提出了一种新型高增益宽频天线结构，采用低介电介质，在高于贴片1 mm，间距2.5 mm处加载3个宽1.5 mm的方环形金属片。利用HFSS仿真软件对该天线进行仿真，最大增益达到了19.466 dB，比未加载时增加10.14 dB，相对带宽增加了1.37%，且全向性好，体积小，结构简单，成本低。 ### 一种新型高增益微带天线的关键技术与特性 #### 摘要与背景 本文介绍了一种新型的高增益宽频微带天线设计，该设计旨在克服传统微带天线存在的主要问题——频带较窄以及增益较低。这种新型天线通过在特定位置加载方环形金属片，结合使用低介电常数的介质材料，成功地实现了较高的增益性能（最大增益达19.466 dB）和较宽的工作频带（相对带宽增加了1.37%）。此外，这种设计还具有良好的全向辐射特性、较小的体积、简单的结构以及低廉的成本等优点。 #### 设计原理与结构特点 1. **低介电常数介质材料的选择**：采用低介电常数的介质材料作为支撑基板，能够有效减少信号传输过程中的损耗，从而提升天线的整体性能。 2. **方环形金属片的加载**：在距离贴片1mm的高度处，按照2.5mm的间距加载了3个宽度为1.5mm的方环形金属片。这些金属片的加入不仅提高了天线的增益，而且对天线的工作频带产生了积极的影响。 3. **结构优化**：通过优化天线的几何结构，包括调整金属片的数量、尺寸以及它们之间的间距等参数，使得天线能够在保持较小体积的同时实现更高的增益和更宽的工作频带。 #### 性能评估与仿真结果 1. **增益提升**：经过HFSS仿真软件的模拟测试，该天线的最大增益达到了19.466 dB，相比于未加载方环形金属片的设计，增益提高了10.14 dB。 2. **工作频带拓宽**：相对于传统的微带天线，本设计的相对带宽增加了1.37%，这意味着它能够在更宽的频率范围内提供稳定的性能表现。 3. **全向辐射特性**：该天线表现出良好的全向辐射特性，这使得它在各种应用场景下都能够保持一致的性能水平。 #### 技术细节 - **HFSS仿真软件的应用**：HFSS是一款强大的电磁场仿真软件，通过使用该软件可以精确地模拟天线的各项性能指标，包括增益、工作频带等。 - **天线结构与参数分析**：通过对不同结构参数（如金属片的尺寸、间距等）的细致调整和优化，研究人员能够有效地提高天线的增益，并拓宽其工作频带。 #### 结论与展望 该新型高增益宽频微带天线的设计成功解决了传统微带天线存在的频带窄和增益低的问题。通过采用低介电常数介质材料和特定位置加载方环形金属片的方式，不仅显著提升了天线的增益性能，而且还改善了其工作频带宽度。此外，该天线结构简单、体积小巧、成本低廉，非常适用于需要高性能、低成本解决方案的多种应用场合。未来的研究可以进一步探索更多创新的结构设计和技术手段，以期实现更高性能的微带天线产品。 这项研究为微带天线领域带来了新的突破，为解决实际应用中的问题提供了有力的技术支持。

EBWO改进白鲸算法， 一种混合改进的白鲸优化算法 EBWO算法 改进点：两个点 1、引入准反向学习QOBL策略，提高算法的迭代速度 2、引入旋风觅食策略，提高算法开发能力 改进后的EBWO算法与原始BWO、GWO、WOA、SSA进行对比 效果好的不是一点点 包含23种基准测试函数均有 在当今快速发展的信息时代，优化算法作为解决复杂问题和提高系统性能的关键技术，一直受到广泛关注。白鲸优化算法（BWO）是近年来提出的一种新型智能优化算法，它模仿了白鲸捕食的行为，通过模拟白鲸在海洋中的觅食行为来解决优化问题。然而，像其他算法一样，BWO算法在实际应用中也存在一定的局限性，比如搜索效率和开发能力的不足。因此，为了克服这些缺陷，研究者们不断地对BWO算法进行改进和优化，EBWO（改进白鲸优化算法）应运而生。 EBWO算法引入了两个重要的改进策略：准反向学习（QOBL）策略和旋风觅食策略。QOBL策略的引入显著提高了算法的迭代速度。传统算法在优化过程中往往会陷入局部最优解，而无法快速跳出，导致效率低下。QOBL策略通过模仿自然界中动物的反向逃逸行为，允许算法在遇到不利于搜索的方向时，能够迅速调整方向，从而加快迭代速度，提高全局搜索能力。EBWO算法还引入了旋风觅食策略，这增强了算法的开发能力，即在找到全局最优解的邻域后，能更深入地挖掘这个区域，提高解的质量。这一策略使得EBWO算法能够在高维搜索空间中更加灵活和高效地找到问题的最优解。 通过与其他先进算法，如灰狼优化算法（GWO）、鲸鱼优化算法（WOA）和沙蚤算法（SSA）等的对比分析，EBWO算法在多种基准测试函数上的表现均优于它们。这表明，改进后的EBWO算法能够更有效地解决工程和科学领域中遇到的各种复杂优化问题。 此外，为了更好地理解和分析EBWO算法，在技术支持文档中也包含了算法的详细介绍和解析，以及对算法性能的详细评估。文档中提及的23种基准测试函数，覆盖了不同类型的优化问题，从简单的单峰函数到复杂的多峰函数，这些测试函数的使用有助于全面评估EBWO算法在各种条件下的性能。 通过这些基准测试函数的评估，我们可以看到EBWO算法不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中也显示出了良好的性能和强大的竞争力。它为解决各种工程优化问题提供了新的思路和方法，对于推动优化算法的发展具有重要意义。 EBWO算法作为一种混合改进的白鲸优化算法，通过引入QOBL策略和旋风觅食策略，有效提高了算法的搜索效率和开发能力。该算法在与多个先进算法的性能对比中表现出色，为解决优化问题提供了新的选择。随着算法在各个领域的广泛应用，相信EBWO算法将会推动相关技术的进步，并在实际工程问题中发挥重要作用。

