电网络的回路岔集分析法

本文定义了描述网络图回路与节点关联状况的矩阵D,定义了回路岔集和回路岔集矩阵。提出并证明了回路节点矩阵与节点矩阵的乘积等于回路岔集矩阵的定理。定义了回路岔集导纳矩阵,假设回路岔集电压矢量作为中间计算量,导出了回路岔集方程,并提出了对电网络的回路岔集分析法。     

低噪声运放电路设计中的噪声考虑

低噪声运算放大器电路的设计需要仔细的考虑各种可能的噪声源：来自信号源的噪声,运放中所产生的噪声和来自反馈网络电阻器的噪声。电路的总噪声是所有噪声分量的平方和的平方根组合（ｒｏｏｔ－ｓｕｍ－ｓｑｕａｒｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）。源阻抗的电阻部分产生正比于电阻平方根的热噪声,其函数关系示于图１。由于源阻抗通常是固定的,所以要对运放和反馈电阻器加以选择,使它们对总噪声的贡献最小．图１示出增益为１配置的运放（没有反馈电阻器网络所以没有额外的噪声贡献）不同源阻抗的总电路噪声。在总电路噪声计算中用两个不同的…     

多级放大器噪声谱矩阵计算及在低噪声设计中应用

本文针对通信接收机噪声性能分析中广泛采用的弗里斯（Ｆｒｉｓ）公式在低噪声设计中的不足，提出了具有复相关系数的放大器Ｅｎ－Ｉｎ噪声模型的谱矩阵形式，推导了多级放大器的噪声谱矩阵计算公式。成功地解决了多级放大器噪声性能分析及低噪声设计必需的噪声参数（最佳源阻抗及最小噪声系数）计算。     

噪声电路理论发展现状综述

本文对低噪声电子学的研究意义及其历史作一简明回顾,详细综述了噪声电路理论的发展现状,指出了问题所在,并给出了解决的方法。     

节点谱噪声分析方法

本文提出了一种一般性的噪声分析方法——节点谱噪声分析法。这种方法可分析任何各类的噪声源和任何结构的电路,使实际存在的大量噪声源同时参与运算以及噪声相关性得到充分考虑,因而,其噪声分析的精度和效率有显著提高。这种方法的提出是基于对噪声功率谱的描述,并适合于计算机辅助分析。     

电子电路中谐波噪声的抑制措施

为了揭示谐波噪声的根源,对传输信号的谐波电流进行比较实验。采用两种主要方法消灭谐波噪声:(1)被动降噪法,即采用旁路、屏蔽、接地、无源或有源滤波方法来限制谐波噪声;(2)主动降噪法,即设计乘法器方式整流电路来改善电子产品开关电源的电压与电流的相位,完成两者同相,减少电源中谐波含量。实践中,使用这些措施去抑制电子产品的谐波噪声,都达到了事半功倍的效果。     

一种诊断故障的新的测试节点选择法：混叠集分析法

本文根据存在容差时电路的特点,对现有的故障字典法作了改进。提出了一种能有效地解决有容差情况下最佳测试节点选取问题的新方法——混叠集分析法。对这种新方法进行了理论分析,提出了相应的算法,并在计算机上对实例进行仿真验证,证明该法是有效的。与基本的故障字典法相比,在很大程度上提高了诊断效率。     

基于光电二极管检测电路的噪声分析与电路设计

光电二极管可以将光信号转化为电信号,它主要是通过半导体PN结的光电效应来实现这一转化步骤的.通过光电二极管对电路的噪声进行检测具有重要意义,就主要分析光电二极管对电路的噪声检测的价值,同时简单的分析相关的电路设计问题,希望所得结果能够为相关领域提供有价值的参考.     

放大器En-In噪声模型的完善及其与Rn-Gn噪声模型的关系

目前，微波低噪声放大器设计中采用的Ｒｎ－Ｇｎ噪声模型只适用于高频、窄带和源导纳（Ｇｓ≠０）情况，其应用范围有限，特别是不适用于低频段的低噪声放大器设计。本文对文献［１］提出的Ｅｎ－Ｉｎ噪声模型作了改进，使其不仅适用于高频、窄带，而且也适用于低频、宽带放大器的低噪声设计。进而推导出放大器Ｅｎ－Ｉｎ噪声模型与Ｒｎ－Ｇｎ噪声模型的等价关系，给出放大器Ｅｎ－Ｉｎ噪声模型的测量方法及实测结果。     

高光谱图像光谱域噪声检测与去除的DSGF方法

高光谱遥感图像中不仅存在空间域噪声而且存在光谱域噪声.传统的图像滤波仅对图像空间域噪声进行处理,而不能去除光谱域噪声,为改进这种状况,提出了DSGF(Derivative based Savitzky-Golay F ilter)方法.首先,基于反射率光谱的二阶导数对反射率光谱各波段噪声大小进行判定,然后用不同大小平滑窗的Savitzky-Golay滤波器对反射率光谱作两步滤波.对高光谱图像进行的逐像元DSGF滤波,在去除光谱域中噪声的同时,保留了图像反射率光谱的大部分细微特征.     

