"入门首选：8bit逐次逼近型SAR ADC电路设计成品，基于SMIC 0.18工艺，3.3V供电，采样率500k，含电路文件和详细设计文档",8bit逐次逼近型SAR ADC电路设计成品 入门时期的第三款sarADC，适合新手学习等。 包括电路文件和详细设计文档。 smic0.18工艺，单端结构，3.3V供电。 整体采样率500k，可实现基本的模数转，未做动态仿真，文档内还有各模块单独仿真结果。 ,关键词：8bit SAR ADC；电路设计成品；入门第三款；学习适用；电路文件；详细设计文档；smic0.18工艺；单端结构；3.3V供电；整体采样率500k；模数转换；未做动态仿真；仿真结果。,"初探者必学：8位SAR ADC电路设计成品，smic0.18工艺，单端结构3.3V供电"

8bit逐次逼近型SAR ADC电路设计成品 入门时期的第三款sarADC，适合新手学习等。 包括电路文件和详细设计文档。 smic0.18工艺，单端结构，3.3V供电。 整体采样率500k，可实现基本的模数转换，未做动态仿真，文档内还有各模块单独仿真结果。 逐次逼近型SAR ADC（Successive Approximation Register Analog-to-Digital Converter）是一种模数转换器，它通过逐次逼近的方法将模拟信号转换为数字信号。本文所介绍的8位逐次逼近型SAR ADC电路设计成品，是针对入门阶段学习者的第三款设计，提供了电路文件和详细设计文档，非常适合初学者进行实践学习和研究。 该SAR ADC采用smic0.18微米工艺制造，具有单端结构，并且由3.3V供电。其整体采样率为500k，能够实现基本的模数转换功能。尽管在设计文档中提到未进行动态仿真，但包含了各个模块单独的仿真结果，这为学习者提供了一个详细的参考，帮助他们理解每个模块的作用和工作原理。 逐次逼近型SAR ADC的原理基于逐次逼近寄存器的位权试探，它从最高有效位开始，依次向最低有效位逼近，通过比较电路输出与输入模拟电压的差异，确定每一位的数字输出。这种转换方式相比其他类型如闪存（Flash）或积分（Integrating）ADC来说，在功耗和面积上有一定的优势，且在中等速度和中等精度的应用场合表现良好。 在设计文档中，学习者可以找到SAR ADC电路的各个模块的设计和分析，比如采样保持电路（Sample and Hold, S/H）、比较器（Comparator）、逐次逼近寄存器（SAR）以及数字控制逻辑等。采样保持电路负责在转换期间保持输入信号的稳定，比较器则用于判断输入信号和DAC（数字模拟转换器）输出信号的大小关系，逐次逼近寄存器根据比较结果确定数字输出，而数字控制逻辑则负责整个转换过程的时序控制。 由于SAR ADC的结构相对简单，它也较易于集成，适合在各种便携式和低功耗应用中使用，如传感器数据采集、仪器仪表等。在设计文档中，学习者可以通过仿真结果来观察各模块的功能表现，通过实际电路的搭建和测试来理解理论与实践之间的差异，进而掌握SAR ADC的设计流程。 此外，设计文档还应包括了关于smic0.18工艺的介绍，这对于理解电路性能参数和进行工艺优化是有益的。学习者可以通过对工艺参数的深入学习，了解工艺的选择如何影响电路的性能，例如速度、功耗、噪声等，并在后续的设计中加以应用。 对于初学者而言，掌握逐次逼近型SAR ADC的设计和仿真，不仅有助于理解模数转换器的工作原理，还能增强其对数字电路设计的综合能力。通过实际操作和文档的学习，可以为更复杂的系统设计打下坚实的基础。 8位逐次逼近型SAR ADC电路设计成品为新手提供了一个理想的学习平台，通过提供的电路文件和详细的设计文档，初学者可以全面地了解和掌握SAR ADC的设计过程和相关知识，为今后的专业发展奠定坚实的基础。

