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基于台积电0.18 μm工艺，设计一款频率为0~100 MHz的宽带可编程增益放大器（programmable gain amplifier，PGA）。采用闭环反馈结构，主要设计运算放大器（operational amplifier，OPA）、电阻反馈网络、2-4译码器和直流失调校准电路（direct current offset cancellation，DCOC）4部分电路。仿真结果表明：该PGA电路的动态范围为0~18 dB，步进为6 dB，带宽为100 MHz，噪声系数（noise factor，NF）低于15 dB，芯片面积为247 μm×180 μm。

设计了一种应用于超宽带无线接收机的高线性度宽带可编程增益放大器(PGA)，该PGA采用线性度增强型源简并结构的放大器加电阻衰减网络的结构，增益的调节分两步完成，PGA Core实现6 dB增益调节步长，电阻衰减网络实现1 dB增益调节步长，PGA Core电路采用线性度增强型源简并结构放大器，提高PGA的线性度。PGA采用SMIC 0.18 μm混合信号CMOS工艺，1.8 V电源电压供电，仿真结果表明，该PGA增益范围-4~28 dB，1 dB步进，3 dB带宽大于280 MHz，最大增益时输出三阶交调点(OIP3)25.7 dBm，噪声系数(NF)22.24 dB，总体电路消耗10.4 mA电流，芯片有效面积0.2 mm2。

本节主要介绍数据挖掘中常见的分类方法决策树和朴素贝叶斯算法。 决策树算法 决策树（Decision Tree，DT）分类法是一个简单且广泛使用的分类技术。 决策树是一个树状预测模型，它是由结点和有向边组成的层次结构。树中包含3种结点：根结点、内部结点和叶子结点。决策树只有一个根结点，是全体训练数据的集合。 树中的一个内部结点表示一个特征属性上的测试，对应的分支表示这个特征属性在某个值域上的输出。一个叶子结点存放一个类别，也就是说，带有分类标签的数据集合即为实例所属的分类。 1. 决策树案例 使用决策树进行决策的过程就是，从根结点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直

详细讲解相关知识，通带频率，阻带频率，截至频率，特征频率和增益等。

1、 使用+12V电源 2、 使用普通运放设计，放大倍数不小于60db 3、 输出信号没有明显失真 4、 当输出信号过大时，能实现手动调节 用 isis打开电路图即可

基于multisim12版本的增益可调放大电路，其使用的运放为LM6172最大放大倍数可达5倍之高！

等增益合并 当加权系数k1=k2=…=kN时，即为等增益合并

雷达接收机自动增益控制电路分析——用MATLAB仿真.pdf

仿真内容：设信号时宽为10us，带宽30MHz/15MHz，采样率为80MHz；反映信号带宽对脉压增益的影响。 代码思路清晰、结果准确、注释明细。值得初学雷达信号处理、随机信号处理的同学学习。【注】，购买后，若发现中文注释乱码，及时私信解决。