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信号完整性与电源完整性分析 第3版.pdf

基于机器学习的信号测向方法，吴流丽，刘章孟，波达方向（DOA）估计被广泛应用在雷达、蜂窝通信、卫星通信等领域。传统的DOA估计方法运算量较大，难以对目标实现实时跟踪。本文提

CNN-RTLSDR 使用rtl-sdr加密狗进行深度学习信号分类。 当前的预训练模型能够对4种信号进行分类：WFM，TV Secam载波，DMR信号和“其他”信号。 预先模型测试 将软件存档解压缩到某个文件夹，例如C：\ rtlsdr 转到并选择Python 3.6版本，64位图形安装程序或直接下载： : 如果您没有现代的NVIDIA图形卡，则要安装CPU版本，只需在requirements.txt中删除以下行： tensorflow-gpu==1.4.0 运行anaconda提示符，将目录更改为C：\ rtlsdr，然后运行： conda install pip pip install -r requirements.txt 仅对于Tensorflow的CUDA版本，如果已安装CPU版本，请跳过以下步骤： 下载并安装CUDA 8工具包： : 下载用于工具包8的C

一款经典的信号完整性国外教材，讲述了带宽、电感和特征阻抗的基本含义，解决信号完整性问题的四个手段等

主要讲解信号特征与信号提取技术，蛮有用的，就来分享

针对突发信号检测中能量检测方法检测概率低、循环平稳检测方法计算复杂等问题，为提高检测性能和处理实时性，提出了 一种适用于多信道突发信号的低复杂度联合检测方法。该方法依据初始能量检测的判决结果，对可能存在突发信号的频谱集合采用了一种频域简化的循环平稳检测方法，并依据判决流程给出了与传统方法在检测正确率和运算量上的对比函数。理论分析和仿真结果表明，该联合检测方法可有效提高突发信号的检测概率并降低计算复杂度。

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本文主要介绍的是由CD4046组成的频率信号跟踪锁相环电路图

参赛作品《基于STM32/FPGA虚拟示波器/信号源/扫频/频谱仪》-oscsch.pdf