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基于矢量网络分析仪的眼图测量及参数提取方法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究工作的背景与意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
    1.3 论文的研究内容和组织结构第13-15页
第二章 矢量网络分析仪与眼图分析第15-26页
    2.1 矢量网络分析仪概述第15-17页
    2.2 散射参数理论第17-23页
        2.2.1 二端口的S参数第17-19页
        2.2.2 多端口的S参数第19-20页
        2.2.3 差分S参数第20-23页
        2.2.4 SNP文件的说明第23页
    2.3 眼图的定义第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 眼图生成方法的研究第26-48页
    3.1 频域-时域间的相互转换第26-29页
        3.1.1 连续傅里叶变换第26-27页
        3.1.2 离散傅里叶变换第27页
        3.1.3 VNA测试与TDR测试第27-29页
    3.2 线性调频Z变换第29-33页
        3.2.1 线性调频Z变换的基本原理第30-32页
        3.2.2 线性调频Z变换的实现步骤第32-33页
    3.3 窗函数与加窗理论第33-40页
        3.3.1 频域加窗对时域响应的影响第34-35页
        3.3.2 常用窗函数第35-39页
        3.3.3 加窗后的幅值恢复系数第39-40页
    3.4 伪随机码的实现第40-43页
        3.4.1 m序列的基本特性第40-41页
        3.4.2 m序列的产生第41-43页
    3.5 眼图的生成第43-47页
        3.5.1 基于S参数的时域冲激响应第43-46页
        3.5.2 卷积法生成眼图第46-47页
    3.6 本章小结第47-48页
第四章 眼图相关参数提取方法的研究第48-61页
    4.1 眼图相关参数的定义第48-52页
        4.1.1 纵向类型眼图参数第48-50页
        4.1.2 横向类型眼图参数第50-52页
    4.2 K-Means算法第52-54页
        4.2.1 K-Means算法概述第52-53页
        4.2.2 K=2 的K-Means算法的计算流程第53-54页
    4.3 眼图重要参数的提取方法第54-60页
        4.3.1 基于K-Means的眼图参数提取算法流程第54-55页
        4.3.2 对眼图数据进行预处理第55-56页
        4.3.3 眼交叉点处时间值的求取第56-58页
        4.3.4 其他眼图参数的求取第58-59页
        4.3.5 上升时间和下降时间的求取第59-60页
    4.4 本章小结第60-61页
第五章 差分线的眼图测试实验与结果分析第61-76页
    5.1 差分线介绍第61-62页
    5.2 差分线的眼图测试实验第62-75页
        5.2.1 单端眼图测试第62-66页
        5.2.2 差分眼图测试第66-68页
        5.2.3 共模眼图测试第68-71页
        5.2.4 不同数据传输速率下的眼图测试第71-75页
    5.3 眼图测试结果分析第75-76页
第六章 全文总结与展望第76-78页
    6.1 全文总结第76-77页
    6.2 后续工作展望第77-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-81页
攻读硕士学位期间取得的成果第81-82页

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