一、数字信号处理系统设计的新途径（论文文献综述）
滕宇超[1]（2021）在《基于中子辐射的火箭固体推进剂料位计技术研究》文中研究指明随着航空航天与武器装备的不断发展,固体推进剂作为一种高效能燃料被广泛应用于火箭、导弹以及飞行器等方面。为了保证燃烧效率和安全性能,燃料仓中的推进剂必须被限制在一定的范围内,需要提前对固体推进剂进行成型浇注,在浇注过程中对固体推进剂的浇注料位面进行精确监测。针对料位高精度测量的实际问题,提出了一种基于双准直中子辐射探测法的固体推进剂料位监测方案,能够有效提高料位测量精度以及料位准确度。本文引入中子与物质之间的相互作用原理,采用双准直辐射测量方法,使用MCNP模拟软件构建火箭固体推进剂浇注仓模型,对料位测量进行模拟标定与优化。设计火箭固体推进剂数字化协同控制料位监测系统,硬件部分主要有:脉冲中子辐射数据采集模块与处理模块,采集模块主要包括BGO探测器、光电倍增管、信号预处理与放大电路,处理模块主要由以AD9226为核心的A/D转换电路和以FPGA+DSP为核心的主控电路组成。软件部分涉及A/D采样时序控制、脉冲信号数据存储以及显示等功能,并引入扩展Kalman滤波算法,在估计中子辐射脉冲预测值的同时,判断系统本身的参数值是否发生变化,对非线性中子辐射脉冲信号进行估计和修正,使其自动改进滤波设计、缩小滤波的实际误差,优化校正产生偏差的中子脉冲数据。采用Matlab-simulink工具对扩展Kalman滤波算法进行建模。模拟实验与测试结果表明,双准直辐射探测法的中子料位计可以满足于火箭固体推进剂燃料浇注的料位高度监测。通过输入50ns中子辐射脉冲经过扩展Kalman滤波算法处理后能够有效估计其中的非线性信号,系统误差一直保持在2%以下,能够满足系统最初设计的误差指标。
陶熔铸[2]（2020）在《用于脑电信号测量的接口专用集成电路设计》文中研究表明随着科技与工程技术的进步发展,各类传感器精度越来越高,信息数据处理能力也在快速发展,提供了更为便捷、舒适和高效的生活方式,各类消费类电子、医疗电子产品等飞速发展和更新换代,同时集成了多种传感器,功能更全面,实现了多方式、多种途径的交互。传感器作为设备与自然界信息交换的媒介,随着技术更新换代,精度需求也不断提高,而与之相配的接口电路同样也在不断提高。脑电信号作为各类生物电信号中信息量相对最丰富的信号,在医疗、脑电控制等应用方面有着宽泛的发展前景,同时作为生物电信号中最为微弱的一种,其精确测量也对相应接口电路等提出了更为苛刻的要求。本文对国内外脑电测量接口电路设计方案开展调研、对比,同时对脑电信号特征以及各类测量电极电学模型调研、分析,针对非接触式干电极提出了AE芯片与BE芯片配合工作的四通道脑电信号测量接口专用集成电路方案设计。AE芯片的设计输入端设计为电流平衡结构仪表放大器,通过低频抑制反馈环路实现交流耦合,有效抑制电极偏移带来的影响同时,有效保证了足够的输入阻抗,输入斩波器采用低电压输入自举结构,有效降低电极高阻抗而带来的注入电流噪声折算影响。AE芯片中增益可控放大器可变反馈环路采用双向变化反馈网络,实现1～128倍8档可选的宽增益范围同时,尽可能减小了反馈网络占用面积。同时AE芯片通过对电极阻抗ETI信号测量,为后续运动伪影等的抑制提供数据。BE芯片设计采用多通道结构设计,针对四个AE芯片输出同时进行处理,完成脑电信号模拟到数字的信号转换。BE芯片设计输入级为电流反馈结构仪表放大器,通过采样保持电路实现多通道sigma-delta调制器。本文根据应用与总体系统设计,完成了模块电路结构与参数设计,仿真验证得到AE芯片中输入仪表放大器实现低频截止频率0.22Hz的交流耦合以及信号带宽1～1k Hz内22 n V/sqrt（Hz）以下的等效输入参考噪声;BE芯片中输入仪表放大器在1～1k Hz内35 n V/sqrt（Hz）以下的等效输入参考噪声,通过采样保持电路实现多通道调制器结构设计,最终电路级仿真验证调制器信噪比为112.29d B,转换精度达到了18位以上。
郑之远[3]（2020）在《基于显微光学的微细纤维图像识别系统设计与优化研究》文中指出在纤维检测中,微细纤维检测与评价（包括动植物纤维细径,直径为微米量级）是评定毛纤维品质及使用价值的重要评判标准,是决定纤维质量和加工技术重要因素之一。纤维的细度引起了很多关注,细度是表述纤维与丝线厚度的轮廓尺寸指数。细度与纤维加工技术密切相关,它影响纤维的均匀性,也影响纤维的光泽度、质量、应用价值以及物理和机械性能。经济的发展与人们生活水平的提高,人们对精致生活的要求越来越高也越来越普遍,包括真丝织物的应用也越来越挑剔。因此传统上依靠主观来评价并且确定微细纤维产品的质量和档次早已不能够完全满足生产和实际应用的需求,评估和识别错误将带来巨大的损失和风险,而要减少这种风险,则必须提高检测的科学性、正确性和可靠性。由于纤维直径非常微小,检测的难度比较高。随着科技的发展,国内外的纤维识别技术也有所不同,主要包括图像、光谱以及形态分析法等方法。虽然都能较好的对纤维进行一定程度的检测,但仪器都较为复杂且操作繁琐不够便捷。因此,研究操作便捷、检测准确的检测方法成为了一个重要的方向。根据国内外研究现状与需求,本研究提出将显微光学与计算机图像处理技术相结合的一种纤维直径识别与检测的方法,通过设计和搭建纤维图像识别与检测系统,将光学显微技术应用于纤维图像识别与纤维直径测量中,并使用图像处理技术来识别和处理纤维图像,该系统具有实时方便,检测速度快的特点。同时为了进一步优化系统的检测效果,提出系统光源优化、图像检测优化的方法,有效提高了系统检测纤维样品的图像质量,优化检测结果。本研究为微细纤维测量识别与研究提供了新的途径,具有重要的实用意义。本文的主要研究内容如下:1、设计和搭建了一种基于显微光学的微细纤维图像识别与检测系统,主要关键模块:光源、显微光学放大模块、光电转换处理模块、计算机处理与纤维图像显示模块等。根据待测纤维的光学光谱特性,通过光源照射发出的光照射到样品表面,样品在被光源照射之后反射光会被显微光学放大模块接收。根据几何光学放大成像原理,显微光学放大模块会将反射的纤维光信号进行放大,并传送至光电转换模块。