本文设计实现了一种分布式生物电阻抗层析成像（Electrical Impedance Tomography， EIT）数据采集系统主控板的嵌入式控制软件。主要功能包括：产生激励信号、产生前端测量同步、与前端测量模块通信、与上位机通信。该软件能判断当前测量状态，实现多通道同步测量，具有很高的可靠性和灵活性。每个前端板通过主控板的广播信息获得系统当前工作的电极数目和单次测量点数等信息，进而修改测量配置参数，以与不同电极数目的EIT系统相匹配，便于进行不同应用领域的实验研究。

提出了一种新型的功率因数校正单元（flyback＋boost单元）。这种功率因数单元具有两种工作状态，反激变换器状态和boost电感状态。基于这种PFC单元，得到了一种新型的单级功率因数校正变换器，实验结果证明这种变换器不仅可以得到很高的功率因数，而且可以自动限制储能电容上的电压。

信号调制方式的识别在通信系统分析中是一个极其重要的技术环节。随着通信技术的迅速进步，调制方式的种类越来越多，如何高效准确地识别和监视无线电通信信号已成为军事和民用领域亟待解决的技术难题。传统上，信号调制方式的识别主要依赖于工程师的专业经验和各类信号分析工具。 本文介绍了一种新的信号调制方式混合识别算法，该算法由冯晓东和龚鑫提出，目的是为了识别当前通信系统中使用的主要调制方式。该算法创新性地结合了瞬时特征参量和高阶累积量的特点，并通过决策树分类器来实现信号调制方式的分类识别。这种基于决策树的混合识别方法，在识别通信信号调制方式上表现出了良好的性能。 算法利用信号的谱对称性将待识别的信号分为两大类。这个步骤是基于信号功率谱的对称性来实现的，该对称性可以反映出不同的调制方式所具备的特征。随后，算法从四阶累积量中提取两个特征参数，并结合归一化中心瞬时频率的标准差以及归一化中心瞬时幅度的方差来进行类内识别。这些特征参数的数量少，但可以有效地将复杂的信号特征进行抽象和简化。 最终，决策树分类器被用来完成整个信号调制方式的识别过程。决策树是一种有监督学习方法，它通过构建决策树来对样本进行分类。在每一步中，算法选择最佳的特征来分割数据集，直至达到预定的停止条件，例如，当决策树达到了最大深度，或者所有的数据都被正确分类。 本文提到的算法具有较高的稳健性，即在通信信号质量不佳，比如信噪比较低的情况下，依然能够有效地识别出调制方式。MATLAB仿真结果验证了这一点，该算法能够在信噪比不低于6dB的情况下，实现对十种信号调制方式（AM、LSB、USB、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、OQPSK、16QAM、32QAM）的准确识别，并且准确率在95%以上。这说明即使在较低信噪比的条件下，该算法也能够有效地识别复杂的调制方式。 在信号调制识别领域，高阶累积量方法具有抑制高斯白噪声的能力，这使得它成为研究复杂调制识别的一个热点。高阶累积量可以更有效地表征信号的统计特性，从而为复杂信号的识别提供更加准确的依据。与之相比，基于瞬时信息的调制识别方法虽然计算量小，便于工程实现，但对复杂调制信号如MPSK、MQAM的自动识别仍然是一个难点。 关键词“瞬时特征值”指的是信号在特定瞬时的特征参数，这些参数在信号处理和识别过程中是分析信号状态的重要指标。瞬时特征值能够反映出信号在某一时刻的状态，对于信号调制方式的识别尤其重要。而“调制识别”则是指通过分析信号的特定特征来确定信号采用的调制方法，这是无线通信信号分析的一个核心任务。高阶累积量通常用于描述信号的非高斯性，在调制识别中能够提供比传统统计方法更强的区分能力，尤其是对抗高斯噪声的能力较强。 本文提出的混合识别算法结合了多种信号处理技术的优点，为信号调制方式识别提供了新的研究方向和方法。该算法不仅提高了识别的准确性，还减少了运算量，有望在未来的通信信号分析中得到广泛应用。

