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文章提出了一种符合EPC Gen-2协议嵌入双精度温度传感器的无源超高频RFID电子标签芯片。设计了一种采用双精度工作模式的新型温度传感器,它能够在满足传感器精度要求的条件下缩短传感时间和降低标签芯片的功耗。标签芯片集成了一个全MOS管构成的射频整流器和一个单多晶硅栅标准CMOS的非易失性存储器。采用0.18μm标准CMOS工艺集成实现了无源超高频RFID电子标签芯片。芯片面积为1mm2,片上非易失性存储器容量为192bit。芯片被压焊到PCB天线上实现了一个完整的标签。当温度传感器关闭/启动时,电子标签的灵敏度为-10.7dBm/-8.4dBm。电子标签达到的最大读/传感距离为4m/3.1m @2W EIRP。在5℃至15℃(-30℃至50℃)的温度范围内,传感器的误差为-0.6℃/0.5℃(-1.0℃/1.2℃)。在高(低)精度模式下,温度传感器的精度为0.01℃(0.18℃)。 相似文献
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This work presents the design and implementation of a 2.4 GHz low power fast-settling frequency-presetting PLL frequency synthesizer in the 0.18μm CMOS process.A low power mixed-signal LC VCO,a low power dual mode prescaler and a digital processor with non-volatile memory are developed to greatly reduce the power consumption and the setting time.The digital processor can automatically calibrate the presetting frequency and accurately preset the frequency of the VCO under process variations.The experiment... 相似文献
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将经验模态分解方法应用于光电探测的裂变中子事件的分析与处理中,通过引入基于二次平滑度检测的自适应的分量处理机制和基于小波阈值技术的分量去噪方法,构建了一种基于光电探测的中子裂变事件信号去噪处理新方法。模拟实验和实测数据的分析结果研究表明,在同等条件下,此方法适应性好,通过去噪处理后,信号的信噪比高,且信号的平滑度也较好,避免了因采取过度的去噪处理而将一些有用信息损失掉的不足。同时,去噪程度指标可进行量化设置。 相似文献
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紫外-可见吸收光谱法水质检测系统的噪声分析与处理研究 总被引:2,自引:0,他引:2
直接紫外-可见光谱法检测水质参数具有检测速度快、成本低、无二次污染、可实现在线和原位测量等优点,但受限于光谱检测精度和检测设备成本。基于该方法的检测系统一直较难推广。为此,利用海洋光学的工业级光谱仪USB2000+及脉冲氙灯光源搭建了一套低成本、快速的水质光谱检测系统。进而,在对系统噪声源进行全面分析的基础上,利用小波包软阈值去噪方法对原始光谱数据进行去噪处理。为了有效地评价去噪效果,同时采用海洋光学科研级光谱仪QE65000配合稳定的氘钨灯光源搭建标准光谱检测系统,对同一样本溶液进行了紫外-可见吸收光谱采集。实验结果表明,搭建的系统能稳定、有效地采集原始光谱数据,进一步对原始数据采用基于软阈值的小波包去噪,能在保留水样紫外-可见吸收光谱特征的前提下,有效地去除原始光谱的各种噪声,提高光谱的信噪比,为采用低成本光谱检测设备进行水质参数分析奠定了基础。 相似文献
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为了提高无源超高频(UHF)射频识别(RFID)标签的灵敏度和增大工作距离,设计了一种高灵敏度的ASK解调器。在该解调器的包络检波电路中,采用了开启电压补偿技术,以减小电荷传输管的导通压降;并设计了一种无二极管无电阻的参考电平产生电路。基于0.18μm标准CMOS工艺实现了该解调器,其芯片面积为0.010 mm2,满足第2代第1类UHF RFID通讯协议(EPC C1G2)的要求。测试结果表明,当载波频率为900 MHz、调制深度为80%~100%、数据率为26.7~128 kbit/s时,解调器能够解调信号的能量强度范围为-16~+20 dBm。在工作电压为0.8 V时,其功耗仅为0.56μW。 相似文献
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改进的Curvelet变换图像降噪方法 总被引:9,自引:1,他引:8
与小波变换相比,Curvelet变换等多尺度几何分析方法,可以更好地逼近含线奇异的高维函数。基于Curvelet变换的图像去噪方法,即Window Shrink算法,考虑到Curvelet变换系数之间的相关性,利用软阈值方法降噪。通过窗口邻域操作,对变换后的每一个Curvelet系数自适应地进行萎缩处理,降低噪声系数权重以提高信噪比。实验表明,该方法一定程度上改进了传统Curvelet去噪方法“过扼杀”Curvelet变换系数的缺点,可以较好地保持图像边缘。在噪声方差σ=25时,小波,Curvelet以及Window Shrink去噪算法的峰值信噪比(PSNR)分别为28.59、29.25和29.93,后者明显优于前二者。 相似文献