CCD特殊结构会将光信号转换为电荷信号,经过运算放大器再次将转换的模拟电荷信号进行放大,通过A/D模块转换为数字信号便于计算机的处理与识别显示。所设计的系统不仅方便、测量成本低、操作简易等优点,还能准确的对微细纤维进行检测识别。2、对设计的纤维检测系统进行光源优化研究。通过点光源的波长优化、照射位置的角度优化、距离优化以及面阵列光源的优化研究,使系统能够采集并识别高质量的纤维图像,从而使图像中的主体目标信息和背景噪声信息得到较好的区分。在进行计算机图像分析时,可以采用相应简易的图像处理步骤尽量保持样品图像的原样性。结果表明,优化方法能有效提高系统采集图像的质量与处理检测图像的效果。3、在系统优化的基础上,对典型的动、植物纤维进行图像检测优化研究。通过自行编制图像处理算法,对系统采集的图像进行灰度变换增强、分割形态学处理以及边缘直线检测图像预处理,利用提取中心轴线法进行纤维直径测量。研究结果表明,设计的系统实现了高质量的纤维图像采集,并为计算纤维直径提供了新思路。4、进一步对系统进行优化与完善,实现了生物体微细血管在体的检测与识别,为生物组织在体检测提供了新的途径,研究具有重要的实用价值。
王宏宇[4]（2020）在《近地面毫米波探测目标分类与参数估计方法研究》文中研究指明本文根据智能雷等中小型智能弹药近地面探测目标的实际需求,以毫米波LFMCW雷达为平台,对目标距离速度参数估计以及目标分类识别相关方法展开研究。主要包括:（1）针对地面强杂波环境对运动目标检测产生困难的问题,设计了基于二阶MTI对消+FFT方式的MTD处理方案,进行地面固定杂波抑制。分析了基于二维FFT的差频信号处理方式实现LFMCE雷达距离-速度去耦合方法,并对该方法造成速度模糊进而影响目标距离速度参数估计进行仿真说明。针对该方法造成的速度模糊问题,利用变间隔调频序列波形及对应的相位差解多普勒算法解决速度模糊问题,实现了目标距离速度参数的精确估计,仿真验证了算法的有效性。利用采用二维“十字”滑窗的二维CA-CFAR检测器对二维频谱进行目标检测。（2）建立光学区轮式以及履带车辆的多散射中心模型,并利用快速傅里叶变换得到目标一维距离像。对一维距离像敏感性问题进行分析并进行相应的预处理,利用目标速度参数估计进行速度补偿对一维距离像平移敏感性进行处理,分别利用Sigmoid变换与基于相关系数的一维距离像分帧方法对一维距离像方位敏感性进行处理。利用目标结构特征对目标一维距离像进行特征提取,实现目标的分类。另外,通过对理想单散射点的微运动形式进行分析,进而建立起轮式车辆转动车轮以及履带车辆传动履带的目标微多普勒模型。在建立的模型基础上,分别采用波形熵值和差分取模求和值方法对目标微多普勒谱进行特征提取,实现目标的分类。利用短时傅里叶变换对雷达目标回波信号进行时频分析,获取目标微运动参数并实现目标分类。（3）设计并实现了一套毫米波LFMCW雷达信号处理系统,完成了系统的软硬件调试;通过外场实验实测汽车以及卡车目标信号并进行数据分析,对相应算法进行了验证。
孙斌[5]（2019）在《基于神经网络的集成电路芯片失效诊断系统设计》文中研究说明近年来,航天事业进入了高速发展的新时期。航天活动的强度、成本与任务时长都大幅度提高,因此对航天产品的可靠性要求愈加严格。相对于其他材料的航天设备,集成电路器件对太空的异常环境极度敏感,极容易受其影响,异常环境导致器件参数偏移、功能紊乱甚至永久性损伤。因此保证航天电子系统尤其是集成电路器件的可靠性是保证航天产品可靠性的关键。随着高速并行计算能力的提高,深度学习的神经网络理论在多个领域的应用有了令人惊艳的表现,基于神经网络的集成电路可靠性模型成为新兴起的研究热点,设计一种基于神经网络的宇航集成电路器件的失效诊断系统对保障航天安全有重要意义。本文采取理论研究、系统框架构建、软件实现、硬件实现、验证实验依次进行的设计思路。首先,研究了超大规模集成电路的主要失效机理,分析了失效过程、诱因和参数的相对变化关系,选择能够反映器件失效状态的关键参数作为特征参数。在此基础上,设计待测系统电路,待测系统包括待测芯片、特征参数采集器件以及通用外围电路。采集器件获取待测芯片的特定参数作为特征参数并传输给失效诊断系统进行分析。其次,研究了神经网络的模式识别原理,设计了一种基于反向传播型神经网络的集成电路芯片失效诊断系统,依托失效诊断系统,对特征参数进行分析,预测待测器件的工作状态。失效诊断系统主要包括特征参数处理模块、神经网络训练平台和神经网络诊断模型。特征参数处理的功能是将特征参数处理成适合神经网络诊断模型输入的形式;使用Verilog HDL设计,并在FPGA上实现。神经网络训练平台的功能是通过机器学习的方法训练神经网络参数,从而使神经网络诊断模型能够更好地分析特征参数;使用Python进行设计,并通过软件实现。神经网络诊断模型的功能是分析特征参数并预测待测系统的工作状态;使用Verilog HDL设计,并在FPGA上实现。最后,对基于神经网络的故障诊断系统进行验证实验。验证实验分两部分进行:一部分是失效诊断系统独立验证实验,另一部分是失效诊断系统与待测系统协同实验。独立验证实验将CMOS静态存储单元电路高温仿真数据和JFM4VSX55RT型FPGA的三温测试数据作为特征参数,对目标电路、目标器件进行失效状态诊断。当训练次数超过2000次时,失效状态诊断对CMOS静态存储单元电路和JFM4VSX55RT型FPGA的高温失效诊断准确率稳定超过97%。协同验证实验中,选择DSP芯片的电流作为特征参数,对待测芯片的失效状态进行诊断。实验结果表明,对待测系统特征参数的采集频率达2.5MHz,诊断周期30μs,对小样本高温失效诊断的准确度接近100%。
