可长距离驱动的线阵CCD数据采集系统

线阵ＣＣＤ在工业现场应用时，数据处理系统由于受到一些限制往往离ＣＣＤ摄像器件比较远，需要解决长距离驱动和低噪声信号传输问题。在总结各种ＣＣＤ驱动电路和ＣＣＤ数据采集器的基础上，新近研制出一种高性能的长距离驱动和数据采集系统，ＣＣＤ摄像头和驱动采集卡采用分离结构，驱动距离可达５０ｍ以上，采集数据稳定可靠。     

1.9GHz低电压低功耗CMOS射频低噪声放大器的设计

针对1.9GHzPHS和DECT无线接入系统的应用,提出了一种可工作于0.9V低电压的CMOS射频低噪声放大器,并对其电路结构、噪声及线性度等主要性能进行分析。该电路基于传统的折叠结构低噪声放大器,利用晶体管线性补偿技术,实现了低压低功耗下的高线性度。采用TSMC 0.18μm CMOS工艺模型设计与验证。     

一种新型红外立体视觉定位系统研究

为实现视觉目标可靠快速三维定位,设计了一种新型的基于DSP的嵌入式主动双目红外视觉系统。与普通的红外相机不同,该系统采用常规CCD相机加红外滤光片的新方法采集红外图像,通过红外滤光后的低噪声图像可以转化为低噪声二值化图像,以此提高目标定位的准确度。提出了离散化遍历视觉目标搜索算法,通过离散控制两个相机的旋转和倾斜运动,实现视觉目标快速主动遍历搜索。实验证明,该系统目标三维定位有良好的鲁棒性。     

采用ECL电路的压控晶体振荡器设计

<正> 压控晶体振荡器(VCXO),由于不能在宽频带上调谐,其应用不如压控振荡器(VCO)广泛。但其极高的频率稳定度和极低的近端相位噪声,都是作为参考信号必不可少的优点,这也是设计VCXO所要努力追求的两个主要目标。为此,场效应器件应用于低噪声VCXO的设计已甚多见,而ECL电路应用于VCXO,亦以其稳定可靠的优越性能开辟了新的途径。     

用于FM调谐器的新式低噪声放大器设计

论文设计实现了一个用于单芯片FM调谐器的低噪声放大器,放大器采用0.6 um BiCMOS工艺实现.低噪声放大器采用匹配简单并且线性度很高的新式共基结构实现.仿真结果显示采用此结构的低噪声放大器的正向增益(S21)为24dB,信号频率范围内的噪声系数(Noise Figure)仅仅为2.5dB.输入3阶交调点(IIP3)为-15.25dB.本文中,我们将对该结构低噪声放大器进行具体的分析.     

一种卫星导航接收机低噪放的设计与实现

介绍了一种工作在1.1GHz～1.6GHz的多模卫星导航接收机低噪声放大器的设计与实现.为使低噪声放大器在较宽频带内的增益平坦度达标,采用的是源极串联负反馈方式.对低噪声放大器进行了设计和仿真,确定了其能够稳定工作、并且噪声特性和增益满足要求的电路形式.对实际电路的调试、测试结果证明了设计的正确性.     

具有非平衡变换功能的CMOS LNA设计

采用TSMC 0.18μm CMOS工艺设计了一个工作在2.4GHz上,具有非平衡变换功能的低噪声放大器。电路由两级构成,第一级主要实现高增益低噪声,第二级主要实现非平衡变换的功能。仿真结果显示噪声系数小于1dB,增益大于28.5dB,输入三截交调点为-10.27dBm,输出差分信号相位误差小于0.2°,增益差小于0.1。     

高频信号直接采样系统中的抗混叠滤波器设计

针对实时控制系统中,高频信号直接采样时易出现带内混叠的现象,而影响系统的采样结果和动态性能,采用三阶巴特沃斯滤波器和低噪声超宽带宽差分放大器ADL5562设计出用于高频信号直接采样系统中的抗混叠滤波器。经测试,该电路可有效消除信号混叠现象,系统运行稳定、可靠。     

低噪声应力测量头

各种机械构件的残余应力其对疲劳强度，抗应力腐蚀能力，尺寸稳定性和使用寿命等有着直接影响，为寻求延长构件使用寿命的途径并改善其使用性能，采用非接触Ｘ射线光电测量法测定构件的残余应力是十分重要的。针对基于Ｘ射线衍射法的应力测量仪的需要，我们研制了低噪声衍射测量装置，并已用于生产实践，该装置由端窗Ｘ射线正比计数管和快速低噪声前置放大鉴别器组成。本文简述了该装置的技术要求并定量分析了该装置的主要指标和电路     

2.4GHz 0.18μm CMOS低噪声放大器分析与设计

基于低噪声放大器设计原理,从噪声、线性度、阻抗匹配等方面详细讨论了低噪声放大器的设计。电路采用TSMC 0.18μm CMOS工艺进行设计,利用ADS2005A对电路进行谐波平衡、S参数分析及双音测试,结果表明,其噪声系数为1.795dB,正向增益为17.35dB,IIP3约为-1.43dBm,功耗约8.96mW。     

Class Noise vs. Attribute Noise: A Quantitative Study

Real-world data is never perfect and can often suffer from corruptions (noise) that may impact interpretations of the data, models created from the data and decisions made based on the data. Noise can reduce system performance in terms of classification accuracy, time in building a classifier and the size of the classifier. Accordingly, most existing learning algorithms have integrated various approaches to enhance their learning abilities from noisy environments, but the existence of noise can still introduce serious negative impacts. A more reasonable solution might be to employ some preprocessing mechanisms to handle noisy instances before a learner is formed. Unfortunately, rare research has been conducted to systematically explore the impact of noise, especially from the noise handling point of view. This has made various noise processing techniques less significant, specifically when dealing with noise that is introduced in attributes. In this paper, we present a systematic evaluation on the effect of noise in machine learning. Instead of taking any unified theory of noise to evaluate the noise impacts, we differentiate noise into two categories: class noise and attribute noise, and analyze their impacts on the system performance separately. Because class noise has been widely addressed in existing research efforts, we concentrate on attribute noise. We investigate the relationship between attribute noise and classification accuracy, the impact of noise at different attributes, and possible solutions in handling attribute noise. Our conclusions can be used to guide interested readers to enhance data quality by designing various noise handling mechanisms.     

