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脉内时频特征提取与调制类型识别的硬件实现技术
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脉内时频特征提取与调制类型识别的硬件实现技术
论文目录
摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-9页
符号对照表
第14-15页
缩略语对照表
第15-20页
第一章 绪论
第20-28页
1.1 论文的研究背景及意义
第20-22页
1.2 国内外研究现状和发展趋势
第22-26页
1.2.1 脉冲信号脉内特征提取研究现状
第22页
1.2.2 时频图像识别及实现技术研究现状
第22-26页
1.3 论文的主要工作和内容安排
第26-28页
第二章 脉冲特征提取与调制识别的基础
第28-50页
2.1 引言
第28页
2.2 脉冲信号的基本原理及分析
第28-32页
2.2.1 脉冲信号类型及特征
第28-31页
2.2.2 脉冲信号的描述参数定义及测量方法
第31-32页
2.3 数字信号的频域信道化检测与下变频技术
第32-37页
2.3.1 宽带信号的频域信道化性能分析
第32-35页
2.3.2 数字下变频及相位分解技术
第35-37页
2.4 脉冲信号的时频分析手段
第37-42页
2.4.1 短时傅里叶变换算法工程化分析
第38-41页
2.4.2 Wigner-Ville分布工程化分析
第41-42页
2.5 基于深度学习的时频图像识别基础
第42-48页
2.5.1 深度卷积神经网络分类器
第42-43页
2.5.2 卷积层在特征提取的作用分析
第43-45页
2.5.3 深度卷积神经网络的特点及分析
第45-47页
2.5.4 神经网络中的激活函数
第47页
2.5.5 卷积神经网络的训练过程
第47-48页
2.6 本章小结
第48-50页
第三章 脉内时频图像特征提取的设计与硬件实现
第50-70页
3.1 引言
第50页
3.2 脉冲信号的预处理模块
第50-59页
3.2.1 数控振荡器设计
第50-53页
3.2.2 脉冲基带变换系统设计
第53-59页
3.3 基带脉冲信号的时频变换模块的设计与实现
第59-67页
3.3.1 引言
第59页
3.3.2 快速傅里叶变换的原理
第59-62页
3.3.3 FFT并行化的FPGA实现方式及性能分析
第62-64页
3.3.4 多相分解与流水线结合的FFT结构设计
第64-66页
3.3.5 数据重叠生成
第66-67页
3.4 时频灰度矩阵生成
第67-68页
3.5 本章小结
第68-70页
第四章 深度卷积神经网络分类器的设计与硬件实现
第70-84页
4.1 引言
第70页
4.2 卷积神经网络结构
第70-73页
4.2.1 网络结构描述
第70-72页
4.2.2 网络数据形式与存储方式
第72-73页
4.3 卷积层算法映射
第73-79页
4.3.1 线性代数法性能分析
第74-75页
4.3.2 二维傅里叶变换法性能分析
第71-76页
4.3.3 卷积核滑动法实现与性能分析
第76-79页
4.4 池化层算法映射
第79-80页
4.5 全连接层算法映射
第80-82页
4.6 本章小结
第82-84页
第五章 采用异构加速平台构建脉冲侦察系统
第84-104页
5.1 引言
第84页
5.2 处理系统的硬件资源分析
第84-89页
5.2.1 系统工作流程
第84-85页
5.2.2 前端采集系统
第85-86页
5.2.3 系统的FPGA资源
第86-87页
5.2.4 双核ARM Cortex-A9处理器
第87-88页
5.2.5 人机交互系统
第88页
5.2.6 硬件平台开发工具
第88-89页
5.3 系统硬件设计
第89-92页
5.3.1 模块互联总线
第89-91页
5.3.2 系统地址映射
第91-92页
5.4 系统软件设计
第92-96页
5.4.1 系统启动
第92-94页
5.4.2 系统驱动程序设计
第94-95页
5.4.3 应用软件及用户面板设计
第95-96页
5.5 卷积神经网络模型参数的训练
第96-99页
5.5.1 数据集的生成和获取
第96-98页
5.5.2 训练过程
第98-99页
5.6 验证结果与性能分析
第99-103页
5.6.1 系统工作结果正确性验证
第99-101页
5.6.2 系统工作实时性能测试
第101-102页
5.6.3 系统资源使用情况分析
第102-103页
5.7 本章小结
第103-104页
第六章 总结与展望
第104-106页
6.1 论文总结
第104-105页
6.2 论文工作展望
第105-106页
参考文献
第106-110页
致谢
第110-112页
作者简介
第112-113页
本篇论文共
113
页,
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