基于分离矩阵的步长自适应EASI算法

首次提出将分离矩阵用于对在线盲分离算法中步长自适应控制,并在认真分析相关固定步长和变步长EASI算法的基础上,将其加以运用,提出了一种新的步长自适应EASI算法。该算法步长是基于分离矩阵的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于其他固定步长或变步长的EASI算法。     

基于分离度梯度的步长自适应自然梯度算法

首先定义了描述信号分离状态的分离度,并利用分离度作为参数来控制自然梯度算法中的步长因子,从而首次提出了一种基于分离状态的步长自适应自然梯度盲源分离算法。由于该算法步长是基于分离度的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于其他固定步长或变步长的自然梯度算法。     

单片机并行配置FPGA的整体实现

讨论基于SRAM技术的FPGA可编程逻辑器件的编程方式,以及在线配置时配置文件的传输问题,并以ALTERA公司FLEX10K系列器件为例,提出一种利用AT89C52对FPGA进行在线PPA（被动并行异步）配置的实用方法.实践表明,用单片机对FPGA进行并行配置,具有配置时间短,准确率高、易于实现等优点,该方法可以广泛地应用于不同领域.     

基于四阶累积量的最小模DOA估计方法

高阶累积量由于对高斯噪声不敏感,在高分辨阵列信号处理中可用来提高参数估计的分辨性能。本文从一个统一的角度来研究基于高阶累积量的高分辨阵列信号处理方法,用四阶累积量构造了一个较通用的累积量矩阵,该矩阵符合最小模(M in-Norm)算法的结构,从而可进行DOA(D irection of Arrival)估计。由于四阶累积量对高斯噪声干扰不敏感,从而可提高估计的分辨性能。本文就这种方法在阵列信号处理中的应用,通过计算机仿真与基于二阶矩的M in-Norm算法进行了较全面的比较。仿真结果表明,该方法在高斯噪声中具有良好的统计性能,是实现高分辨方位估计的有效方法。     

一种改进的步长自适应EASI算法

首先定义了描述信号分离状态的一种测度，并在认真分析相关固定步长和变步长EASI算法的基础上，将其加以运用，提出一种新的步长自适应EASI算法。由于该算法步长是基于分离状态的，其学习速率由信号的分离程度自适应的选取，因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之问的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致，证实了该算法明显优于其它的EASI算法。     

PC机和单片机之间文件传输

讨论了利用微处理器对FPGA进行在线配置时配置文件的传输问题。给出了实现通信传输的硬件接口电路以及相应的软件程序。其中PC机采用Visual C＋＋6．0编程环境进行设计，利用串行通信控件MSCOMM，实现了PC与单片机间快速、准确、可靠的文件传输。     

基于FPGA的网络传输信道加密系统

介绍了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的网络传输信道加密系统。通过对硬件加密中的序列密码加密算法的改进，不仅提高了安全性，而且提高了纠错能力。由于该系统具有硬件实现容易、处理速度快、实时性好、扩展能力强等优点，使得该系统在网络安全中具有广泛的应用前景。