崔楠[6]（2019）在《基于CRIO的机床状态数据采集系统设计与分析》文中研究表明为了实现机床进给驱动系统运行状态的数据采集和分析,设计了基于CompactRIO的机床状态数据采集系统。传统的数据采集平台实时性比较弱,而且分析方法比较单一,大多是基于理论推导和仿真来完成的,而本文的数据采集平台能够实时的采集和分析数据,并且更为重要的是本文的数据分析模块是基于实验来完成的,能够根据不同的被测对象动态的调节相关函数的参数,具有更强的实时性和工程意义。系统硬件部分的组成包括伺服电机、滚珠丝杠、运动控制器、数据采集卡以及各种传感器。软件部分包含了运动控制模块,数据采集模块以及数据分析模块,运用了多种测试方法和现代信号分析方法,完成了对被测设备的多层面分析。温度数据采集与分析模块将NI9516温度采集板卡和LabVIEW程序相结合解决了传统数控机床数据采集系统无法实时的采集数控机床温度信息的缺陷。运用LabVIEW编写的数据分析模块首先从采集到的信号中提取若干数据,其次运用格拉布斯准则剔除数据中的粗大误差,最后通过牛顿插值法拟合出相应的曲线,以反应温度的变化趋势。振动数据采集与分析模块将NI9234采集卡与LabVIEW程序相结合,能够实时的采集到滚珠丝杠的振动幅值,并且在传统的小波分析的基础上,提出了一种新的阈值函数,本文提出的新阈值函数能够根据信号中信噪比的不同,动态的调节相关参数,有效的对采集到的振动信号进行去噪处理。实践证明,被处理的信号能够较好的反映出信号的波峰和波谷,有助于进一步的分析和研究。该系统涵盖了硬件平台的搭建以及软件程序的编写,优化了人机界面,可以实时监测到机床工作区域运行状态的变化。通过实验可以证明,该系统具有良好的稳定性与实用性,为以后智能制造的发展提供了有力的技术支持。
杜鲁梅[7]（2019）在《植物病害图像处理与传输的研究》文中进行了进一步梳理图像监测是获取植物生长状态的重要手段,有助于实现农业生产过程的可视化。本文通过监测植物的图像,直观地了解其生长状态,对植物图像进行处理传输,有利于数据对比、分析,可实现农业精准生产和优质高产。本文选用植物图像作为研究对象,设计了一个基于信号处理、图像处理、图像传输技术的嵌入式监测系统。系统硬件包括PC机、网络硬件、摄像头、显示器、DM6467处理器等;软件主要包括开发环境搭建相关软件和图像处理传输软件。根据现有的技术以及要实现的功能目标,对软硬件环境进行了配置和设计。依据设计方案,本文采用了 DM6467处理器作为主处理器,使用嵌入式Linux操作系统作为主要软件平台,搭建了整体开发环境,包括仿真调试环境、Linux开发环境、Qt应用环境。在嵌入式Linux操作系统中,通过交叉编译,将H.264编解码、灰度变换、直方图统计和边缘检测等程序编译下载到开发板中,用户可直接调用应用程序进行相关的图像处理。根据开发板中图像处理分析结果,获得植物病害信息,对植物图像的采集时间进行设定。设计了植物图像的以太网传输、Qt网络传输、ZigBee无线传输、WiFi无线传输方式,进行了调试分析,依据具体环境和要求可选择合适的传输方式,及时将病害图像传输至PC机。在LabVIEW开发环境中,利用病斑面积计算和病斑色调提取方法对病害图像进行处理识别,提高了病害识别效果。系统综合应用了嵌入式、图像处理和图像传输技术,能够实现植物图像的信号采集、处理、传输的功能,为植物病害的精细化诊断提供了技术支持,提高了农业智能化水平。
冯亚操[8]（2018）在《基于数字滤波的光电检测系统设计与实现》文中研究表明自21世纪以来,光电检测技术已经应用到包括像家用、工用以及军用等等的各个方面,与此同时计算机技术的迅速发展为光电检测数据的后期处理提供了强力的支持。在数据处理时,传统的模拟滤波需要电路的稳定可靠性作为要求,而电路稳定性极容易受到环境等因素的影响,所以研究一种基于数字滤波的光电检测方法变得尤为重要。为了满足大气气溶胶检测准确性的需要,以及提升系统的稳定性,本论文将从数字滤波的方向出发设计出一套双光路单探测器的光电检测系统。本系统主要由三部分组成:一是设计了基于双通道的单探测器检测装置,其主要是产生两路可通过待测物的不同频率光信号并进行光电信号的转换;二是利用12位采样精度的STM32F407VET6型单片机对转换的电信号进行采样,并通过串口输出采样数据;三是通过Visual C++6.0集成开发环境进行数字滤波软件的开发,通过微软基础类库（MFC）构建了软件外部框架,并通过设计加窗FIR滤波函数实现了对采样信号的滤波处理,同时设计快速傅里叶变换（FFT）函数实现了频谱的计算处理,最后通过内存绘图显示在软件上。为了验证实验数据的可行性,将FIR数字滤波软件的滤波数据保存在本地,通过将示波器的读取下来的单一频率的原始数据进行了正弦信号的拟合,对拟合的数据进行了有效值的计算,同时利用MATLAB计算了两个频率叠加的信号的频谱对比数据发现滤波器与示波器两个频率信号的有效值比值十分接近。因此本系统可以作为基于数字滤波的双通道单探测器光电检测系统的解决方案。
邱斌[9]（2017）在《基于51单片机控制的汽车传感器信号模拟系统设计》文中研究指明随着电子控制技术在汽车上的广泛应用,传统维修技术及培训方式已经无法满足技术革新对汽车维修行业提出的新挑战,维修技师需要在传统的“凭经验修车”基础上,将电子控制技术的控制理论与实践经验相结合,做出故障分析和判断。本论文利用单片机控制技术开发的汽车传感器信号模拟系统,改变以往“重硬件结构,轻控制原理”的教学思路,以传感器信号为切入点,利用“传感器信号特征分析法”将车辆不同系统、不同类型的传感器信号进行归纳分类,再利用单片机技术产生相应各种类型模拟信号。该方法对职业院校及培训机构汽车维修实践教学和企业维修技师快速诊断故障具有重要的现实意义。在查阅分析北京现代悦动汽车、雪佛兰科鲁兹汽车和丰田卡罗拉汽车技术资料的基础上,利用德国博世公司FSA-740发动机综合分析仪和KT600解码仪,对以上车辆传感器信号波形和数据进行采集分析。根据信号在控制系统中的作用,提出将数字信号归纳为开关信号、规则形状频率信号和不规则形状频率信号的概念,将模拟信号分为有源传感器信号和无源传感器信号,并在信号归纳分类基础上对传感器典型故障波形进行分析;其次,根据不同的信号类型进行系统功能设计,完成硬件设备制作和软件编程调试工作;最后设计四个典型汽车传感器信号模拟实验和一个故障案例分析,验证其在教学和汽车故障诊断两个应用场合的设计效果。该设计系统不但能够模拟汽车大部分传感器信号,还创新性的解决了国内教具生产商难以实现的凸轮轴-曲轴相对位置偏移信号的模拟,拓展了发动机工作原理的实验项目。
