针对45 nm MOSFET射频等效电路建模和参数提取技术进行了研究,在精确地提取了射频小信号模型参数之后,基于双端口网络的噪声相关矩阵和多端口噪声理论,使用本征电路的噪声电流源嵌入有噪声贡献的元件,从而分析推导出射频噪声参数模型,并与商用的45 nm CMOS射频测量值相对比,在相应的频段内显示出很好的正确性。
2022-11-21 13:07:16 383KB 等效电路
1
基于深度学习的噪声抑制与语音识别系统源码+教程(毕业设计).zip 已获导师指导并通过的高分项目 下载后运行ASRT文件下的GUI.py即可 系统功能如下 1、噪声抑制: (1)提供对音频进行转换成频谱图,让用户分析起来更加直观。 (2)可以进行录音,并将录进的音频内容保存到指定的文件夹中。 (3)同时可以对录进的音频进行添加噪音,添加研究内容。 (4)可以对录制的音频进行降噪处理,使录进的音频听起来更加清晰。 (5)可以将处理后的音频播放出来。 2、语音合成: (1)提供对用户想输入的两段文字的编辑功能。 (2)可以将用户输入的两段文字合成为一段文字并将文字转换为音频信息。 (3)可以存取转换后的音频,也可以存取任意一段文字所转换的音频。 (4)可以将存取的音频播放出来 3、语音识别: (1)提供对于用户输入的音频进行录制。 (2)可以将用户录入的音频存储到指定路径中并进行播放。 (3)将存储的音频识别成文字的方式进行输出。以下为系统使用说明 主界面 当用户进入主界面时,题目为噪声抑制实验与语音合成系统,主界面标题为语音识别系统,我们的功能主要围绕语音合成和降噪而展开,主界面有
6、噪声等效功率(NEP) 定义:信号功率与噪声功率比为1(SNR=1)时,入射到探测器件上的辐射通量(单位为瓦)。 这时,投射到探测器上的辐射功率所产生的输出电压(或电流)等于探测器本身的噪声电压(或电流) 一般一个良好的探测器件的NEP约为10-11W。 NEP越小,噪声越小,器件的性能越好。
2022-11-17 11:31:10 8.21MB 传感器
1
有源压制式干扰仿真分析,射频噪声干扰、噪声调频干扰、噪声调幅干扰与噪声调相干扰四个部分
近年来,多智能体系统的协调控制在多机器人合作控制、交通车辆控制、无人飞机编队和网络的资源分配等领域有着广泛的应用,成为当前控制学科的一个热点问题.首先介绍了多智能体系统的研究背景、智能体的概念和相关的图论知识;然后从多智能体系统协调控制包含的几个问题入手,即群集问题、编队控制问题、一致性问题和网络优化问题等,对其国内外的发展现状进行了总结和分析;最后,给出了多智能体系统有待解决的一些问题,以促进对多智能体系统协调控制理论与应用的进一步研究.
2022-11-13 17:06:11 447KB 自然科学 论文
1
针对带有动态领导者的多智能体系统,为了使其达到跟踪一致性,设计只依赖于相对位置信息的自适应跟踪控制律.根据接收到的相对位置信息为每个跟随者设计动态输出反馈控制律,并根据控制律估计出智能体之间的相对速度信息.在此基础上设计自适应跟踪控制律,并且通过Lyapunov 稳定性理论和矩阵理论分析得到使系统达到跟踪一致性的充分条件.最后通过数值仿真验证了所提出的设计方法的有效性.
1
matlab程序进行图像退化的函数,可以实现很好的效果
2022-11-10 13:48:49 820B 噪声 退化
1
为抑制脉冲稳定分布噪声对波束形成的影响,采用信息论自适应学习理论,使得波束形成输出的概率密度函数和期望信号的概率密度函数匹配最大化,设计适用于稳定分布噪声下的恒模波束形成器,采用Parzen核方法得到数据的概率密度函数估计,利用随机梯度下降法对波束形成器的权重进行迭代更新,仿真实验表明在脉冲稳定分布噪声环境下,本文算法相比传统的恒模波束形成具有更高的输出信号干扰噪声比和更快的收敛速度。
1
2FSK信号的解调与抗噪声性能分析.docx2FSK信号的解调与抗噪声性能分析.docx2FSK信号的解调与抗噪声性能分析.docx2FSK信号的解调与抗噪声性能分析.docx2FSK信号的解调与抗噪声性能分析.docx2FSK信号的解调与抗噪声性能分析.docx2FSK信号的解调与抗噪声性能分析.docx2FSK信号的解调与抗噪声性能分析.docx
2022-11-07 21:26:20 954KB 互联网
高清扫描 带有噪声的应用程序( )聚类算法的基于层次密度的聚类的MATLAB实现。 HDBSCAN算法创建基于密度的群集的嵌套层次结构,该层次结构以非参数的方式从输入数据中发现。 层次结构类似于单链接群集,但是在HDBSCAN中,会自动从群集层次结构中推断出最佳的群集方案。 最佳聚类类似于单次运行的算法,但是对于任何给定的层次分支,其epsilon值可能会有所不同(请参阅epsilon在DBSCAN中的作用)。 因此,来自本地社区的信息用于在不同级别上最佳地削减层次结构。 HDBSCAN算法的MATLAB实现是在考虑性能的基础上创建的,并且受到了出色的启发。 尽管此版本不如python实现快(在该实现中编译了高度优化的C代码以遍历层次结构),但该版本非常易于使用,不需要依赖外部工具箱,并且当前是唯一基于MATLAB的HDBSCAN算法。 有关与您自己的数据接口和运行HDBSCAN的
2022-11-07 19:33:21 28KB MATLAB
1