汽车噪声与排放控制实验指导书.doc

参考资料：参见 K Vasudevan 所著的“数字通信和信号处理”一书中的第 2.7 节

在使用Allegro Sigrity仿真工具时，常常出现找到了教程，兴致冲冲地按每个步骤操作，但最后因为素材不一样，得不到想要的结果，最终无兴趣再玩Sigrity仿真。 所以我将SPEED2000用于电源噪声的时域分析和验证的仿真素材上传，供大家使用，不用苦苦寻找仿真资料。资料里包括：SODIMM_DDRSSO.spd（DDR3 SODIMM板卡）、ctrl_IO.ibs（I/O控制模型）、dram_IO.ibs（动态随机存储器模型）。 电源噪声的时域分析是电源完整性设计重要内容，所以大家不妨尝试仿真一下。

可直接进行应用，添加高斯噪声，方便，快捷，完整，实用。

中值滤波是一种非线性过程，可用于减少脉冲噪声或椒盐噪声。 它也可用于保留图像中的边缘。与其他中值滤波器相比，此滤波器可提供更好的结果

数模转换器（ADC）提供了许多系统中模拟信号到数字信号的重要转换。它们完成一个模拟输入信号到二元有限长度输出命令的振幅量化，范围通常在6到18b之间，是一个固有的非线性过程。该非线性特性表现为ADC二元输出中的宽带噪声，称作量化噪声，它限制了一个ADC的动态范围。本文描述了两种时下   的方法来改善实际ADC应用中的量化噪声性能：过采样和高频抖动。　　为理解量化噪声缩减法，首先让我们回顾一下，一个理想的N位ADC的信号与量化噪声比为（单位dB）　　SNRQ=6.02N+4.77+20log10（LF）dB，　　其中：LF=ADC的输入模拟电压级的加载因子测量（SNRQ由参考资料1提供）。参数L

LMS算法在噪声抵消中的应用，冯振勇，王玉良，自适应噪声干扰抵消器是基于自适应滤波器原理的一种扩展。本文首先根据自适应LMS滤波器的设计理念介绍了噪声抵消器的原理，得出自

具有非齐次马尔可夫切换拓扑的分布式事件触发H∞滤波

基于半马尔可夫跳模型的TS模糊时滞系统可靠的混合H∞/被动控制

在设计电源过程中，    的工作频率是一个重要的参数。对于低频，往往对应周围器件的尺寸增大，从而成本也增加。工作频率高，周围器件尺寸减小，但是对应的自身损耗也增加。那么如何降低噪声？频率与周围器件的关系　　在上图中，可以看到当频率在100Khz时，电感占据主要地位，随着频率升高，电感的体积也是在减小的，感值也相应的再减少。输出端的电容值也是随频率升高而降低。输入端的电容基本上保持不变。　　2.频率与损耗关系　　对于半导体器件，损耗包括两部分，一部分是开关损耗，一部分是传导损耗，开关损耗随频率的升高而升高，传导损耗不受工作频率的影响。当开关损耗与传导损耗相等时，总损耗    。　　通过以上两个参