微处理器在电子测量仪器中的应用

本文就目前所能收集到的资料,比较全面地介绍了当前国外电子测量仪器采用微处理器新技术的现状,它充分表明了具有采集存贮信息、分析处理数据以及程序按制功能的微处理器在测量仪器中所发挥的巨大作用。微处理器能提高仪器的测量精度和可靠性,又推动了仪器向程控制自动化和多功能化等方向的发展。文中着重分析了计时器——计数器、数字电压表、示波器等常用仪器应用微处理器后所增添的新功能及其独特的变革。对于逻辑分析仪、合成信号发生器、元件参数测量仪以及自动频谱分析仪等产品应用微处理器的情况也作了简介。     

多速率数字滤波器的设计

本文首先推导出了窄带信号下的抽样定理,指出在窄带信号下抽样频率可以低于信号最高频率分量的二倍。利用这一原理,可以得出带通多速率滤波器的非常简明的设计方法。文章还就多速率滤波器的性能进行了讨论,得出了一些与文献介绍不同的结论。     

可自定阶的阶递归ARMA谱快速估算法

本文的目的在于:1)给出一种非对称Toeplitz线性方程组的快速解法,把这种方法用于ARMA谱AR参数的求解,能比现有的方法减少约1/3的计算量;2)说明了在一定条件下,非对称Toeplitz阵可唯一地三角分解成预测系数阵之积,利用这个结果可方便地计算其逆阵和行列式;3)在此基础上,给出一种把AR参数的求解包含千定阶过程中的ARMA谱快速估算法,并大大降阶了定阶过程的计算复杂性。作者还用数值结果验证了所给算法,并与相应的AR谱估计法作了比较。     

自适应递归滤波器的收敛性能及噪声影响

本文给出了文献[1]所提出的自适应递归滤波器在充分激励条件下指数下降的收敛速率的上界。分析了噪声干扰对滤波器性能的影响。证明了,滤波器被充分激励时,如果噪声干扰足够小,且采用低自适应速率,滤波器的参数和输出误差是渐近有界的。这一结论也适用于降阶自适应递归滤波的情况。     

前言

人工神经网络(简称神经网络)是一种模仿和延伸人脑功能的新型信息处理系统,是由大量的简单处理单元连接而成的自适应非线性动力学系统,是一种全新的计算结构模型,具有巨量并行性、分布式存贮、自适应学习和自组织等功能,可以处理不完整、不准确、甚至     

进化规划用于自适应IIR滤波器的优化设计

针对自适应ＩＲ滤波器（ＡＩＲＦ）潜在的不稳定性和性能指标函数容易陷入局部极小点而导致性能下降等问题，本文将进化规划用于直接、并联、级联和格型结构的ＡＩＩＲＦ的优化设计。基于进化规划的自适应滤波算法不依赖于梯度信息，能够有效地实现ＡＩＩＲＦ参数的全局寻优。大量的仿真实验结果表明不同结构的ＡＩＲＦ用进化规划进行参数寻优，不仅解决了自适应滤波器性能指标函数容易陷入局部极小点的问题，亦解决了ＡＩＲＦ的稳定性问题。     

第二届信号处理理论与方法学术会议纪要

中国电子学会、中国仪器仪表学会所属的信号处理学会于1985年10月14日至26日在南京接连召开了“多维信号处理”专题报告会与“信号处理理论与方法”学术交流会。“信号处理理论与方法”学术会共收集、交流了33篇论文,其中,快速变换及其新方法     

自适应均衡器结构及其算法

一、引言计算机通信的快速发展要求提高数据传输系统的速率。在有线传输系统中,当数据传输率高于4800bit/s时,就需采用自适应均衡器,这对整个传输系统性能的提高起着重要的作用。在短波传输系统中,当传输率高于100bit/s时就需要均衡了。在有线传输系统中,信道一般是由电话线构成,其有限带宽是300～3000Hz。图1是一典型的数据传输系统。设整个系统(不包括自适应数字均衡器)的时域冲激响应为h(t),在理想情况下,信道的幅度和相位特性应分别是常数和线性的,则h(t)应满足     

基于子波变换提取全波列声波测井信号波前的新方法

本文把平滑过渡信号作为全波列声波测井信号中的各种波的数学模型，研究了其连续子波变换的波形特点，提出了一种提取其起始点的新方法．利用此方法可以精确地提取全波列声波测井信号的滑行纵波、滑行横波及斯通利波的波前。     

一种自组织结构的神经网络模式分类器

本文研究了一种自组织结构的神经网络模式分类器．它由一个多层网络和一个自组织机构组成．通过对训练样本的聚类分析，它能有效地构造和训练网络，并能在学习过程中自适应地调节网络结构．它具有收敛速度快，能避免局部极值点和应用方便等显著优点．计算机模拟实验证实了其优越性．