柏雪[10]（2013）在《复杂数字系统建模及仿真实现技术研究》文中研究指明随着科技的进步和信息社会的高速发展，人们对数字产品的需求与日俱增，有关数字信号处理的一系列学科的应用越来越广泛，数字信号处理已经渗透到科学研究、工业生产、医疗卫生、通信、国防和国民经济等各个领域。随着数字信号处理系统越来越向精细化，复杂化发展，对复杂的数字信号处理系统进行产品开发时，它们的建模和仿真，以及基于特定硬件环境（如PC机、DSP、单片机）的实现一直是一个比较棘手的问题。因此，找到一种快速有效的建模、仿真和实现方法是非常必要的。对于复杂数字系统的建模、仿真和实现，传统的设计方法中，设计者需要借助特殊的仿真平台搭建模型，进行仿真验证，而其在硬件上的实现也必须通过手工编写代码，这不仅要求设计者对该算法和硬件平台有很深入的了解，还要有很高的编程水平，另外这种方法非常消耗设计者的时间和精力，设计周期也很长。Stateflow是集成于MATLAB仿真环境Simulink中的图形化设计与开发工具，主要用于针对控制系统中的复杂控制逻辑进行建模与仿真。Real-Time Workshop（RTW）是MATLAB图形建模和仿真环境Simulink的一个补充功能模块，是基于Simulink模型的代码自动生成环境。本论文研究了一种基于模型的复杂数字系统设计方法，就是把Stateflow逻辑系统建模机制和Simulink仿真环境相结合，对脑机接口二维光标控制系统进行建模及仿真的方法，并通过Simulink代码自动创建工具Real-Time Workshop和Stateflow Coder相结合，对该模型自动创建了可执行代码，完成了系统的实现。
二、数字信号处理系统设计的新途径（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数字信号处理系统设计的新途径（论文提纲范文）
（1）基于中子辐射的火箭固体推进剂料位计技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及其意义 |
| 1.2 固体推进剂浇注设备发展情况 |
| 1.3 料位监测技术概况 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 原理与模拟 |
| 2.1 火箭固体推进剂浇注工艺 |
| 2.2 中子辐射探测原理 |
| 2.3 中子辐射料位计MCNP模拟 |
| 2.3.1 MCNP简介 |
| 2.3.2 中子辐射料位计MCNP模拟 |
| 2.4 推进剂料位测量干扰因素分析 |
| 2.5 火箭固体推进剂浇注仓需求分析 |
| 2.5.1 火箭固体推进剂料位仓结构 |
| 2.5.2 系统功能需求 |
| 2.5.3 系统设计指标 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 料位计系统设计 |
| 3.1 中子辐射料位计系统总体设计 |
| 3.2 中子辐射料位计系统主要部件选型 |
| 3.2.1 中子源选型 |
| 3.2.2 探测器选型 |
| 3.3 FPGA与 DSP核心控制电路 |
| 3.4 前端信号调理电路 |
| 3.5 数据采集存储电路 |
| 3.6 电源电路 |
| 3.7 伺服电机控制系统 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 系统控制软件设计 |
| 4.1 FPGA逻辑控制 |
| 4.1.1 ADC逻辑控制 |
| 4.1.2 DDR2 控制器逻辑控制 |
| 4.2 DSP主程序软件设计 |
| 4.2.1 DSP串口传输程序 |
| 4.2.2 PWM电机驱动程序 |
| 4.3 LabVIEW上位机软件设计 |
| 4.4 扩展Kalman滤波DSP实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 模拟实验与测试 |
| 5.1 料位计系统主要模块测试与模拟实验 |
| 5.1.1 前端信号调理模块模拟实验 |
| 5.1.2 脉冲信号Kalman滤波模拟实验 |
| 5.2 模拟实验测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（2）用于脑电信号测量的接口专用集成电路设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 多通道脑电信号测量接口电路整体方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 脑电信号特征及其测量传感器电学特性 |
| 2.2.1 脑电信号特征 |
| 2.2.2 脑电信号传感器电极电学特性 |
| 2.3 脑电信号测量系统整体方案设计 |
| 2.3.1 动态电极AE芯片整体设计及模块划分 |
| 2.3.2 后级信号处理BE芯片整体设计及模块划分 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 有源电极AE芯片电路的设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 脑电信号EEG与传感器电极阻抗信号ETI的单电极测量 |
| 3.3 ETI信号测量的表头驱动电路 |
| 3.4 AE芯片输入仪表放大器 |
| 3.4.1 仪表放大器理论基础 |
| 3.4.2 输入仪表放大器的设计 |
| 3.4.3 输入仪表放大器的仿真验证 |
| 3.5 输出纹波滤波器 |
| 3.6 可控增益放大器 |
| 3.6.1 可控增益放大器的设计 |
| 3.6.2 可控增益放大器的仿真验证 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 后级信号处理BE芯片电路的设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 输入仪表放大器 |
| 4.2.1 输入仪表放大器的设计 |
| 4.2.2 输入仪表放大器的仿真验证 |