针对可见光与SAR图像灰度差异大，共有特征提取难的问题，提出了一种基于k-均值聚类分割和形态学处理的轮廓特征配准方法。利用k-均值聚类算法对两类图像进行分割，得到图像分割区域；通过形态学处理，有效减少SAR图像斑点噪声影响，准确提取两类图像的封闭轮廓；采用轮廓不变矩理论，引入矩变量距离均值、方差约束机制和一致性检查的匹配策略，获取最佳匹配对，实现了两类图像的配准。通过实验，三组图像的配准精度分别达到0.3450、0.2163和0.1810，结果表明该法可行且能达到亚像素的配准精度。

SAR影像特征提取研究是遥感图像处理领域中的一个重要分支，其目的在于通过对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）图像的深入分析，从而提取出具有代表性的影像特征以供进一步处理与分析。本文主要探讨了基于纹理的SAR影像特征提取方法，并进行了系统性的比较研究。 文本提出了对SAR影像纹理特征提取的主要方法进行了综合比较，这些方法包括： 1. 小波多尺度特征提取方法：小波变换是一种数学工具，可以将图像分解为多个不同尺度的子带图像，从而有效地捕捉到不同尺度下的纹理信息。它通常用于对纹理特征进行多尺度、多层次的分析。 2. 地统计学变差函数法：地统计学是一种处理空间数据的方法，变差函数是用于描述地统计学中空间变量空间相关性的函数。在SAR影像特征提取中，变差函数可以用来描述影像的纹理特征，特别是空间相关性的分析。 3. 基于分形理论的盒子维提取方法：分形理论是研究复杂几何形态的数学理论，盒子维是衡量分形复杂性的一个参数。在SAR影像中，通过计算图像的盒子维，可以提取到反映纹理粗糙度和复杂性的特征。 4. 高斯-马尔可夫特征提取法：该方法利用了高斯随机场和马尔可夫随机场的理论，通过建立模型对SAR图像的纹理特征进行描述和提取。 5. 灰度共生矩阵提取法：灰度共生矩阵是一种统计纹理特征的方法，通过对图像中像素对的灰度值分布进行分析，可以得到反映纹理性质的统计量，如对比度、均匀性等。 6. 基于概率统计模型的提取方法：这种方法基于统计学原理，通过构建概率模型来拟合SAR图像的纹理分布，并从中提取特征。 接着，研究利用了支持向量机（SVM）分类器，该分类器以较高的分类精度而著称，来对不同纹理特征提取方法的效果进行验证。实验结果显示，对于单纹理提取方法而言，基于概率统计模型的提取法能较好地提取SAR影像的纹理特征。而对于两种纹理提取的组合方法，将灰度共生矩阵和基于分形理论的盒子维提取方法结合，能够更好地提取SAR影像的纹理特征。 SAR影像的成像机理具有一定的复杂性，因为SAR是通过发射电磁波并接收由地物反射回来的信号来获取地表信息的，其成像过程不受光照条件的影响，因此无论昼夜均可进行观测。但是，SAR影像的解译难度较大，纹理特征提取的方法能够帮助科研人员更有效地从复杂的影像数据中获取有用信息。基于此，研究SAR影像特征提取的方法对于遥感影像分类技术的发展具有重要的意义。 本文研究了SAR影像特征提取的多纹理方法，并对这些方法进行了实验验证。研究结果为SAR图像的特征提取提供了新的思路和方法，对SAR影像处理与分类技术的发展具有重要的推动作用。此外，本文还为其他基于遥感技术的科研工作提供了宝贵的参考和借鉴。

