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设计并实现了超高速数据采集及分析平台,由FPGA数据采集激励板卡、测试分析软件和PC机构成,该系统用于JESD204C接口协议的模数转换器(ADC)和数模转换器(DAC)的测试分析。从元器件选型、PCB设计与仿真、激励和软件测试三个方面进行平台的搭建,以保证平台能够在JESD204C协议的传输速率下稳定运行。基于该平台对一款6 GSPS双通道16位ADC和12 GSPS四通道16位DAC芯片进行动态性能测试,测试结果显示,ADC的SNR为56.3 dBFS,DAC的SFDR为65.5 dBFS,性能指标与手册值接近,表明该数据采集平台的功能与性能得到验证,可推广至JESD204C接口协议的其他芯片的测试,具备一定的通用性。 相似文献
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本文介绍了神经网络在图象压缩领域的应用,并且对前馈神经网络模型及其学习算法进行改进。在改进的模型中,隐层的每个神经元都附加上一个基于Logistic映射的伴随神经元。能够产生混沌现象。同时论述了这种混沌神经网络用于图像压缩的模型、原理、算法及关键技术。并通过仿真实验将这种模型应用于图像压缩中。其中的关键是算法,激活函数和压缩率等参数的选择。在固定压缩率和激活函数的条件下。将这种模型和最常用于图像压缩的标准BP网络模型进行了比较,结果表明这种混沌神经网络在压缩率。失真率等方面性能更好。从而使得重建图像效果更好。 相似文献
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