集电路中。