大带宽采样下通用接收机ADC设计

为了解决宽带采样通用接收机中模数转换器(ADC)的抗干扰问题,定量分析采样带宽内存在不同功率的其他信号时对有用信号量化时造成的ADC输出信噪比的损失,对ADC输出信噪比的损失与输入有用信号信噪比、中频预选滤波器带宽内信号的信干噪比、输入信号功率、有用信号带宽、ADC采样带宽、ADC量化位数的关系进行理论分析与推导,并进行多场景下的仿真验证。结果表明,研究中对ADC输入和量化噪声的理论分析及推导是正确的,对于卫星通信中带宽20 kHz的典型信号,当要求输出信噪比损失小于0.1 dB时,要实现20,30和40 dB的抗干扰能力所需要的最小量化位数分别为8位,9位和10位。宽带采样下接收机ADC的设计,可获得最佳的性价比,并利于在工程中控制成本,对于宽窄带兼容接收有一定的工程意义。

利用动态接收增益提高磁共振成像信噪比的方法

提出了一种提高磁共振成像(MRI)信噪比的有效方法.该方法在每次采集回波信号前,能够快速、灵活地控制MRI接收机的增益,实现磁共振信号动态范围的压缩;在图像重建之前采用双精度浮点运算扩展动态范围压缩的磁共振信号,最终得到信噪比提高的重建图像.在1.5 T超导MRI系统上进行了自旋回波序列的水模成像,实验结果表明,相比传统的基于固定接收增益的扫描图像,利用该方法得到的T1加权图像信噪比可以提高10%.和其他提高磁共振信号动态范围的方法相比,该方法无需增加额外硬件电路,避免多次采集图像,因而具有实现成本低的优点,是一种提高MRI信噪比的有效方法.

利用ADC输出码密度测量时钟抖动的仿真研究

在已有的利用ADC采样研究时钟抖动基本模型的基础上,提出了利用ADC的输出码密度测量时钟抖动的修正模型.考虑了量化噪声的影响,利用信噪比关系,根据修正模型导出了最佳性能公式.最后通过MATLAB对这个修正模型进行了仿真验证,并指出可以利用修正模型对实际测量结果进行修正.

基于量化噪声谱分析的ADC无杂散动态范围

针对模拟数字变换器(ADC)无杂散动态范围(Spurious free dynamic range,SFDR)性能评估受测量方法和测试参数限制,导致测量偏差较大的问题,分别从量化和采样两个角度出发,在对ADC的量化噪声谱分析的基础上,通过数学推导给出了理想的ADC在不同量化比特条件下的无杂散动态范围的理论上界。同时分析阐明了SFDR性能和输入信噪比之间的关系;并进一步分析了在不同采样频率条件下,ADC输出信号离散谱的特点及其对无杂散动态范围性能的影响,并结合傅里叶分析测试法验证了推导结果的正确性。

改进向量量化算法的图像压缩研究

针对于传统的LBG向量量化压缩图像效果不是很好,而提高其效果的方法之一是增加向量的维数,但这也会增加运算的复杂性的情况下,提出一种改进的LBG算法来实现对图像分解效果的提高。该方法通过LBG算法先对图像进行量化编码,再用原图像减去该编码恢复的图像而得到量化误差;对这个量化误差还用LBG算法进行编码量化。还原时先恢复原图像的量化编码,再加上恢复的误差量化编码。仿真结果表明,改进算法运算复杂度不会增加,图像压缩后还原效果较好,同等条件下能得到更高的信噪比和峰值信噪比。

基于矢量量化压缩的大规模体数据直接绘制

针对大规模体数据通常不适合于硬件三维纹理加速绘制的问题,使用基于区域分裂的LBG算法对大规模体数据进行矢量量化压缩,使得其压缩编码适合硬件纹理空间大小.并在图形硬件的可编程渲染器中对压缩后的三维纹理体数据进行实时地矢量解码和绘制,在解码过程中通过设定掩码纹理给出了大规模体数据的局部感兴趣区域的体绘制.实验结果表明,在不同压缩比和信噪比下,大规模体数据绘制的图像仍然具有较高的质量且维持高帧速率,绘制性能满足实时交互.