O 引言 　　波束控制系统的基本功能是给天线阵列中各个移相器提供所需要的控制信号。除此基本功能外，现代雷达还要求波束控制系统高速高效、低成本、小型化，并具有波束控制分系统的自检；根据工作频率，进行初相位在线补偿；天线相位码随机馈相等功能。同时，在设计生产过程中，为了配合其他系统的检测，还需要在雷达的不同工作模式下完善调试功能。另外，在雷达的长期使用过程中，要求单个组件维修时，波束控制组件驱动板能在脱机状态下正常工作。 　　这里展开介绍一种有源相控阵雷达波束控制系统的硬件平台及软件设计。 　　1 系统原理 　　为降低电路成本和增加系统可靠性，该系统采用设备量少、维修方便、可靠性高的集中式 本文主要探讨了一种基于FPGA（Field Programmable Gate Array）的雷达波束控制系统设计，该设计应用于EDA（Electronic Design Automation）/PLD（Programmable Logic Device）领域。波束控制系统是雷达系统的关键组成部分，其核心任务是为天线阵列中的移相器提供所需的控制信号，以实现精确的波束指向和扫描。 现代雷达对波束控制系统提出了更高的要求，包括高速高效、低成本、小型化，以及具备自我检测功能。系统需能根据工作频率进行初相位在线补偿，执行随机馈相策略，同时在不同工作模式下提供调试功能，确保单个组件维修时仍能正常运行。 该设计采用了集中式运算、分布式驱动的架构，运算板负责波束控制算法的计算和信号处理，而驱动板则完成译码和驱动任务。运算板利用FPGA实现快速的数据处理，以满足在500微秒内完成控制指令接收和波束控制码传输的需求。此外，运算板上的存储器允许实时更新补偿数据。系统采用自定义总线通信协议，以接收雷达控制指令并反馈阵面信息。 驱动板硬件设计中，单片机和EPLD（复杂可编程逻辑设备）共同实现驱动、译码、自检等功能，同时考虑到单独调试时的控制需求。为了降低成本，硬件设计尽可能简化，但仍能保证功能的完整性。 软件设计方面，重点在于FPGA程序的设计。阵面被分为四个子阵面，根据不同的工作模式（全孔径SAR模式和子孔径GMTI模式）进行波束控制。两片FPGA协同工作，通过四路差分串行码传输数据，其中包括两路数据码、一路地址码和一路时钟码。串口核、SRAM和FIFO分别用于调试、存储控制码和临时存储计算结果，确保了系统的灵活性和准确性。 本文介绍的基于FPGA的雷达波束控制系统设计充分利用了FPGA的并行处理能力，结合优化的硬件和软件架构，实现了现代雷达系统对波束控制的复杂需求，兼顾了性能、成本和可维护性。