SAR（Synthetic Aperture Radar）合成孔径雷达是一种遥感技术，用于生成地面目标的高分辨率图像。毫米波雷达则是工作在毫米波频段的雷达系统，具有穿透性强、分辨率高等特点。本资料主要围绕SAR图像接收处理和毫米波雷达图像接收，详细阐述了完整的信号处理流程，并提供了Matlab工具箱的代码实现。 一、SAR图像接收处理 SAR图像接收处理是SAR系统的核心部分，主要包括以下几个步骤： 1. **数据采集**：雷达发射脉冲并接收反射回来的回波信号，这些信号被记录下来，形成原始数据。 2. **时间-距离转换**：将接收到的信号转换为时间-距离图（也称为回波数据），这个过程也叫做匹配滤波或者距离多普勒处理。 3. **聚焦处理**：通过对时间-距离图进行快速傅里叶变换（FFT），实现距离聚焦，进一步通过滑窗算法或自适应算法实现方位聚焦，最终生成二维图像。 4. **图像增强与校正**：包括去除噪声、辐射校正、几何校正等，以提高图像质量。 二、毫米波雷达图像接收 毫米波雷达因其工作在毫米波频段，具有独特的优势。其图像接收处理与SAR类似，但可能需要针对毫米波特性进行特定的处理： 1. **毫米波特性处理**：毫米波雷达的波长短，对物体表面特征敏感，需要考虑散射特性和多路径效应。 2. **频率调制与解调**：毫米波雷达通常采用频率调制连续波（FMCW）或脉冲压缩技术，需要对应的数据处理方法。 三、完整信号处理流程 一个完整的SAR或毫米波雷达信号处理流程可能包括： 1. **信号采集与预处理**：去除噪声，调整采样率，确保数据质量。 2. **匹配滤波与距离压缩**：匹配滤波器设计，实现距离上的匹配，提高信噪比。 3. **多普勒处理**：根据雷达系统的多普勒特性，进行多普勒频移的估计和校正。 4. **二维FFT**：进行方位和距离的离散傅里叶变换，得到图像的初步形式。 5. **聚焦算法**：采用像方空间相位补偿法、子孔径法等，实现全方位聚焦。 6. **图像后处理**：包括辐射校正、几何校正、图像增强等，提升图像的实用性和视觉效果。 四、Matlab完整工具箱 Matlab是强大的科学计算环境，提供了丰富的信号处理和图像处理工具箱。在SAR和毫米波雷达领域，可以使用以下工具： 1. **Signal Processing Toolbox**：提供各种滤波器设计和信号分析工具。 2. **Image Processing Toolbox**：包含图像增强、变换和几何操作等函数。 3. **Wavelet Toolbox**：支持小波分析，对SAR信号的去噪和压缩有帮助。 4. **Control System Toolbox**：可应用于雷达系统控制和信号调制解调。 5. **Parallel Computing Toolbox**：加速大规模数据处理，适合SAR的大数据量运算。 通过提供的MATLAB_SAR-master工具箱，用户可以深入理解并实践上述信号处理步骤，从而掌握SAR和毫米波雷达图像的处理技术。该工具箱可能包含具体函数、脚本和示例，便于学习和应用。

10bit 20MHZ SAR ADC 设计，smic180nm，有设计文档原理解读 有工艺库，直接导入自己的cadence就能运行，有效位数ENOB为9.8，适合入门SAR ADC 结构: 常用栅压自举开关Bootstrap Vcm_Based开关时序 上级板采样差分CDAC阵列 两级动态比较器 比较器高速异步时钟 动态sar逻辑 10位DFF输出 10位理想DAC还原做DFT。 包括详细仿真文档，原理介绍，完整电路图，仿真参数已设好，可直接使用，在自己的电脑上就可以运行仿真。 适合入门SAR ADC的拿来练手