| 4.3 多通道sigma-delta调制器 |
| 4.3.1 sigma-delta调制器理论基础 |
| 4.3.2 多通道信号处理系统的设计 |
| 4.3.3 sigma-delta调制器的设计 |
| 4.3.4 sigma-delta调制器的仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（3）基于显微光学的微细纤维图像识别系统设计与优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词 |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 纤维检测技术国内外研究进展 |
| 1.3 照明光源概述及研究进展 |
| 1.3.1 光源概述 |
| 1.3.2 LED光源 |
| 1.3.3 LED光源的研究与应用 |
| 1.4 图像处理技术的概述与应用 |
| 1.5 显微光学技术的应用研究进展 |
| 1.6 本论文主要研究内容 |
| 第二章 显微光学图像识别系统设计与实现 |
| 2.1 系统概述 |
| 2.2 系统关键模块设计原理 |
| 2.2.1 系统光源模块原理 |
| 2.2.2 显微光学放大模块原理 |
| 2.2.3 光电转换模块原理 |
| 2.2.4 计算机处理模块原理 |
| 2.3 纤维检测系统的特点 |
| 2.3.1 系统检测方法 |
| 2.3.2 系统功能特点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 微细纤维的显微光学图像识别系统光源优化研究 |
| 3.1 光源的选择 |
| 3.2 图像评价参数 |
| 3.2.1 图像对比度 |
| 3.2.2 图形峰值信噪比 |
| 3.3 LED点光源优化研究 |
| 3.3.1 光源优化方法 |
| 3.3.2 光源优化结果与分析 |
| 3.3.2.1 系统光源波长优化结果与分析 |
| 3.2.2.2 系统光源空间位置优化与结果分析 |
| 3.4 LED面阵列光源优化研究 |
| 3.4.1 光源优化原理与方法 |
| 3.4.1.1 LED光照度计算原理 |
| 3.4.1.2 LED平面阵列光源设计 |
| 3.4.2 LED阵列照明优化理论与模型仿真 |
| 3.4.2.1 LED矩形阵列照明优化理论与模型仿真 |
| 3.4.2.2 LED环形阵列照明优化的理论与模型仿真 |
| 3.4.2.3 LED线形阵列照明优化理论与模型仿真 |
| 3.4.3 光源优化结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统微细纤维直径测量方法的可行性分析与应用 |
| 4.1 纤维图像的预处理 |
| 4.1.1 图像增强技术 |
| 4.1.2 Canny算子边缘检测 |
| 4.1.3 图像Hough变换直线检测 |
| 4.1.4 膨胀处理 |
| 4.2 纤维的直径测量 |
| 4.2.1 边缘直线的拟合 |
| 4.2.2 提取纤维中轴线 |
| 4.2.3 纤维直径测量流程 |
| 4.3 测量结果与可行性分析 |
| 4.4 系统在生物体微细血管在体检测的应用 |
| 4.4.1 微细血管的在体检测 |
| 4.4.2 微细血管的直径测量 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（4）近地面毫米波探测目标分类与参数估计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 LFMCW雷达背景杂波抑制 |
| 1.2.2 动目标距离速度参数估计 |
| 1.2.3 近地面目标分类识别技术 |
| 1.3 论文主要工作及结构安排 |
| 2 LFMCW雷达信号分析 |
| 2.1 LFMCW雷达分析 |
| 2.1.1 LFMCW雷达基本结构及工作原理 |
| 2.1.2 锯齿波LFMCW雷达差拍信号模型 |
| 2.2 目标距离-速度耦合分析 |
| 2.3 基于二维FFT的差频信号处理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 近地面目标距离速度参数估计方法研究 |
| 3.1 地面背景杂波抑制 |
| 3.1.1 动目标显示 |
| 3.1.2 动目标检测 |
| 3.1.3 仿真与分析 |
| 3.2 基于变间隔调频序列波形的解速度模糊方法 |
| 3.2.1 MTD速度模糊问题 |
| 3.2.2 波形结构 |
| 3.2.3 差频信号的特性分析 |
| 3.2.4 相位差解多普勒模糊 |
| 3.2.5 仿真与分析 |
| 3.3 二维恒虚警检测 |
| 3.3.1 恒虚警检测基本原理 |
| 3.3.2 二维CA-CFAR检测 |
| 3.3.3 仿真与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 近地面目标分类技术方法研究 |
| 4.1 基于一维距离像的目标分类技术 |
| 4.1.1 模型建立 |
| 4.1.2 一维距离像计算仿真 |
| 4.1.3 一维距离像预处理 |
| 4.1.4 一维距离像特征提取 |
| 4.2 基于微多普勒的目标分类技术 |
| 4.2.1 模型建立 |
| 4.2.2 微多普勒计算仿真 |
| 4.2.3 微多普勒特征提取 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 信号处理系统设计与外场实验分析 |
| 5.1 信号处理系统设计 |
| 5.1.1 信号处理系统方案设计 |
| 5.1.2 信号处理系统软硬件设计 |
| 5.1.3 信号处理系统调试 |
| 5.2 外场实验数据分析 |
| 5.2.1 地面背景杂波抑制实验结果分析 |
| 5.2.2 距离速度参数估计实验结果分析 |
