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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,点击这进入下载页面
 
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