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可变增益放大器是模拟单元电路之一,起着变化增益、调整信号动态范围、稳定信号功率的作用。文章综述了CMOS集成可变增益放大器的研究情况 给出了可变增益放大器的定义、应用、分类和主要指标,描述了多种开环和闭环放大器的结构,分析了相应的增益控制方法及其优缺点 说明了在CMOS工艺下实现放大器增益按指数变化的几种途径。最后,介绍了用于无线数字通信,具有宽带、高线性、低电源电压等高性能可变增益放大器的设计实例。-Variable gain amplifier circuit of the analog u
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脑神经网络信号的离散余弦分类。所谓分类就是一种模式识别。按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，分类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。而离散余弦变换是一种用来数据压缩的正交变换。所谓数据的压缩实际上就是通过丢失能量较小高频分量，保留能量较高的低频分量，从而达到压缩的目的。-Brain network signal discrete cosine classification. The so-called classification is a kind of
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本文对虚拟仪器技术进行概要的介绍，对集成运算放大器的分类和测试原理
进行了说明，并重点对辅助运算放大器测试法进行了深入研究。根掘辅助运算放
大器测试法设计了测试单元电路，利用计算机和数据采集卡PCI-6221实现了测
试所需的正弦波信号源生成、丌关切换及电学量的数据采集，从而构造了集成运
算放大器的综合参数测试平台的硬件基础。-The virtual instrument technology, a brief introduction to the principles of
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SVM EEG signal classification
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阵列信号处理算法，估计目标声源方向，空间谱估计基础和DOA估计模型，研究了DOA估计中的MUSIC算法，给出了MUSIC算法的原理和步骤程序包含常规波束搜索算法和MUSIC（多重信号分类）算法（在程序相应部分有说明）。两种方法都采用FFT算法来提高运算速度，简化程序编程（。-Array signal processing algorithms estimate the target sound source direction, spatial spectrum estimation and D
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ECG Signal Analysis and Classification using Data Mining and Artificial Neural Networks
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提出了一种多迸制频移键控(M娲K)信号调制分类及解调方法，选取截获接收机输出的MFSK信
号的时频脊线作为分类特征，利用无监督聚类算法求取最佳聚类数M．利用时频脊线的Ham：小波变换
估计码元宽度，并且利用对应最佳聚类数的聚类中心确定抽判门限，通过对时频脊线抽样判决，实现了
MFSK信号的解调．理论分析和对实际信号的处理结果证明了此算法的可行性．-new algorithm is proposed for elassillcation and demodulation of MFSK
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首先对数字信号处理进行了概述，介绍了DSP的基本知识；接着介绍了可编程DSP芯片，对DSP芯片的发展、特点、分类、应用和发展趋势作了论述；然后介绍DSP系统，对DSP系统的构成、特点、设计过程以及芯片的选择进行了详细的介绍；最后对DSP产品作了简要介绍。-First, the digital signal processing provides an overview describes the basics of DSP then introduced the programmable DS
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Starting Maxwell’s equations, we derive a sensor model for three-axis magnetometers
suitable for localization and tracking applications. The model depends
on the relative position between the sensor and the target, orientation of the target
and
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自己编的5种调制信号，Relief计算分类权重，仿真效果非常好。- Own five modulation signal, Relief computing classification weight, Simulation of the effect is very good.
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Relief计算分类权重，包括脚本文件和函数文件形式，小波包分析提取振动信号中的特征频率。- Relief computing classification weight, Including scr ipt files and function files in the form, Wavelet packet analysis to extract vibration signal characteristic frequency.
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