| 5.2.3 目标分类技术方法实验结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）基于神经网络的集成电路芯片失效诊断系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 集成电路可靠性的研究现状 |
| 1.2.2 人工神经网络技术应用的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 集成电路失效机理及失效诊断系统结构 |
| 2.1 集成电路失效概述 |
| 2.1.1 主要失效机理的原理 |
| 2.1.2 特征参数的选取 |
| 2.2 集成电路芯片失效诊断系统概述 |
| 2.2.1 系统结构和原理 |
| 2.2.2 系统设计流程 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于FPGA的失效分析系统的设计 |
| 3.1 特征参数处理模块的设计 |
| 3.1.1 SPI传输协议算法 |
| 3.1.2 数字信号恢复定点小数算法 |
| 3.1.3 Kalman滤波器算法 |
| 3.1.4 离差标准化算法 |
| 3.1.5 特征参数处理模块综合与调试 |
| 3.2 前馈神经网络模块的设计 |
| 3.2.1 神经网络原理概述 |
| 3.2.2 前馈神经网络架构实现 |
| 3.2.3 输出分类函数的实现 |
| 3.2.4 前馈神经网络模块综合与调试 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 神经网络失效预测模型的软硬件协同实现 |
| 4.1 神经网络训练平台设计 |
| 4.1.1 基于Pytorch的前馈神经网络 |
| 4.1.2 BP学习训练算法原理 |
| 4.2 软硬件协同的主控GUI设计 |
| 4.2.1 使用PyQt5设计界面 |
| 4.2.2 GUI界面代码完善 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于神经网络的失效诊断系统的验证实验 |
| 5.1 分离待测系统的验证实验 |
| 5.1.1 CMOS静态存储单元仿真参数验证实验 |
| 5.1.2 FPGA芯片三温测试参数验证实验 |
| 5.2 基于待测系统的验证实验 |
| 5.2.1 待测系统的设计和制作 |
| 5.2.2 待测系统与失效诊断系统协同验证实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于CRIO的机床状态数据采集系统设计与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.2 课题研究目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题研究意义及主要内容 |
| 第二章 数据采集系统的总体方案设计 |
| 2.1 数据采集系统基本原理 |
| 2.1.1 温度数据的测量原理 |
| 2.1.2 振动测量原理 |
| 2.2 系统软件介绍 |
| 2.2.1 LabVIEW简介 |
| 2.2.2 多线程技术 |
| 2.2.3 信号处理 |
| 2.2.4 软件滤波 |
| 2.3 运动系统的控制 |
| 2.4 系统硬件介绍 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 数据采集系统的硬件平台搭建 |
| 3.1 数据采集系统试验台选型 |
| 3.1.1 导轨的选型 |
| 3.1.2 丝杠选型要求 |
| 3.1.3 实验平台的搭建 |
| 3.2 运动控制器的硬件组成 |
| 3.2.1 NI CompactRIO |
| 3.2.2 伺服驱动器 |
| 3.2.3 伺服电机 |
| 3.3 数据采集系统的硬件组成 |
| 3.3.1 温度数据采集卡 |
| 3.3.2 温度传感器 |
| 3.3.3 振动数据采集卡 |
| 3.3.4 加速度传感器 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 数据采集系统的软件平台设计 |
| 4.1 系统的初始化 |
| 4.2 通讯模块 |
| 4.3 系统调试模块 |
| 4.4 文件转换 |
| 4.5 错误数据处理模块 |
| 4.6 运动控制模块设计 |
| 4.7 信号采样 |
| 4.8 温度信号采集程序设计 |
| 4.8.1 温度数据的读取 |
| 4.8.2 温度数据采集存储程序的实现 |
| 4.8.3 温度数据分析子程序 |
| 4.8.4 数据显示子程序 |
| 4.9 振动信号的采集与分析 |
| 4.9.1 振动信号采集 |
| 4.9.2 振动信号分析 |
| 4.9.2.1 小波阈值函数去噪原理 |
| 4.9.2.2 传统的阈值和阈值函数 |
| 4.9.2.3 新阈值函数的参数调节 |
| 4.10 本章小结 |
| 第五章 数据采集系统的试验部分 |
| 5.1 运动控制系统的调试 |
| 5.2 温度数据采集系统调试 |
| 5.2.1 温度数据采集实验 |
| 5.2.2 温度数据分析 |
| 5.3 振动数据采集系统调试 |
| 5.3.1 振动数据采集 |
| 5.3.2 振动数据分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论和展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 作者在攻读硕士学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（7）植物病害图像处理与传输的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究和发展现状 |
| 1.2.1 农业智能系统的研究和发展现状 |
| 1.2.2 图像监测系统的研究和发展现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 植物图像监测系统设计 |