彩色图像矢量滤波技术综述

彩色图像滤波是彩色图像处理的最基本的研究领域之一。彩色图像滤波技术可以分成标量滤波法和矢量滤波法两大类。其中,标量滤波法只是早期的滤波方法。大量的研究表明,矢量滤波法比标量滤波法更加有效,因为它更能保护彩色图像的光谱特性。为使人们对彩色图像矢量滤波技术及其应用有个系统的了解,该文首先全面地总结了彩色图像矢量滤波的基本理论和方法,并跟踪该领域的最新进展,同时分析介绍了彩色图像矢量滤波技术的一些典型应用;然后对彩色图像矢量滤波技术进行了分类,并对每种类型的滤波算法中经典和目前最常用的算法做了详细的介绍和阐述;接着结合笔者对该领域的研究,提出了一些新的研究方法;最后,对于一些有代表性、经常使用的矢量滤波算法,以冲击噪声为例,给出了其视觉上的滤波效果和客观的评估数据。     

种子像素滤波法去除随机脉冲噪声

为了在去除图像高密度随机脉冲噪声的同时最大程度地保护图像边缘和细节,提出一种新方法。该方法首先利用图像局部灰度相似性,提取种子像素;然后只对种子像素进行开关中值滤波,去除误判的种子像素,采用自适应变窗口尺寸;最后利用种子像素先探测漏选的种子像素,接着重构非种子像素。实验结果表明,与其他方法相比,该方法是综合性能最优之一。     

一种新的高密度椒盐噪声滤波算法

针对现有算法对高密度椒盐噪声滤波不足的问题,提出一种新的高密度椒盐噪声滤波算法。通过噪声检测将含噪图像的像素分为信号点和噪声点,对每一个椒盐像素,计算以该像素为中心的窗口内非椒盐像素中值,信号点则保持其灰度值不变直接输出,重复以上过程,直到没有噪声点被替换。实验结果表明,该算法能在有效去除椒盐噪声的同时保护图像细节,较传统中值滤波及其改进算法有更好的滤波性能。     

相似邻居数目图像脉冲噪声滤波算法

为了去除图像随机脉冲噪声的同时保留边缘,提出一种新方法。该方法首先利用图像局部灰度相似性来构造相似邻居数目图,一个像素的相似邻居数目在窗口内最大或数值较大,才可能认为是没有受到噪声干扰的像素。根据噪声密度不同采用不同方法检测。实验结果表明,阈值能适应性不同图像类型,滤波结果优于大部分已有算法,且算法复杂度低于大部分改进的中值滤波算法。     

CCD扫描噪声建模及自适应滤波算法

为去除图像因扫描引入的电荷耦合器件(CCD)噪声,提出一种基于变窗口的自适应滤波算法。分析CCD主要噪声：散粒,固有和输出噪声的噪声特性,建立CCD扫描噪声模型,根据噪声和边缘处理方式的不同设计了局部和全局自适应滤波器。实验结果表明,该算法具有较好的信噪分离能力,在充分抑制噪声的同时,很好地保持了边缘,提高对比度,视觉效果良好。     

基于功率谱收敛的低压电力载波信道中的噪声检测与建模

在低压电力线载波信道中,复杂的噪声特性是阻碍低电压电力线载波通信广泛应用的主要原因之一,因此,准确的噪声模型对于设计和优化电力线通信系统具有重要意义;为了得到更加准确的噪声模型,给出一种等效背景噪声和功率谱收敛算法;通过对多组拟合参数的求解,并以归一化理论和噪声特性为基础,实现功率谱收敛算法对准确噪声模型的搭建;通过低压电力线信道噪声分析,得出功率谱收敛算法能够收敛,功率谱收敛值0.535%,表明噪声模型可以准确地反映实际噪声特性,验证了功率谱收敛算法在噪声模型中应用的可行性。     

一种新的线性混合滤波器

提出一种新的滤波器,称为线性混合滤波器（简称为LMF）,它适用于恢复被一类混合噪音（即一致脉冲噪音与高斯噪音）污染的数字图像。当混合噪音强度在一定范围内变化时,它具有自动调节机制。与若干已知的同类滤波器相比,LMF的速度更快,具有简单而统一的控制参数计算公式,而不是关于参数的选取范围。而且从实验结果可见,用LMF时峰值信噪比得到提高,均方误差得到降低。     

一种高效稳健的差分视频噪声估计算法

提出了一种高效稳健的白噪声方差估计算法，算法首先对连续的两帧视频进行差分运算以获得更多的亮度平坦区域，进而在差分图像和原始图像中以一定的准则寻找亮度平坦块，最终从这些平坦块中估计出噪声的方差。大量的实验结果表明，本文算法不仅在低噪声水平和高噪声水平时保持了良好的估计准确性，而且对于图像含有大量纹理信息以及图像含有极少平坦块的情况，也给出了准确的估计结果，表现出了良好的稳健性。