針對(duì)低密度奇偶校驗(yàn)碼(簡(jiǎn)稱(chēng)LDPC碼)的直接編碼運(yùn)算量較大、復(fù)雜度高,根據(jù)RicIlarclson和Urbanke(RU)建議的編碼方案,介紹一種適于在FPGA上實(shí)現(xiàn),利用有效校驗(yàn)矩陣來(lái)降低編碼復(fù)雜度的LDPC編碼方案,給出了編碼器設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的原理和編碼器的結(jié)構(gòu)和基本組成。在QuartusⅡ7.2軟件平臺(tái)上采用基于FPGA的VHDL語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了有效的編碼過(guò)程。結(jié)果表明:此方案在保證高效可靠傳輸?shù)耐瑫r(shí)降低了實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度。這種編碼方案可靈活應(yīng)用于不同的校驗(yàn)矩陣H,碼長(zhǎng)和碼率的系統(tǒng)中。
電路的功能若要在模擬電路中實(shí)時(shí)計(jì)算向量√X2+Y2,則要用獨(dú)立電路把X2、Y2電路的輸出相加,再求平方根。本電路在多功能轉(zhuǎn)換器4302上加外圍電路,可起到相同的作用。電路工作原理為了計(jì)算向量把乘方、除法、加法電路組
安捷倫科技(Agilent Technologies Inc.)宣布推出旗下89600向量信號(hào)分析 (VSA) 軟件的增強(qiáng)版,該軟件廣為全球的蜂巢式行動(dòng)通訊和無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)研發(fā)工程師所使用。 Agilent 89600 VSA v12軟件提供增強(qiáng)的LTE、HSPA+ MIMO
安捷倫科技日前發(fā)表一款全球最準(zhǔn)確的手持式向量網(wǎng)絡(luò)分析儀 – Agilent N9923A FieldFox RF向量網(wǎng)絡(luò)分析儀(VNA)。這款A(yù)gilent N9923A Field Fox RF 向量網(wǎng)絡(luò)分析儀提供業(yè)界最佳的0.01 dB/℃量測(cè)穩(wěn)定度,并領(lǐng)先全球在手
本文討論了不同的開(kāi)環(huán)和閉環(huán)MIMO技術(shù)。在開(kāi)環(huán)MIMO技術(shù)中,空間復(fù)用尋求最大的復(fù)用增益,可以在多個(gè)發(fā)射天線(xiàn)中傳輸多數(shù)據(jù)流,但Rx里需要有復(fù)雜的檢測(cè)方法。相比空間復(fù)用,Alamouti碼提供了一種非常簡(jiǎn)單的理想檢測(cè)方法,可以最大程度實(shí)現(xiàn)分集增益,但只能在多個(gè)發(fā)射天線(xiàn)中傳輸一個(gè)數(shù)據(jù)流。選擇空間復(fù)用還是Alamouti碼取決于信道條件。
摘要:早在2006年,麻省理工學(xué)院物理系及電子學(xué)研究實(shí)驗(yàn)室便提出過(guò)無(wú)線(xiàn)充電的技術(shù)概念。4年來(lái),有關(guān)無(wú)線(xiàn)電源的技術(shù)開(kāi)發(fā)始終沒(méi)有中斷過(guò),麻省理工、諾基亞、微軟、摩托羅拉、英特爾,他們?cè)谂?。為了增加收集的電力?/p>
高度復(fù)雜的SoC設(shè)計(jì)正面臨著高可靠性、高質(zhì)量、低成本以及更短的產(chǎn)品上市周期等日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)??蓽y(cè)性設(shè)計(jì)通過(guò)提高電路的可測(cè)試性,從而保證芯片的高質(zhì)量生產(chǎn)和制造。借助于EDA技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)可測(cè)試性設(shè)計(jì)的自動(dòng)化,
基于IAP的ARM7程序在線(xiàn)更新設(shè)計(jì)
Aeroflex公司宣布推出7000系列向量分析儀產(chǎn)生器(VAG),是單一、整合的RF參數(shù)測(cè)試系統(tǒng),適用于無(wú)線(xiàn)零組件和子系統(tǒng)的RF測(cè)試。7000系列在單一裝置中結(jié)合了向量訊號(hào)產(chǎn)生和向量訊號(hào)分析功能,可提供一個(gè)整合的方案來(lái)測(cè)量
0 引 言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar-tificial Neural Networks)的簡(jiǎn)稱(chēng),是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。人腦在接受視覺(jué)感官傳來(lái)的大量圖像信息后,能迅速做出反應(yīng),并能在腦海中重現(xiàn)這些圖像信息,這
0 引 言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar-tificial Neural Networks)的簡(jiǎn)稱(chēng),是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。人腦在接受視覺(jué)感官傳來(lái)的大量圖像信息后,能迅速做出反應(yīng),并能在腦海中重現(xiàn)這些圖像信息,這
錯(cuò)誤診斷是在邏輯芯片中預(yù)測(cè)潛在錯(cuò)誤點(diǎn)的過(guò)程。為了快速有效地診斷電路中的錯(cuò)誤,提出一種將符號(hào)模擬技術(shù)應(yīng)用到基于區(qū)域模型的錯(cuò)誤診斷法上的新思想,具體方法是通過(guò)對(duì)要診斷的電路進(jìn)行區(qū)域劃分,然后利用符號(hào)模擬方法依據(jù)兩種測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)對(duì)各個(gè)區(qū)域候選者進(jìn)行可疑度的等級(jí)排序,從而對(duì)電路中所含錯(cuò)誤進(jìn)行判斷。可疑度越高的區(qū)域,其作為錯(cuò)誤候選者的可能性越大。該方法利用符號(hào)模擬技術(shù),不需要對(duì)向量空間進(jìn)行窮盡的列舉,因而在空間和時(shí)間上是有效的。
基于數(shù)字信號(hào)控制技術(shù)的控制方案使用一個(gè)具有MCU功能的數(shù)字信號(hào)處理器,用于控制電動(dòng)機(jī)的供電,這種方案能夠非常容易的在單芯片上實(shí)現(xiàn)。此外,靈活的外圍設(shè)備也可以令設(shè)計(jì)工程師非常方便地實(shí)現(xiàn)各種各樣的功能。使用可調(diào)速電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)器讓設(shè)計(jì)工程師有機(jī)會(huì)設(shè)計(jì)更多非常復(fù)雜和精確的控制程序,并可以增強(qiáng)設(shè)備的性能,同時(shí)又能提高能效。
1895和1900年安立知(Anritsu)的前身Sekisan-sha和Annaka分別在日本創(chuàng)建,目前安立知已在全球20多國(guó)佈局研發(fā)、製造、銷(xiāo)售及技術(shù)服務(wù)據(jù)點(diǎn),以寬頻與數(shù)據(jù)網(wǎng)路量測(cè)、無(wú)線(xiàn)通訊量測(cè)、射頻與微波量測(cè)、電子元件量測(cè)元件與
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