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

第五章 总结与展望 1.总结： 本文对自适应滤波器的 FPGA 实现研究，主要涉及两方面的内容，一方面结合 FPGA 设计数字信号系统具有可并行调用运算的特点，设计实现了可以独立调用功能模块的自 适应横向滤波器的结构，并利用该结构的设计方法，设计了 16 阶的自适应横向滤波器， 这种设计方法具有灵活，可以根据实际情况选择资源以及处理速度的特点。另一方面针 对传统自适应陷波器仅能对已知频率的单频噪声进行滤除，采用将采集到的噪声信号进 行 FFT 变换并提取几个特征频率值并将频率值作为自适应陷波器的期望信号频率，周 期性地提取并改变噪声特征频率值，并通过自适应算法，将变动的主要噪声频率值滤除， 最终提出该滤波器的 FPGA 结构设计。本文完成了以下设计内容。 （1）充分了解本文设计自适应滤波器所需的知识的基础上，采用 Matlab 的仿真功 能，对自适应横向滤波器以及符号算法的自适应陷波滤波器进行功能仿真，了解自适应 滤波器的滤波特点以及运算参数，以及滤波器阶数对滤波器收敛性能做了一定的研究， 为之后的滤波器设计奠定了理论基础。 （2）结合自适应横向滤波器可以独立的分为滤波部分，权值更新部分以及误差求 取部分，提出一种将各部分模块化设计，最后再调用组合的自适应横向滤波器设计方法， 最终利用该方法设计出了 16 阶的自适应横向滤波器，并对全串行，并行设计方法进行 了比较研究。 （3）对如何进行噪声特征频率提取的问题，提出了一种首先进行 FFT 变换之后对 变换值进行最大值提取求取对应频率值的方法，介绍了该方法的原理，并编写了 verilog HDL 程序，采用 Modelsim 进行了行为仿真。仿真结果说明能正确的提取出对应频率值。 （4）结合提取出来的噪声特征频率，设计陷波频率可变的自适应陷波滤波器，给出 了部分设计的 verilog HDL 设计程序，并进行了行为仿真测试。仿真结果说明，功能设 计是正确的。 2.展望 针对 FPGA 的自适应陷波滤波器设计，本文进行了 Matlab 仿真以及 verilog HDL 程 序编写并使用 Modelsim 仿真功能证明设计的正确性，但是由于个人理论知识以及研究 时间有限，在以下几个方面有待改进。 万方数据

本文设计实现了一种分布式生物电阻抗层析成像（Electrical Impedance Tomography， EIT）数据采集系统主控板的嵌入式控制软件。主要功能包括：产生激励信号、产生前端测量同步、与前端测量模块通信、与上位机通信。该软件能判断当前测量状态，实现多通道同步测量，具有很高的可靠性和灵活性。每个前端板通过主控板的广播信息获得系统当前工作的电极数目和单次测量点数等信息，进而修改测量配置参数，以与不同电极数目的EIT系统相匹配，便于进行不同应用领域的实验研究。

提出了一种新型的功率因数校正单元（flyback＋boost单元）。这种功率因数单元具有两种工作状态，反激变换器状态和boost电感状态。基于这种PFC单元，得到了一种新型的单级功率因数校正变换器，实验结果证明这种变换器不仅可以得到很高的功率因数，而且可以自动限制储能电容上的电压。