| 2.1 系统的总体设计 |
| 2.1.1 需求分析 |
| 2.1.2 技术支持 |
| 2.1.3 总体结构 |
| 2.2 系统功能模块 |
| 2.2.1 DM6467主处理器 |
| 2.2.2 图像输入模块 |
| 2.2.3 图像输出模块 |
| 2.2.4 存储模块 |
| 2.3 传输模块设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 构建系统软件开发环境 |
| 3.1 Linux操作系统的选择 |
| 3.2 软件开发环境的搭建 |
| 3.2.1 仿真调试环境搭建 |
| 3.2.2 Linux开发环境搭建 |
| 3.3 Linux系统内核移植 |
| 3.3.1 系统分析 |
| 3.3.2 内核移植实现 |
| 3.3.3 TFTP与NFS服务器配置 |
| 3.4 Qt移植 |
| 3.4.1 Qt特点 |
| 3.4.2 Qt移植 |
| 3.4.3 信号与槽机制 |
| 3.4.4 网络连接 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 Linux系统中图像处理及分析 |
| 4.1 图像编解码 |
| 4.1.1 H.264编解码 |
| 4.1.2 编解码实现 |
| 4.2 图像的灰度变换 |
| 4.2.1 灰度变换实现 |
| 4.2.2 关键帧图像对比分析 |
| 4.3 直方图统计 |
| 4.3.1 直方图的实现 |
| 4.3.2 关键帧图像对比分析 |
| 4.4 图像的边缘检测 |
| 4.4.1 边缘检测的实现 |
| 4.4.2 关键帧图像对比分析 |
| 4.5 图像存储 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 图像传输与识别 |
| 5.1 图像有线传输 |
| 5.1.1 以太网传输 |
| 5.1.2 Qt网络传输 |
| 5.2 图像无线传输 |
| 5.2.1 ZigBee无线传输 |
| 5.2.2 WiFi无线传输 |
| 5.3 几种传输方式比较 |
| 5.4 图像监测显示 |
| 5.4.1 传输协议 |
| 5.4.2 监测显示 |
| 5.5 图像识别 |
| 5.5.1 LabVIEW与MATLAB混合编程 |
| 5.5.2 病斑面积计算 |
| 5.5.3 病斑色调提取 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足之处 |
| 7 展望 |
| 8 参考文献 |
| 9 致谢 |
（8）基于数字滤波的光电检测系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 光电检测国内外发展现状 |
| 1.3 光电检测系统的滤波方法 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 光电检测系统组成与设计 |
| 2.1 光电检测系统的工作原理 |
| 2.1.1 光电检测系统的基本组成 |
| 2.1.2 大气气溶胶探测光路改进及理论分析 |
| 2.2 光源的选择 |
| 2.3 光信号调制技术 |
| 2.3.1 调制光信号的优点 |
| 2.3.2 光电信号调制方法和途径 |
| 2.3.3 常用的机械调制法 |
| 2.4 光电信号的前置放大电路 |
| 2.4.1 放大器噪声 |
| 2.4.2 前置放大器的选择 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 数字信号处理原理 |
| 3.1 时域离散信号和系统的频域分析 |
| 3.2 序列Z变换的定义与系统的频域响应分析 |
| 3.2.1 序列Z变换(ZT)的定义 |
| 3.2.2 利用Z变换分析信号与系统的频响特性 |
| 3.3 有限长序列的数字信号处理 |
| 3.3.1 离散傅里叶变换的定义及其物理意义 |
| 3.3.2 快速傅里叶变换的实现 |
| 3.4 有限脉冲响应(FIR)滤波器的设计 |
| 3.4.1 常用的选频滤波器 |
| 3.4.2 线性相位FIR滤波器设计 |
| 3.4.3 窗函数法FIR滤波器设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 实验系统设计与实现 |
| 4.1 双光路单探测系统的设计 |
| 4.2 基于STM32单片机的信号采样 |
| 4.2.1 STM32选型 |
| 4.2.2 A/D转换实现信号采样 |
| 4.3 基于MFC的FIR滤波软件设计 |
| 4.3.1 MFC上位机软件框架的设计 |
| 4.3.2 软件功能实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验结果与分析 |
| 5.1 示波器测量结果与分析 |
| 5.2 FIR滤波器软件显示结果与分析 |
| 5.3 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）基于51单片机控制的汽车传感器信号模拟系统设计（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 汽车检测的数据测量方式 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 汽车传感器信号模拟研究现状 |
| 1.3.2 专业技术教学现状 |
| 1.3.3 教学设备研究现状 |
| 1.4 本课题研究的意义 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 汽车传感器信号特征分析 |
| 2.1 数字信号 |
| 2.1.1 开关信号 |
| 2.1.2 规则形状数字信号 |
| 2.1.3 不规则形状数字信号 |
| 2.2 模拟信号 |
| 2.2.1 无源传感器信号 |