MATLAB环境下一种基于稀疏最大谐波噪声比的解卷积机械振动信号处理方法。 算法运行环境为MATLAB r2018a，实现基于稀疏最大谐波噪声比解卷积的机械振动信号处理方法，提供两个振动信号处理的例子。 算法可迁移至金融时间序列，地震 微震信号，机械振动信号，声发射信号，电压 电流信号，语音信号，声信号，生理信号（ECG,EEG,EMG）等信号。 压缩包＝程序＋数据＋参考。 MATLAB环境下实现的基于稀疏最大谐波噪声比（Sparse Maximum Harmonic-to-Noise Ratio, SMHNR）的解卷积机械振动信号处理方法，是一种先进的信号处理技术。该方法能够在MATLAB r2018a这一特定的算法运行环境中应用，其主要作用是对机械振动信号进行高效处理。SMHNR解卷积算法通过识别和分离信号中的谐波成分，从而有效去除噪声，提高信号的清晰度。 该技术的核心在于稀疏表示，这使得算法能够以非常少的数据点表示复杂的信号。稀疏技术的应用能够使信号处理在不牺牲信号重要特征的前提下，有效减少数据量。同时，最大谐波噪声比的计算则是基于信号的谐波成分与噪声比值的最大化，这种方法能够保证从信号中提取出最重要的成分，而抑制那些噪声带来的干扰。 机械振动信号处理是该方法的一个主要应用场景。机械系统在运行过程中会产生各种振动信号，这些信号包含了丰富的系统状态信息。通过对振动信号的分析，可以识别出设备的磨损、故障和性能下降等问题。因此，该算法能够对机械系统的健康状况进行实时监测，有助于提前发现潜在的问题，并采取相应的维护措施。 除了机械振动信号之外，该算法还可以应用到金融时间序列分析、地震和微震信号的处理、声发射信号分析、电压和电流信号的监测、语音信号的处理等多个领域。这些应用表明，SMHNR解卷积技术具有广泛的适用性和强大的通用性。 为了更好地理解和应用这一技术，开发者在压缩包中提供了包括程序代码、处理数据和相关参考文献在内的完整资源。这些资源的提供，能够帮助研究人员和工程师快速上手，实现算法的复现和进一步的开发。 在实现上，该方法提供了两个具体的振动信号处理例子，这些例子不仅展示了算法的应用过程，同时也验证了其处理效果。通过实例演示，用户可以更加直观地了解算法的性能，并根据实际需要对算法进行调整和优化。 基于稀疏最大谐波噪声比的解卷积机械振动信号处理方法，因其在噪声去除和信号提取方面的优势，为机械振动分析和其他信号处理领域提供了一种有效的解决方案。而MATLAB环境下的实现，更是为信号处理领域提供了强大的工具支持。

1.3 课题的主要研究内容 1.3.1 课题的主要工作 （1）本文先采用模块化方式设计自适应横向(FIR)滤波器,对 FPGA 设计自适应算法 的基本滤波器的方法进行探究，并对后文设计自适应陷波器提供设计思路，具有一定的 普遍意义。 （2）本文所要研究的自适应陷波器，需要对噪声信号以及有用信号进行分别采集， 所以对噪声采集分析模块要进行一定的研究工作，利用振动传感器采集对应的噪声信号 作为参考噪声信号进行分析，利用 FPGA 设计 FFT 噪声信号幅频转换模块。所以对采集 后进行 AD 转换以及，FFT 变换后的噪声分析进行控制程序编写以及研究。 （3）针对自适应陷波器结构特点，设计一种新型自适应陷波器，可以将 FFT 变换 后的噪声分析出的三个噪声特征频率输出到自适应陷波器模块中，并实时调整滤除噪声 频率，以得到更好的滤波效果。 万方数据

在A／D和D／A转换器、数据采集系统以及各种测量设备中，都需要高精度、高稳定性的基准电压源，并且基准电压源的精度和稳定性决定了整个系统的工作性能。电压基准源主要有基于正向VBE的电压基准、基于齐纳二极管反向击穿特性的电压基准、带隙电压基准等多种实现方式，其中带隙基准电压源具有低温度系数、高电源抑制比、低基准电压等优点，因而得到了广泛的应用。 本文在基于传统带隙电压基准源原理的基础上，采用电流反馈、一级温度补偿等技术，同时在电路中加入启动电路，设计了一个高精度、输出可调的带隙基准电压源，并在SMIC 0.25μm CMOS工艺条件下对电路进行了模拟和仿真。 1 带隙基准电压源工作原理与传统

