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  • STC11F32單片機的射頻讀卡器設計

    引 言 無線射頻識別技術(RFID)以其高度安全保密性、通信高速性、使用方便性、成本低等特點而得到快速的普及和推廣，現(xiàn)已廣泛地應用于各類門禁控制系統(tǒng)、公共交通支付系統(tǒng)、醫(yī)療保險系統(tǒng)、停車場管理系統(tǒng)、倉儲

  • STM32-FSMC機制的NOR Flash存儲器擴展技術

    引 言 STM32是ST(意法半導體)公司推出的基于ARM內核Cortex－M3的32位微控制器系列。Cortex－M3內核是為低功耗和價格敏感的應用而專門設計的，具有突出的能效比和處理速度。通過采用Thumb－2高密度指令集，Cor

  • 21電子紙顯示控制器S1D13521的人機交互設計

    1 概 述 電子紙顯示屏是一種全新顯示屏，具有功耗低、閱讀舒適等優(yōu)點。作為一種新型顯示屏技術，電子紙顯示屏催生了眾多創(chuàng)新性移動應用，比如電子書、電子報紙、電子顯示牌等。S1D13521是Epson公司和E Ink公司

  • LM3S1138與CC2420的無線傳感器網絡通信

    引 言 無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network，WSN)是集信息采集、信息傳輸、信息處理于一體的綜合智能信息系統(tǒng)，由部署在監(jiān)測區(qū)域內大量的廉價微型傳感器節(jié)點組成。它是通過無線通信方式形成的一個多跳自組

  • 無線傳感器網絡數據傳輸及融合技術

    多跳傳輸原始測量數據的能耗較大，將數據進行分布式網內壓縮后再傳輸的節(jié)能方案逐漸為人們所關注。在此從數據融合的角度，對無線傳感器網絡中各種數據傳輸技術進行了較全面的考察，著重介紹網內分布式小波變換算法(DWT_IRR)。最后，列表分析比較了幾種常見的數據融合技術，并對該領域的進一步發(fā)展提出了一些思路。

  • 一種基于電荷泵的CMOS圖像傳感器

    提出一種基于電荷泵的CMOS圖像傳感器。使用一個基本的電荷泵電路提高重置脈沖信號的幅值至5．8 V，使像素單元中的充電節(jié)點電壓在充電周期可以達到電源電壓；同時調整像素單元中的源極跟隨器的參數，降低充電節(jié)點電壓在積分周期的擺動范圍下界，充電節(jié)點電壓的擺幅提高了53．8％，傳感器的動態(tài)范圍提高了3．74 dB。這種方案也減小了充電時間常數，使充電周期減小到10 ns，有效地提高了傳感器的圖像采集幀率。

  • 基于AD608芯片的對數中頻低功耗接收機設計

    AD公司推出的3 V低功耗接收機中頻子系統(tǒng)芯片，它內含混頻器，并帶有限幅器和接收信號強度指示(RSSI)功能，具有動態(tài)范圍大、精度高的技術特點。在此介紹了AD608芯片的功能原理，并詳細闡述基于AD608的中頻接收機的對數放大電路和中頻濾波電路的設計與實現(xiàn)。最后通過實驗表明中頻接收機的動態(tài)范圍達到了70 dB，檢波輸出信號的一致性在±1 dB內。

  • 自適應濾波算法的仿真及工程實現(xiàn)

    為了對自適應濾波算法的濾波性能進行分析，在自適應濾波理論研究的基礎上，研究自適應濾波器結構及LMS自適應濾波算法。給出LMS算法的求解的公式，基于LMS算法求解公式，采用Matlab仿真和DSP軟件編程兩種方法實現(xiàn)了LMS算法，并給出了不同信噪比條件下，LMS算法的仿真實現(xiàn)的濾波結果及DSP實現(xiàn)的濾波結果，通過兩種結果的比較可以看出，在信噪比較低的條件下，LMS算法工程上的濾波效果明顯達不到理論上的濾波效果。該研究對于自適應濾波理論的工程應用，具有一定的指導作用。

  • 高幀頻CCD數據采集處理系統(tǒng)的設計

    針對某高幀頻CCD相機的設計要求，提出一種可行的CCD數據采集處理方法。由FPGA為CCD、A／D變換器提供控制信號，利用多通路數據傳輸的結構實現(xiàn)了高速圖像數據的同步采樣，并由高速A／D芯片AD9942實現(xiàn)數據的模／數轉換。創(chuàng)新性地將控制信號和數據緩存集成在一片F(xiàn)PGA上，仿真結果能夠很好地實現(xiàn)CCD高速數據采集處理。

  • 基于FPGA的人工神經網絡實現(xiàn)方法的研究

    基于FPGA的神經網絡實現(xiàn)方法已成為實際實時應用神經網絡的一種途徑。本文就十多年來基于FPGA的ANN實現(xiàn)作一個系統(tǒng)的總結，例舉關鍵的技術問題，給出詳細的數據分析，引用相關的最新研究成果，對不同的實現(xiàn)方法和思想進行討論分析，并說明存在的問題以及改善方法，強調神經網絡FPGA實現(xiàn)的發(fā)展方向和潛力及提出自己的想法。另外，還指出基于FPGA實現(xiàn)神經網絡存在的瓶頸制約，最后對今后的研究趨勢作出估計。

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