论文部分内容阅读
高带外抑制米勒N通道滤波器的研究与设计
【摘 要】
：
近年来,随着集成电路工艺和无线通信技术的快速发展,N通道滤波器再次被人们广泛关注。为了满足接收机复杂性和灵活性日益增长的需求,需要一种完全集成的、高度可调的前端射频滤波器。前端射频滤波器的潜在候选者是N通道滤波器,它因中心频率高度可调、体积小、易于集成等优点而被广泛应用于通信领域和无线电接收机系统。然而,N通道滤波器的设计还存在极大挑战,例如,带外抑制受开关电阻限制,在开关采样频率的倍数频率处存在
【出 处】
：
广西师范大学
【发表日期】
：
2021年01期
其他文献
磷是植物生长必不可缺的营养物质,也是不可再生资源。在农业生产中,外源磷肥施入土壤后作物对其利用率一般仅为10%～25%。土壤磷的有效性受土壤性质、土壤类型、耕作方式、施肥方式等因素的影响。黑土作为具有内在生产力、高肥力的一种土壤类型,近年来出现土壤养分降低从而影响粮食生产的现象。目前对黑土的研究多聚焦于物理化学性质的变化,对土壤磷素及其微生物群落和功能基因响应过程的研究相对较少。而在磷的生物地球化
学位
近年来随着移动通信技术的发展,无线通信网络中的移动设备数量呈爆发式地增长,随之出现了大量的新兴互联网应用,尤其是移动视频业务的快速发展,导致视频数据产生的流量在通信网络中所占比例越来越大。在以高带宽消耗视频文件作为服务访问热点的场景中,传统的云计算模式受限于回程链路的带宽容量,难以同时响应大规模的视频请求,导致网络拥塞,响应时延过长等情况频繁出现。为了克服现有网络架构的局限性,研究人员提出了在网络
学位
随着虚拟现实、人工智能、视频制作、移动端等行业的迅速发展,人们对宽视野全景图的需求日益增加,图像拼接技术被广泛应用于全景图像拍摄、视频会议、安全监控等领域。该技术能有效的合成广视角全景图,以满足人们的日常所需,提高生活品质。就目前而言,一些经典的算法能较好的将视差图像进行拼接,但无法有效解决拼接图像中存在的图像错位、变形、拼接缝等问题。因此,本文结合当前的市场需求与应用价值,针对视差图像的拼接方法
学位
图像分类是计算机视觉领域的核心科学问题,也一直是一个研究热点。随着深度学习技术的发展,图像分类的研究重心已经从传统机器学习方法转移深度神经网络建模,取得了更好的准确度。不过,这种准确度的提升依赖于大量准确的训练样例。在实际应用中,要获取到这么多高质量的训练数据通常是困难的,因为很多数据含有噪声,甚至有标签噪声的数据。于是训练出的分类模型就很容易过于拟合噪声数据,导致分类效果很差。可见,如何提高现有
学位
近二十年来,生物特征识别是机器学习与模式识别领域中的一个研究热点。人脸作为人类最直观的生物信号,基于人脸图像的生物特征识别研究具有重要的应用价值。随着深度学习方法的日渐成熟,卷积神经网络作为深度学习中热门的一种方法,卷积神经网络在图像处理领域的应用也越来越广泛,对此,本文基于卷积神经网络对人脸与表情识别进行了研究,本文完成的主要研究工作如下:(1)根据当今人脸与表情识别的发展趋势以及课题要求,在掌
学位