信号调制方式的识别在通信系统分析中是一个极其重要的技术环节。随着通信技术的迅速进步，调制方式的种类越来越多，如何高效准确地识别和监视无线电通信信号已成为军事和民用领域亟待解决的技术难题。传统上，信号调制方式的识别主要依赖于工程师的专业经验和各类信号分析工具。 本文介绍了一种新的信号调制方式混合识别算法，该算法由冯晓东和龚鑫提出，目的是为了识别当前通信系统中使用的主要调制方式。该算法创新性地结合了瞬时特征参量和高阶累积量的特点，并通过决策树分类器来实现信号调制方式的分类识别。这种基于决策树的混合识别方法，在识别通信信号调制方式上表现出了良好的性能。 算法利用信号的谱对称性将待识别的信号分为两大类。这个步骤是基于信号功率谱的对称性来实现的，该对称性可以反映出不同的调制方式所具备的特征。随后，算法从四阶累积量中提取两个特征参数，并结合归一化中心瞬时频率的标准差以及归一化中心瞬时幅度的方差来进行类内识别。这些特征参数的数量少，但可以有效地将复杂的信号特征进行抽象和简化。 最终，决策树分类器被用来完成整个信号调制方式的识别过程。决策树是一种有监督学习方法，它通过构建决策树来对样本进行分类。在每一步中，算法选择最佳的特征来分割数据集，直至达到预定的停止条件，例如，当决策树达到了最大深度，或者所有的数据都被正确分类。 本文提到的算法具有较高的稳健性，即在通信信号质量不佳，比如信噪比较低的情况下，依然能够有效地识别出调制方式。MATLAB仿真结果验证了这一点，该算法能够在信噪比不低于6dB的情况下，实现对十种信号调制方式（AM、LSB、USB、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK、OQPSK、16QAM、32QAM）的准确识别，并且准确率在95%以上。这说明即使在较低信噪比的条件下，该算法也能够有效地识别复杂的调制方式。 在信号调制识别领域，高阶累积量方法具有抑制高斯白噪声的能力，这使得它成为研究复杂调制识别的一个热点。高阶累积量可以更有效地表征信号的统计特性，从而为复杂信号的识别提供更加准确的依据。与之相比，基于瞬时信息的调制识别方法虽然计算量小，便于工程实现，但对复杂调制信号如MPSK、MQAM的自动识别仍然是一个难点。 关键词“瞬时特征值”指的是信号在特定瞬时的特征参数，这些参数在信号处理和识别过程中是分析信号状态的重要指标。瞬时特征值能够反映出信号在某一时刻的状态，对于信号调制方式的识别尤其重要。而“调制识别”则是指通过分析信号的特定特征来确定信号采用的调制方法，这是无线通信信号分析的一个核心任务。高阶累积量通常用于描述信号的非高斯性，在调制识别中能够提供比传统统计方法更强的区分能力，尤其是对抗高斯噪声的能力较强。 本文提出的混合识别算法结合了多种信号处理技术的优点，为信号调制方式识别提供了新的研究方向和方法。该算法不仅提高了识别的准确性，还减少了运算量，有望在未来的通信信号分析中得到广泛应用。

O 引言 　　波束控制系统的基本功能是给天线阵列中各个移相器提供所需要的控制信号。除此基本功能外，现代雷达还要求波束控制系统高速高效、低成本、小型化，并具有波束控制分系统的自检；根据工作频率，进行初相位在线补偿；天线相位码随机馈相等功能。同时，在设计生产过程中，为了配合其他系统的检测，还需要在雷达的不同工作模式下完善调试功能。另外，在雷达的长期使用过程中，要求单个组件维修时，波束控制组件驱动板能在脱机状态下正常工作。 　　这里展开介绍一种有源相控阵雷达波束控制系统的硬件平台及软件设计。 　　1 系统原理 　　为降低电路成本和增加系统可靠性，该系统采用设备量少、维修方便、可靠性高的集中式 本文主要探讨了一种基于FPGA（Field Programmable Gate Array）的雷达波束控制系统设计，该设计应用于EDA（Electronic Design Automation）/PLD（Programmable Logic Device）领域。波束控制系统是雷达系统的关键组成部分，其核心任务是为天线阵列中的移相器提供所需的控制信号，以实现精确的波束指向和扫描。 现代雷达对波束控制系统提出了更高的要求，包括高速高效、低成本、小型化，以及具备自我检测功能。系统需能根据工作频率进行初相位在线补偿，执行随机馈相策略，同时在不同工作模式下提供调试功能，确保单个组件维修时仍能正常运行。 该设计采用了集中式运算、分布式驱动的架构，运算板负责波束控制算法的计算和信号处理，而驱动板则完成译码和驱动任务。运算板利用FPGA实现快速的数据处理，以满足在500微秒内完成控制指令接收和波束控制码传输的需求。此外，运算板上的存储器允许实时更新补偿数据。系统采用自定义总线通信协议，以接收雷达控制指令并反馈阵面信息。 驱动板硬件设计中，单片机和EPLD（复杂可编程逻辑设备）共同实现驱动、译码、自检等功能，同时考虑到单独调试时的控制需求。为了降低成本，硬件设计尽可能简化，但仍能保证功能的完整性。 软件设计方面，重点在于FPGA程序的设计。阵面被分为四个子阵面，根据不同的工作模式（全孔径SAR模式和子孔径GMTI模式）进行波束控制。两片FPGA协同工作，通过四路差分串行码传输数据，其中包括两路数据码、一路地址码和一路时钟码。串口核、SRAM和FIFO分别用于调试、存储控制码和临时存储计算结果，确保了系统的灵活性和准确性。 本文介绍的基于FPGA的雷达波束控制系统设计充分利用了FPGA的并行处理能力，结合优化的硬件和软件架构，实现了现代雷达系统对波束控制的复杂需求，兼顾了性能、成本和可维护性。