一种基于PSNR的迭加量化公开水印算法

图像有好的视觉质量又要有高的鲁棒性是当今数字水印研究的热点与难点之一。提出了一种在确定图像质量的前提下具有高鲁棒性的公开水印算法,在其嵌入算法中,首先确定嵌入水印图像的质量——通过控制图像的峰值信噪比(PSNR)来实现,再根据图像所要达到的峰值信噪比来设计水印嵌入步长;另外,水印信号是通过权平均的方式迭加量化到图像DCT域的多个低中频系数上,根据人眼视觉系统(human visual system)的特性,按图像内容自适应量化嵌入,很好地解决了不可见性和鲁棒性之间的矛盾。实验结果表明,该水印算法能保证图像具有很高的视觉质量,同时对于常见的图像处理和攻击具有很好的鲁棒性。

IIR数字滤波器的系数量化效应分析

主要讨论了在定点DSP处理器上实现数字滤波器。分析了数字滤波器系数量化的影响,对滤波器的不同实现结构进行了MATLAB仿真分析和实际DSP滤波效果比较。研究结果表明,在滤波器系数以同样的精度量化条件下,用级联Ⅱ型结构实现的IIR数字滤波器其滤波效果要明显优于用直接Ⅱ型结构实现的IIR数字滤波器。前者不仅有更好的幅频响应精度而且还能有效防止运算结果溢出,保持滤波器的稳定。

基于部分失真定理的信道最优矢量量化器设计

提出了一个使用进化算法、引入部分失真定理 (渐进划分理论 )的信道最优矢量量化器( COVQ)的设计算法 .采用该算法 ,在给定信道状态模型和存在信道噪声的情况下 ,可有效地提高矢量量化器的性能 ,实现了 COVQ的设计 .该算法利用进化策略调整各码矢所确定区域的子误差 ,从而进一步改善期望误差 .与常用的码书设计算法相比较 ,该算法能较好地调整各区域的子误差 ,获得比传统算法更高的性能增益 .

基于PSNR空域量化索引调制水印参数定量估算

量化索引调制方法是常用的水印嵌入和信息隐藏方法,量化步长是该方法中决定嵌入深度的参量,目前往往是通过反复试验方法确定该参量的取值,因此影响水印嵌入速度。针对此问题,以抖动量化调制方法为例,根据量化误差的分布情况给出了基于量化步长的量化误差定量估算;以该定量估算为基础,以空域像素为量化系数推导出了量化步长、水印数据量与PSNR之间的定量关系式。实验结果显示,在相同情况下通过实验测得的PSNR值和定量关系式计算的PSNR值基本一致,验证了推导的定量关系式的正确性。

基于神经网络的一种改进的向量量化方法

用LBG算法产生的码书,其码向量在码书中的排列是无序的。用此序号作为向量量化器编码输出时,对信道误码特别敏感。为了控制由于信道误码而导致整个向量量化通信系统性能严重下降,基于Kohonen网络的自组织特征映射(SOFM)算法进行向量量化分析,并针对SOFM算法性能上的缺陷,提出了一种改进的自组织特征映射算法。新算法引入失真敏感参数,对网络参数进行优化,通过调整码字的部分失真来指导神经网络的学习。通过仿真试验,从峰值信噪比的提高验证了算法的优越性。

变换域水印的量化模型分析

随着水印技术的不断应用,建立水印测评理论基础的需求越来越迫切。基于量化的水印嵌入方法是一类能够实现盲抽取的重要方法。文章对经典变换域量化模型进行数学分析,讨论了量化步长对于水印视觉可见性的影响,估算了含水印图像的峰值信噪比(PSNR)的理论下限,并通过实验验证了理论分析的结果。

遥感卫星CCD相机量化位数的选择

遥感卫星CCD相机量化位数与信噪比等图像质量(Quality)参数有重要关系,CCD相机量化位数的选择能够影响其图像质量。文章简要介绍了国际遥感卫星量化位数的选择,从图像信噪比、图像熵这两方面分析了量化位数与图像质量的关系,详细地对量化位数与CCD相机模数转换器件信噪比以及系统信噪比的关系进行了研究,并仿真得到不同量化位数的图像。对仿真图像的主观判断以及客观参数的计算结果表明,图像质量随着量化位数增加而提高。

