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多路GNSS欺骗干扰互相关噪声模型
为开展GNSS欺骗干扰源定位研究,构建了多路GNSS欺骗干扰互相关噪声模型。分析了欺骗干扰原理并给出了信号模型;通过对噪声构成和规律的分析,研究建立了PRN码间互相关噪声模型;利用信噪比和欺骗信号方位角分布进行描述。仿真结果显示,多路GNSS欺骗干扰中码间互相关噪声,在接收通道噪声中的比重随欺骗信号功率增加趋于100%。这表明测向精度与多路GNSS欺骗信号功率是一组矛盾,实际测向结果可通过欺骗信号信噪比寻优。
2024-01-14 22:51:36
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查找射频嵌入式系统中的噪声来源
在把射频芯片或模块集成到典型的嵌入式系统中时,设计人员必须面临的一项常见任务是追踪和消除噪声和杂散信号。潜在的噪声来源包括:开关电源、来自系统其它部分的数字噪声、以及外部噪声来源。在考虑噪声时,还应考虑射频电路产生的任何可能的干扰,这是避免干扰其它无线电设备及满足法规要求的一项重要考虑因素。在本应用指南中,我们将介绍使用 MDO4000 系列混合域示波器系列查找噪声来源的技术和技巧。
2024-01-14 11:00:19
93KB
MDO4000
噪声来源
嵌入式系统
1
空冷风机的噪声机理及降噪措施
空冷风机的噪声机理及降噪措施
2024-01-10 17:00:21
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行业研究
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1.2V高线性度低噪声折叠混频器设计
设计一种工作在1.2 V低电源电压下的折叠混频器。混频器电路采用折叠结构和电流复用技术,降低电源电压,减小直流功耗,降低噪声、提高增益和线性度。跨导级采用交流耦合互补跨导进一步降低电源电压。混频器设计基于SMIC0.18μm标准CMOS工艺。仿真结果表明:输入射频频率和输出中频频率为2.5 GHz和100 MHz时,IIP3为3.857 dBm,NF为5.257 dB,转换增益为9.787 dB,功耗为5.22 mW。
2024-01-09 09:54:23
80KB
电流复用
低电源电压
低噪声系数
1
有哪些可以降低电源输出纹波噪声的方法?
我们要怎么降低电源输出纹波噪声?纹波噪声是衡量电源的一个重要指标,一个好的电源必须要把输出纹波噪声控制在一个合理的范围内。下文将列出八个降低电源输出纹波噪声的对策,希望对各位朋友有所帮助。
2023-12-27 15:07:16
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噪声控制
1
α稳定噪声下SCLD和OFDM的盲识别新方法
本文讨论了在α稳定噪声条件下的调制分类。 我们的目标是在这种情况下将正交频分复用(OFDM)调制类型与单载波线性数字(SCLD)调制区分开。 基于本文提出的有关这些信号在α稳定噪声中的广义循环平稳性的新结果,我们构造了新的调制分类特征,而没有载波频率和接收信号的时序偏移的任何先验信息,并使用支持向量机(SVM)作为分类器,以区分OFDM和SCLD。 仿真结果表明,当混合信噪比(MSNR)达到?1 dB时,该算法的识别精度可以达到95%。
2023-12-08 10:26:36
453KB
调制识别
广义二阶循环统计
正交频分复用
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从excel中读取信号,首先计算信号的vmd分解,得到imf分量,然后根据imf分量与原始信号的相关系数确定出信号imf喝噪声i
从excel中读取信号,首先计算信号的vmd分解,得到imf分量,然后根据imf分量与原始信号的相关系数确定出信号imf喝噪声imf,对有用的imf进行小波阈值滤波,最后对滤波后的imf进行重构输出信号。 下图是流程图盒vmd分解结果的时域后频谱
2023-11-20 11:17:04
1.56MB
流程图
1
LabVIEW仿真单频脉冲信号+线性调频信号+高斯白噪声信号
LabVIEW仿真单频脉冲信号+线性调频信号+高斯白噪声信号
2023-11-16 19:45:07
60KB
labview
数字信号处理
1
无烦恼,高增益:构建具有纳伏级灵敏度的低噪声仪表放大器.pdf
构建具有纳伏级灵敏度的电压测量系统会遇到很多设计挑战。目前最好的运算放大器(比如超低噪声AD797)可以实现低于1nV/ Hz的噪声性能(1 kHz),但低频率噪声限制了可以实现的噪声性能为大约50 nV p-p(0.1 Hz至10 Hz频段内)。过采样和平均可以降低宽带噪声的rms贡献,但代价是牺牲了更高的数据速率,且功耗较高,但过采样不会降低噪声频谱密度,同时它对1/f区内的噪声无影响。此外,为避免来自后级的噪声贡献,就需要采用较大的前端增益,从而降低了系统带宽。如果没有隔离,那么所有的接地反弹或干扰都会出现在输出端,并有可能破坏放大器及其输入信号的低内部噪声的局面。表现良好的低噪声仪表放大器可以简化设计,并降低共模电压、电源波动和温度漂移引起的残留误差。
2023-11-03 20:22:47
690KB
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平滑鲁棒微分器:带噪声抑制的数值微分-matlab开发
您可以使用它来区分包含高频噪声的信号/矢量。 您使用的点越多,以更多计算为代价的噪声抑制就越大。 robustDiff 使用未来信息和过去信息来估计当前点的导数(非因果)。 robustDiffOneSide 仅使用过去的信息(因果关系)。 robustDiffOneSide的相移会随着使用的点数的增加而增加,因此请注意。 安装/设置说明: 将 zip 的内容添加到您的路径中。 该文档将通过 MATLAB 主文档页面上的“补充软件”链接提供。 “补充软件”链接仅在您将 zip 文件的内容添加到您的路径时才会显示。 如果这很复杂,只需查看“文档”目录。 使用的公式来自 Pavel Holoborodko 所做的工作。 有关这些公式的更多信息,请访问他的网站: http : //goo.gl/vfRWcg
2023-11-03 09:03:57
67KB
matlab
1
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