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由白噪声产生的随时间积累的陀螺仪输出误差系数。单位为°/h1/2。 ...
对于不相关的白噪声,此移动平均函数zui适合抑制噪声并保留尖锐的阶跃响应,但阻带性能较差。在硬件中实现这一点仅需要加法器和一次除法,因此在硬件资源有限的情况下非常有用。在硬件中,除以任意数字在FPGA中并不简单。通常,该滤波器是通过确保n是2的幂(即n =2N)来实现的,从而将除法减少为右移N个二进制位。图1二进制按位移位示意图直接硬件实现如图2所示。图2 以一系列加法器实现移动平均此方案需要2N个加法器,硬件成本比较昂贵。深度加法器还可能需要时钟寄存器来满足合理的时序性能。我们可以通过以下方式改进这一点:因此,图3更概括地说明了这一点:图3累加器实现这说明每个输出取决于先前的输出和当前的输入 ...
们假设噪声是白噪声和高斯噪声,T的最优解是维纳滤波器:其中是噪声的功率谱密度。其它的增强方法包括了迭代算法,如适用于PSF已知情况下的Richardson-Lucy法和适用于PSF未知的盲解卷积方法。对于那些成像光学元件相当糟糕,但是成像环境可控的应用(如通过像生物组织这样的薄的散射介质成像、内窥镜中通过多模光纤成像等),我们可以通过测量系统对所有可能的输入空间位置的响应来校正H。有的研究人员基于此思路,使用移除传统的光学元件或故意用随机元件替代传统光学元件的方法来成像。4.3b 协同协同是指设计人员利用他在光学和处理方面的知识,发挥其各自的优势来设计系统。比如说,后端检测处理在反转几何畸变上 ...
为高斯形状的白噪声,并且中心值为0.4 V。通过多次采样,我们可以构建一个所得二进制数输出的直方图。图3:0.4 V为中心,高斯型状噪声的信号演示图。蓝色的直方图展示了多次采样后,一种可能的ADC输出分布从图中可以看出,尽管大多数采样点都落在了[1, 0],然而依然有一些采样点落在了其他区域中。如果我们取平均值,就可以得出实际电压在0.25 V和0.5 V之间,并更趋近于0.5 V。因此,通过多次采样(过采样),我们可以对输入电压的实际值有更好的预估,打破原有的位数限制。然而,在这个过程中我们做了以下假设:首先,输入的信号或ADC本身所产生的噪声为高斯白噪声。而且,这个噪声本身超出了相邻的两个 ...
常见的噪声。白噪声是一种功率谱密度为常数的随机信号。此信号在各个频率上的功率谱密度是一样的,因此这种信号也被称作白噪声。相对的,其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。粉红色噪声又被称做1/f噪音,因为它的能量分布与频率成反比,每一次频率翻倍能量就衰退3dB,因此也被称作低频噪声。 ...
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