提出了一种基于 YIG 振荡器的 X 波段 5.1GHz 带宽线性调频连续波信 号源方案, 该方案结构简单、 价格低廉, 缺点是线性度较低, 导致距离分辨率下降. 传统非线性估计方法在低信干噪比或多目标混叠情况下, 估计精度将严重下降甚至失败. 针对这个问题, 本文提出一种基于宽窄带滤波器相结合的二次迭代高阶模 糊函数非线性误差估计与插值重采非线性矫正方法, 该方法在低信干噪比情况下仍能有效估计并矫正发射信号的非线性. 论文分别采用仿真数据、延迟线数据以及轨道 SAR 实测数据对算法进行了验证

内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine平台进行土壤湿度分析。首先，定义了研究区域（AOI）为Dailekh，并设定了分析时间段为2024年全年。接着，加载Sentinel-1 SAR数据（包括VV和VH极化）计算雷达土壤湿度指数（RSMI），并加载Sentinel-2光学数据计算归一化植被指数（NDVI）和归一化水体指数（NDWI）。将这些指数组合成综合图像，用于更全面的土壤湿度评估。此外，还进行了基于区域的统计分析，并生成柱状图展示各指数的平均值。最后，将分析结果导出到Google Drive，包括GeoTIFF格式的图像和CSV格式的统计数据。 适合人群：从事农业、环境监测或地理信息系统相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：① 对特定区域（如Dailekh）的土壤湿度进行长时间序列监测；② 利用多源遥感数据（SAR与光学数据）提高土壤湿度估算精度；③ 通过图表和统计数据直观展示和分析土壤湿度变化趋势。 阅读建议：本文详细记录了土壤湿度分析的具体步骤和方法，建议读者熟悉Google Earth Engine平台的操作，并掌握基本的遥感数据分析知识，在实践中逐步理解和应用文中提供的代码和技术。

内容概要：文章提出了基于稀疏性和低秩结构特性的层析SAR三维成像方法。通过对相邻方位-距离单元的高程分布进行建模，并运用Karhunen-Loeve变换（KLT），表达其低秩结构，结合稀疏编码，建立了融合稀疏与低秩特性的成像模型，进而应用ADMM算法求解这一复杂的最优化问题。经试验结果证实，在降低航线和基线数量的环境下，所提出的技术不仅降低了伪影现象，还提升了散射中心分离以及三维重构精度的能力。 适用人群：具备层析SAR基础，专注于提升雷达系统效率的研发人员，尤其适用于希望在城市或者森林地区进行三维成像的专业人士。 使用场景及目标：①研究在城市与森林等地物环境中使用少过境次数和较少基线数目情形下的层析SAR成像能力。②提高低航线数目与少频道数目条件下的重构精度与三维图像质量。 其他说明：本文详细介绍了层析SAR成像的实验方法和技术步骤，并提供了实例对比分析，强调了本文提出方法相对于现有技术的优势及其在实际部署的应用潜力。

内容概要：本文详细介绍了如何在Simulink中搭建异步SAR（Successive Approximation Register）ADC的行为级模型。首先，文章展示了异步状态机的设计，通过Matlab Function块实现灵活的状态流转逻辑，确保模型能够快速响应比较器结果。接着，文章深入探讨了DAC模块的实现，特别是参数化的电容阵列模型，允许用户轻松调整精度。此外，文中还讨论了如何解决时序对齐问题，利用Simulink的Triggered Subsystem实现动态调度。对于混合架构（如Zoom ADC），文章提供了将SAR模块封装成组件的方法，以便动态调整精度参数。最后，文章分享了一些实用的仿真技巧，如噪声注入、电容失配模拟以及仿真加速方法。 适用人群：从事ADC设计的研究人员、工程师和技术爱好者，尤其是对异步SAR ADC感兴趣的人群。 使用场景及目标：①用于研究和开发新型ADC架构；②验证不同工艺角下的ADC性能；③优化ADC设计，提升仿真效率和准确性。 其他说明：该模型不仅适用于学术研究，还能帮助工业界进行产品设计验证。通过提供的GitHub链接，用户可以获得完整的模型文件和应用案例，进一步扩展和改进模型。