低频低噪声集成运放XD1531的设计和分析

本文阐明了低频低噪声运放XD1531的设计原理。从电路和版图设计两方面论述了该电路整个设计过程。针对电路第一级的结构,采用低频低噪声方法进行设计。在版图方面主要考虑了降低低频噪声,尤其是降低表面1/f噪声的措施。通过对XD1531噪声性能的分析以及与国内外同类产品的比较,说明了该集成电路具有低噪声特性。同时,说明本文提出的设计方法对于降低集成电路的低频噪声是有效的。     

一种新的基于小波变换的白噪声消除方法

本文研究了空间分布不均匀信号和白噪声在小波变换下的不同特性,提出了一种新的基于小波变换的白噪声消除方法。这种方法可以对非平稳信号进行消噪处理,解决了传统信号处理方法对非平稳信号的局限性,并且有快速算法能够加以实现。仿真结果证明这种方法具有很好的去噪效果。     

一种新的基于Fisher判别的混合像元分解算法:室内控制实验结果分析

混合像元分解技术(Spectral Mixture Analysis, SMA)是遥感图像处理的重要手段之一.传统方法假设每个端元具有稳定的光谱特征,然而端元内光谱差异普遍存在,这将导致混合像元分解精度的降低.针对该问题,提出了基于Fisher判别 (Fisher Discriminant Analysis, FDA) 的混合像元分解算法.Fisher判别对光谱各波段进行线性组合,使得转换后的光谱值分离度最大,即端元内的光谱差异较小而端元间的光谱差异较大.利用转换后的光谱对混合像元进行分解可以最大程度地减少端元内光谱差异对分解结果的影响.利用该方法对室内控制实验的模拟混合像元光谱进行分解,并与过去提出的几种混合像元分解技术进行比较,结果显示新方法相比传统方法在分解精度上有相当程度的提高.     

乘性和复加性噪声中复谐波的循环估计量的性能分析

从通信和探测系统需要的频率估计出发,文中研究了实乘性和复加性随机噪声中复谐波的恢复问题,表明循环均值和循环相关函数可用来对不同分布的有色实乘性和复加性随机噪声中的谐波进行恢复,分别对于非零均值和零均值乘性噪声情形分析了循环估计量的性能.证明了循环估计量与一定意义下的最小二乘估计量渐近等价,并给出了循环估计量的大样本方差表达式.模拟结果验证了大样本性能分析.     

晶体管放大器相位噪声的正交优化设计

本文给出了频标放大器输出级相位噪声功率谱密度的公式。为了降低相位噪声,用正交法对电路参数进行了优化设计。实验结果表明,放大器经优化设计后,其频率稳定度(阿仑方差)优于(35)10-13/s。     

PERFORMANCE OF ACCESS RATE CONTROL FOR CORRELATED SOURCES IN HIGH-SPEED NETWORKS: SPECTRAL ANALYSIS

In this paper we study the performance trade-offs of leaky-bucket control in a high speed network with correlated sources. The emphasis is placed on the interrelationship between access control queueing and network queueing, as affected by degrees of control in response to differing input power spectrum characterizing the source correlations. Both stochastic and deterministic analyses are developed. Whereas the stochastic analysis based on multi-state Markov modulated sources provides exact performance measures of the access rate control in random traffic environment, the deterministic analysis based on sinusoidal sources complements the stochastic analysis, leading to good engineering insights into the control performance in the complex scenarios where the stochastic analysis is intractable. Interesting observations are made between the control performance and the low-frequency input power. In the stochastic analysis, we use a novel technique to characterize a rather general class of input power spectrum and are able to derive not only the power spectrum of the leaky-bucket controlled source but also the distribution of a network queue fed by the controlled source.     

基于小波域的图像噪声类型识别与估计

提出了一种基于小波域分解的类型识别方法．该方法利用噪声图像的小波高频子带系数能量分布,对图像中最常出现的两类噪声：高斯噪声和椒盐噪声进行识别,并在此基础上对高斯噪声的方差和椒盐噪声的密度进行了估计．对大量含噪图像的实验结果表明：该方法对图像噪声类型的识别和噪声大小的估计都比较准确．     

一种新颖的具有HEMT和GaAs MMIC的Ku波段低噪声放大器

本文介绍了一种具有高电子迁移率晶体管(HEMT)和砷化镓单片微波集成电路(GaAs MMIC)的Ku波段低噪声放大器。在11.7～12.2GHz频率范围内,该放大器的噪声系数小于1.9dB,相关增益大于27dB,输入和输出驻波比小于1.4。放大器第一级采用了HEMT和微波串联电感反馈技术,放大器未级采用了Ku波段GsAs MMIC。设计的关键是采用微波串联电感反馈方法同时获得最佳噪声和最小输入驻波匹配。放大器的输入端和输出端均为BJ-120波导。