一种SAR原始数据的变换域编码算法

根据SAR原始数据经沃尔什变换(WHT)后的系数特性,提出了一种在沃尔什域按各子带能量分布作变比特块自适应量化的算法-沃尔什域块自适应量化(WHT-BAQ),并将本方法与时域BAQ算法和FFT-BAQ算法作了比较。实验证明,在相同比特率下,WHT-BAQ算法的数据域和图像域信噪比均比时域BAQ算法高,与FFT—BAQ算法性能相当。WHT-BAQ算法的运算量略大于时域BAQ算法,但大大小于FFT- BAQ算法的运算量。加之沃尔什变换具有不作乘法、有快速算法的特性,所以将它用于SAR原始数据压缩有一定的优越性。

一种SAR原始数据压缩新算法

由于合成孔径雷达(SAR)原始数据的相关性很低,直接压缩原始数据是比较困难的。因此提出一种新算法,先对SAR原始数据做距离聚焦处理,使其在方位向具有较强的相关性,再沿方位向做线性预测,并对预测差值系列做块自适应量化。实验表明,在相同比特率条件下,该算法得到的数据域信噪比和图像域信噪比均比块自适应量化(BAQ)算法高,计算量远小于有关文献给出的距离聚焦后的压缩方法,具有一定实用价值。

一种距离聚焦后的SAR原始数据压缩算法

由于合成孔径雷达(SAR)原始数据的相关性很低,直接压缩原始数据是比较困难的。该文提出一种新算法,先对SAR原始数据作距离聚焦处理,使其在方位向具有较强的相关性,再沿方位向作矢量线性预测,并对预测残差序列作分块自适应量化。结合一组实测SAR原始数据,用3种算法分别进行了压缩和解压缩,并计算了数据域及图像域信噪比,给出了3种压缩算法所成的图像。实验表明,在相同比特率条件下,该文算法得到的数据域信噪比和图像域信噪比均比BAQ算法高。该文算法的计算量远小于有关文献给出的距离聚焦后的压缩方法。

Σ－ΔA／D转换器量化信噪比分析

Σ－ΔＡ／Ｄ转换器的分辨率主要由它的Σ－Δ面调制器决定。利用线性化模型对常用的３种Σ－Δ面调制器结构的量化噪声进行了分析，采用信号流日力法分别推导了这３种调制器量化噪声的传输函数及其量化信噪比，所得结果对Σ－ΔＡ／Ｄ转换器的正确使用具有重要意义。

GNSS接收机离散化处理对解扩性能的影响

建立扩频信号防混叠滤波、采样、量化与解扩输出关系的数学解析模型,推导得到解扩输出信噪比的解析表达式。分析与仿真表明,当量化位数大于等于4 bit,解扩得到总的信噪比损失可以分解为由量化引起的损失和滤波加采样引起损失的乘积,且量化器最优限幅系数只与量化位数相关;当量化位数小于4 bit时,信噪比损失在一定条件下可近似为量化损失和滤波加采样损失的乘积。当量化位数大于4 bit、滤波器带宽大于5倍码率、采样频率大于4倍码率时,再增大上述参数引起的信噪比损失波动小于0.05 dB,对解扩性能提升不明显。该结论可为实用型全球导航卫星系统接收机前端离散化处理优化设计提供理论指导。

Pipeline ADC的噪声与采样电容的关系

介绍了Pipeline ADC噪声与电容的关系及减小噪声的方法,并以10位ADC为例通过噪声计算电容.ADC的主要噪声源是量化噪声和热噪声.量化噪声主要决定ADC的精度.热噪声限制了ADC的信噪比,是提高精度的主要瓶颈.可以通过增大电容来减小.

车载通信系统中JPEG压缩算法的量化表改进

为使车载通信平台中图像数据实时传输,需要对图像进行压缩;图像压缩算法的设计需要综合考虑压缩比、图像质量及处理时间等因素;文章在研究JPEG压缩标准的基础上,针对车载通信系统硬件平台限制及系统对图像质量的要求,设计了一种量化表构造算法,对JPEG标准推荐量化表进行改进;采用改进后的量化表对原始图像进行压缩,压缩图像在满足系统中DM642片上EDMA一次传输能力限制的条件下,峰值信噪比显著提高,满足车载通信系统要求。