纳秒级周期脉冲信号检测方法的研究

针对数字信号处理器(DSP)的高速低耗、实时性好的特点,运用混沌测量原理构建了一个特定的混沌系统用于检测纳秒级周期脉冲信号。此系统将不稳定的混沌状态到稳定的大尺度周期状态的跃迁作为检测周期性高速脉冲信号的依据,将待测信号作为影响Duffing振子周期的摄动源设计成混沌检测系统,并根据系统的运动状态(大尺度周期运动态或噪声混沌态)检测高速脉冲信号的幅值与频率。理论分析和实验均表明该检测系统能实时有效地检测出脉冲信号及其特性。

时间继电器自动检测系统的设计

介绍了一种基于USB接口的时间继电器时间参数自动测试系统,详细阐述了该系统的组成原理及软、硬件的实现方法。该系统实现了对时间继电器时间参数的自动测试和可靠的数据处理,提高了时间继电器的检测效率及测试过程的管理效率。

一种改进的等范数最近邻码本矢量搜索算法

文章提出了一种改进的等范数最近邻码本矢量搜索算法,该算法预先离线计算好各码本矢量的2-范数和它与中心线的矢量夹角,再根据各码本矢量的2-范数进行升序排列.编码时用二分法搜索到与目标矢量2-范数最近的码本矢量,再排除那些不在目标矢量形成的夹角范围内的码本矢量。结果证明,该算法对比文中列举的其他算法更加高效。

BP神经网络对驻极体麦克图像特征识别的研究

人工神经网络是特征识别的有力工具。在研究对驻极体麦克图像识别方法的基础上,本文提出了一种用改进的BP神经网络进行图像特征的识别和学习算法,并给出了动量系数和学习率的调整方法。对比传统方法测定的结果,使用改进的BP神经网络在识别不规则特征时:减少了输入信息冗余,网络结构相对简单;神经网络输出的各项指标明显提高了精度,对麦克图像特征的平均识别正确率达到92.7%;识别速度也满足在线实时检测的要求。理论分析和实验均表明该算法能实时有效地检测出驻极体麦克图像的特性。本文为研究图像不规则特征的识别提供了一种新的方法。

基于Multisim2001的数模混合电路的故障仿真分析

介绍利用Mu ltisim2001仿真软件进行数模混合电路故障仿真的方法,并以555集成电路构成的多谐振荡器为例,说明了故障仿真的具体方法和步骤。