在短距离无线通信中，无线节点或移动终端通常有低成本、小体积、低功耗的要求，因此无法使用复杂的预失真或补偿电路克服功放的非线性影响，这是无线节点或移动终端在上行链路中难以使用高阶QAM调制的重要原因之一。基于QAM矩形星座的特点，提出了一种K-means聚类的改进算法作为中央基站节点的高阶QAM解调算法。在发送信号受到较严重的功放非线性失真时，所提改进算法解调性能更优，算法复杂度更低。 在短距离无线通信中，高阶QAM（Quadrature Amplitude Modulation）调制由于其高传输效率而被广泛采用，但同时也面临着功率放大器（PA）非线性失真的挑战。由于无线节点和移动终端对成本、体积和功耗的严格限制，无法采用复杂的预失真或补偿电路来应对这一问题。为了解决这一难题，一种针对失真QAM信号的改进K-means聚类算法被提出，特别适用于中央基站节点的高阶QAM解调。 传统的K-means聚类算法主要用于数据挖掘和模式识别，而在通信领域，尤其是用于高阶调制的解调，这一应用并不常见。该改进算法的优势在于，在功放非线性导致QAM星座图严重失真的情况下，可以提供更优的解调性能，同时保持较低的算法复杂度。 在K-means解调过程中，关键步骤包括数据点的聚类和星座编号判决。原始的K-means算法可能因为“两星座一簇”或“一星座两簇”的情况导致误判，而改进算法则通过利用星座图的先验知识，比如矩形星座的结构，来更精确地选择初始聚类中心。对于矩形星座，算法首先估算数据点的分布范围，然后进行非均匀网格划分，结合理想星座图剔除无关点，最后选取最接近数据点的网格点作为初始聚类中心，确保每个星座点对应一个聚类中心，提高了解调的准确性。 具体实施上，算法会接收一组数据点的横纵坐标集合，根据QAM调制的阶数K和矩形星座的行数M进行处理。通过调整非均匀划分系数η，可以适应不同的失真程度，以达到最佳的解调效果。这种改进策略有效地降低了由于功放非线性导致的解调错误率，尤其在面对严重的失真时，解调性能优于常规方法。 该改进的K-means聚类算法为短距离无线通信中的高阶QAM解调提供了一种新的解决方案。它巧妙地利用了通信系统内的先验信息，降低了算法复杂度，同时提高了解调的准确性和鲁棒性，对于无线节点和移动终端的低功耗、低成本需求是一个理想的匹配。随着C-RAN架构的推广，这种算法有望在未来的无线通信系统中发挥重要作用，特别是在那些需要高效能、低功耗解调的场景中。

matlab图片隐藏代码基于通用VLC映射(GVM)的JPEG比特流大容量无损数据隐藏 一种用于 JPEG 图像的高容量无损数据隐藏方案。 抽象的 JPEG 是最流行的图像格式，在我们的日常生活中被广泛使用。 因此，JPEG 图像的可逆数据隐藏 (RDH) 很重要。 大多数 JPEG 图像的 RDH 方案会在标记的 JPEG 图像中导致显着的失真和大的文件大小增量。 作为RDH的一个特例，无损数据隐藏（LDH）技术可以保持标记图像的视觉质量不下降。 在本文中，提出了一种新的高容量LDH方案。 在 JPEG 比特流中，并非所有可变长度代码 (VLC) 都用于对图像数据进行编码。 通过构建已使用和未使用 VLC 之间的映射，可以通过将已使用 VLC 替换为未使用 VLC 来嵌入秘密数据。 与之前的方案不同，我们的映射策略允许映射集中未使用和已使用的 VLC 的长度不相等。 我们提出了一些关于构建映射关系的基本见解。 实验结果表明，与以前的 RDH 方案相比，使用所提出方案的大多数 JPEG 图像获得更小的文件大小增量。 此外，所提出的方案可以获得高嵌入容量，同时保持标记的JPEG图像不失真

TM1651 是一种带键盘扫描接口的LED（发光二极管显示器）驱动控制专用电路，内部集成有MCU 数字接口、数据锁存器、LED 高压驱动、键盘扫描等电路。本产品性能优良，质量可靠。主要应用于电磁炉、微波炉及小家电产品的显示屏驱动。采用SOP16/DIP16的封装形式。