MATLAB环境下一种基于稀疏最大谐波噪声比的解卷积机械振动信号处理方法。 算法运行环境为MATLAB r2018a，实现基于稀疏最大谐波噪声比解卷积的机械振动信号处理方法，提供两个振动信号处理的例子。 算法可迁移至金融时间序列，地震 微震信号，机械振动信号，声发射信号，电压 电流信号，语音信号，声信号，生理信号（ECG,EEG,EMG）等信号。 压缩包＝程序＋数据＋参考。 MATLAB环境下实现的基于稀疏最大谐波噪声比（Sparse Maximum Harmonic-to-Noise Ratio, SMHNR）的解卷积机械振动信号处理方法，是一种先进的信号处理技术。该方法能够在MATLAB r2018a这一特定的算法运行环境中应用，其主要作用是对机械振动信号进行高效处理。SMHNR解卷积算法通过识别和分离信号中的谐波成分，从而有效去除噪声，提高信号的清晰度。 该技术的核心在于稀疏表示，这使得算法能够以非常少的数据点表示复杂的信号。稀疏技术的应用能够使信号处理在不牺牲信号重要特征的前提下，有效减少数据量。同时，最大谐波噪声比的计算则是基于信号的谐波成分与噪声比值的最大化，这种方法能够保证从信号中提取出最重要的成分，而抑制那些噪声带来的干扰。 机械振动信号处理是该方法的一个主要应用场景。机械系统在运行过程中会产生各种振动信号，这些信号包含了丰富的系统状态信息。通过对振动信号的分析，可以识别出设备的磨损、故障和性能下降等问题。因此，该算法能够对机械系统的健康状况进行实时监测，有助于提前发现潜在的问题，并采取相应的维护措施。 除了机械振动信号之外，该算法还可以应用到金融时间序列分析、地震和微震信号的处理、声发射信号分析、电压和电流信号的监测、语音信号的处理等多个领域。这些应用表明，SMHNR解卷积技术具有广泛的适用性和强大的通用性。 为了更好地理解和应用这一技术，开发者在压缩包中提供了包括程序代码、处理数据和相关参考文献在内的完整资源。这些资源的提供，能够帮助研究人员和工程师快速上手，实现算法的复现和进一步的开发。 在实现上，该方法提供了两个具体的振动信号处理例子，这些例子不仅展示了算法的应用过程，同时也验证了其处理效果。通过实例演示，用户可以更加直观地了解算法的性能，并根据实际需要对算法进行调整和优化。 基于稀疏最大谐波噪声比的解卷积机械振动信号处理方法，因其在噪声去除和信号提取方面的优势，为机械振动分析和其他信号处理领域提供了一种有效的解决方案。而MATLAB环境下的实现，更是为信号处理领域提供了强大的工具支持。

1.3 课题的主要研究内容 1.3.1 课题的主要工作 （1）本文先采用模块化方式设计自适应横向(FIR)滤波器,对 FPGA 设计自适应算法 的基本滤波器的方法进行探究，并对后文设计自适应陷波器提供设计思路，具有一定的 普遍意义。 （2）本文所要研究的自适应陷波器，需要对噪声信号以及有用信号进行分别采集， 所以对噪声采集分析模块要进行一定的研究工作，利用振动传感器采集对应的噪声信号 作为参考噪声信号进行分析，利用 FPGA 设计 FFT 噪声信号幅频转换模块。所以对采集 后进行 AD 转换以及，FFT 变换后的噪声分析进行控制程序编写以及研究。 （3）针对自适应陷波器结构特点，设计一种新型自适应陷波器，可以将 FFT 变换 后的噪声分析出的三个噪声特征频率输出到自适应陷波器模块中，并实时调整滤除噪声 频率，以得到更好的滤波效果。 万方数据