| 2.2.2 有源传感器信号 |
| 2.3 传感器典型故障波形分析 |
| 2.3.1 传感器波形采集 |
| 2.3.2 传感器正常波形分析 |
| 2.3.3 传感器故障波形分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 汽车传感器信号模拟系统设计 |
| 3.1 设计思路 |
| 3.1.1 开关信号 |
| 3.1.2 无源传感器模拟信号 |
| 3.1.3 规则形状频率信号 |
| 3.1.4 不规则形状频率信号 |
| 3.1.5 磁电式转速传感器信号 |
| 3.2 系统硬件设计 |
| 3.2.1 系统电源电路 |
| 3.2.2 开关信号电路 |
| 3.2.3 无源传感器模拟信号电路 |
| 3.2.4 规则形状频率信号电路 |
| 3.2.5 不规则形状频率信号电路 |
| 3.2.6 磁电式转速传感器信号电路 |
| 3.2.7 液晶显示电路 |
| 3.3 软件编程 |
| 3.3.1 规则形状频率信号输出程序 |
| 3.3.2 不规则形状频率信号输出程序 |
| 3.3.3 磁电式转速传感器信号输出程序 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 汽车传感器信号模拟系统功能应用 |
| 4.1 教学实验应用 |
| 4.1.1 开关信号模拟实验 |
| 4.1.2 空气流量传感器信号模拟实验 |
| 4.1.3 歧管压力传感器信号模拟实验 |
| 4.1.4 凸轮轴—曲轴相对位置信号变化模拟实验 |
| 4.2 故障诊断应用 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文及成果 |
| 致谢 |
（10）复杂数字系统建模及仿真实现技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.2 复杂数字信号系统的国内外现状分析 |
| 1.2.1 数字信号处理系统在可编程 DSP 上的实现 |
| 1.2.2 数字信号处理系统在固定功能 DSP 芯片组和专用集成电路 ASIC 上的实现 |
| 1.2.3 数字信号处理系统在 FPGA 上的实现 |
| 1.3 数字信号处理各种设计方法的优缺点分析 |
| 1.4 本文内容安排 |
| 第二章 Stateflow 逻辑系统建模方法 |
| 2.1 Stateflow 简介 |
| 2.2 有限状态机简介 |
| 2.3 Stateflow 应用基础 |
| 2.3.1 Stateflow 作用机制及其层次结构 |
| 2.3.2 Stateflow 的创建 |
| 2.3.3 Stateflow 图表中常用对象介绍 |
| 2.4 基于 Stateflow 的设计思想 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 脑机接口二维光标控制系统建模和仿真 |
| 3.1 脑机接口概述 |
| 3.1.1 脑机接口的概念 |
| 3.1.2 脑机接口的现状和发展 |
| 3.2 BCI 的组成和分类 |
| 3.2.1 BCI 的组成 |
| 3.2.2 BCI 的分类 |
| 3.3 基于 EEG 信号的 2 维光标控制系统介绍 |
| 3.4 二维光标控制系统模型设计及仿真 |
| 3.4.1 二维光标系统的模型设计思想 |
| 3.4.2 二维光标系统的模型设计 |
| 3.4.3 二维光标系统模型仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于模型的代码生成及实现 |
| 4.1 Real-Time Workshop 和 Stateflow Coder 介绍 |
| 4.1.1 Real-Time Workshop 简介 |
| 4.1.2 Stateflow Coder 简介 |
| 4.2 集成 Stateflow 模型的代码自动生成 |
| 4.2.1 RTW 和 Stateflow Coder 联合作用机制 |
| 4.2.2 RTW 的自动程序创建过程 |
| 4.3 二维光标控制系统的代码创建及校验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 研究结果与讨论 |
| 5.1 利用 Stateflow 有限状态机的建模方法优劣分析 |
| 5.2 基于模型的代码自动创建方法分析 |
| 5.3 基于模型的设计方法与传统的设计手段的比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
四、数字信号处理系统设计的新途径（论文参考文献）
- [1]基于中子辐射的火箭固体推进剂料位计技术研究[D]. 滕宇超. 西京学院, 2021
- [2]用于脑电信号测量的接口专用集成电路设计[D]. 陶熔铸. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [3]基于显微光学的微细纤维图像识别系统设计与优化研究[D]. 郑之远. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [4]近地面毫米波探测目标分类与参数估计方法研究[D]. 王宏宇. 南京理工大学, 2020(01)
- [5]基于神经网络的集成电路芯片失效诊断系统设计[D]. 孙斌. 哈尔滨工业大学, 2019(01)
- [6]基于CRIO的机床状态数据采集系统设计与分析[D]. 崔楠. 沈阳建筑大学, 2019(05)
- [7]植物病害图像处理与传输的研究[D]. 杜鲁梅. 天津科技大学, 2019(07)
- [8]基于数字滤波的光电检测系统设计与实现[D]. 冯亚操. 南京信息工程大学, 2018(05)
- [9]基于51单片机控制的汽车传感器信号模拟系统设计[D]. 邱斌. 苏州大学, 2017(07)
- [10]复杂数字系统建模及仿真实现技术研究[D]. 柏雪. 华南理工大学, 2013(01)