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论文，高速光纤通信与数字信号处理。相干光接收，频偏估计，相位估计，算法。Y175785独创性(或创新性)声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与套料若有不实之处,本人承担一切相关责任。本人签名:-/b日期:200列2关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知认产权单位属北京邮电大学学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许学位论文被查阅和借阅:学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本人签名:日期:20°3.2导师签名:日期:100Gb/ s PM-QPSK相干光接收机载波频偏估计和相位恢复算法的研究摘要通信网络中高速率业务的不断发展,对现有的城域网络及省际、国际骨干通信网络的传输带宽提出了更高、更迫切的要求。从目前主流的1040Gbp光传输技术向100Gbs演进成为光传输技术的发展趋势。近年来大量研究表明,相位调制及相干接收是最具前景的100Gbs光传输方式。其中,采用相干接收技术的偏振复用QPSK( PM-QPSK传输系统最被业界认可。该系统的符号速率比比特率降低4倍,因此有较高的光谱利用率,且收发机结构相对简单实现相对容易。此外,信道中的各种损伤,如色散、载波频偏、相位偏移等导致的信号损伤,都能在接收机中通过电域的数字信号处理(DSP)来灵活地补偿。对调相信号,载波与本振间的频率和相位偏移会使信号产生较大的相位失真,频偏估计和相位恢复成为相干接收机中两个重要的功能模块。本文在国家863计划课题“1000b/s相干光传输关键技术研究(2009AA01Z221)”资助下,对上述系统接收机载波频偏和相位恢复算法展开了深入研究,主要内容如下:1.研究了 PM-QPSK的系统组成结构,重点研究了接收机DSP各组成模块的功能,并设计实现了相干接收机后端Maab仿真平台。2.详细分析了载波频偏估计算法,设计了算法并行处理实施方案以解决现有硬件处理速率不足够高的问题,并仿真验证了方案的可行性。设计了四次方频偏估计算法的并行结构;提出了基于误码性能反馈的 BA-PADE( BER-Aided pre-decision- based Angle DifferentialEstimator)算法,解决了传统PADE要求初始频偏设置与真实频偏接近的问题;提出了基于PADE的并行处理算法一一分组PADE( Grouped-PADE)。所设计方案均通过系统仿真验证了可行性。3.详细分析了载波相位恢复算法,为采用现有FPGA或DSP实现l00Gb/级信号处理,设计了载波相位恢复并行处理方案并仿真验证了方案的可行性。设计了基于Ⅴ iterbj- Viterbi的优化算法及其并行处理结构,将其同频偏估计并行算法联合进行了二进制定点仿真分析,仿真结果表明并行处理方案可显著降低硬件处理速率要求。关键词光传输相干接收频偏相位恢复THE RESEARCH OF FREQUENCY OFFSET ESTIMATIONAND PHASE RECOVERY ALGORITHMFOR 100Gbs OPTICAL COHERENT PM-QPSK RECEIVERABStRcTThe rapid development of high bit-rate services in communicationnetworks has instantly demanded a much higher bandwidth of coretransmission links in WAN, inter-province and international networks.The upgrade from the existing 10G/40G optical transmission to 100G hasbeen a trend. The research in recent years indicates that systems withphase modulation and coherent detection are the most promising, ofwhich PM-QPsk gets most recognitionThe PM-QPsK lowers the symbol rate as 1/4 of bit rate whichprovide high spectrum efficiency, and the transceiver structure ofPM-QPSK is simpler and so is easier to realize. Besides, with digitalalgorithms, the electrical Digital Signal Processing(DSP)in thee receivercan flexibly compensate the channel distortion caused by dispersion,carrier frequency offset and phase distortion. Since the phase distortioncaused by frequency and phase offset between lo and carrier is one ofthe main distortions in PM-QPSK, frequency offset compensation andphase recovery act as two of the core modules.With the support of National 863 Project"Research of the KeyTechnologies of 100Gb/s Optical Coherent Transmission Systems?", thisthesis mainly focuses on the research of the digital algorithms of carrierfrequency offset compensation and carrier phase recovery in the receiverof PM-QPSK system and the main contents are as follows1. Investigation of PM-QPSK structure, mainly on the receiver DSPstructure, including function of the several modules in this partDesigning and implementation of the Matlab simulation platform for theback-end of PM-QpsK receiver.2. Analysis on the carrier frequency offset estimation algorithmsdesigning of the parallel structure of the algorithms in order to break therestriction of hardware speed, with feasibility testified by simulationDesigning of the parallel structure of the 4 power method Designing ofBA-PADE (BER-Aided Pre-decision-based Angle Differential Estimator)based on BER feed-back to break the exact initialization restriction oftraditional PADE. Designing of a parallel operation scheme based onPADE, namely Grouped-PADE. Feasibility of both the forementionedscheme testified by simulation.3. Analysis on the carrier phase recovery algorithms, designing ofthe parallel operation scheme in order to realize phase recovery in100Gb/s PM-QPSK with current FPGA or DSP, with feasibility testifiedby simulation. Designing of the optimized and the parallel structure ofViterbi- Viterbi (V-V)method, and binary fixed-point simulation ofparallel v-v together with frequency offset algorithm, the result provedthat the scheme could observably lower the request to the hardwareoperation speedKEYWORDS optical transmission coherent detectionfrequency offset phase recovery

提供完整版hht变换工具箱，用来信号处理分析，希尔伯特变换

晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络；针对晶圆检验时扫描电镜图像的缺陷检测和缺陷分类两问题，采用了“ ZFNet”的卷积神经网络来分类晶圆缺陷，并基于该分类器实现了一种“基于块的卷积神经网络”缺陷检测算法。为了提高准确率和加快速度，又改动“更快的区域卷积神经网络”实现了另一种检测算法。第卷第期邡鑫,史峥:晶圆缺陌检测与分类的卷积神经网络ZENet classifierDarker ImIn.ril” HumpBitel检测算法示意图在训练检测器时,数据集是检测器原始尺寸的图像,且包含标记好的缺陷区域和类型。我们结构通过·系列数据扩张操作,得到组数据,随机选取相比于检测算法主作为训练集,作为测试集。要从以下三方面进行了针对性的改进算法中需要优化的参数有滑动窗口尺寸滑()针对重复计算卷积的缺点,采用先动步幅、概率阙值、面积阙值,由于无法求出统一计算特征图,再按)进行映射各参数与检测结果的明确关系式,所以采用遍历法优化参截取的办法。如图,先通过卷积网络(数。因为检测到的缺陷尽量正确和尽量检测到所有缺陷是)对输入图像计算得到其特征图,因为在输入图像矛盾的,故以精确率和召回率的调和平均值作为优上的都能映射到特征图上,所以从输入图像上按化目标,也可根据实际需要调整两者权重满足不同侧重。割取图像进行卷积运算可以替代为直接从特征图上按测试结果映射后的范围割取,从而避免多次重复计算卷积。由于用训练好的检测模型对测试集检的大小形状不·,而全连接层的神经元连接数是固定的,测,计算模式下每张图大概耗时如果检测到的缺所以对割取得到的子特征图,通过层次采样到统陷与标准答案的且类型相同,则判为正确,否尺寸以连接到全连接层。则判为错误。得到结果如表,计算得:laut Image精确率Feature Map召回率ROI其屮正确缺陷的平均表检测器测试结果数量正确错误network有缺陷(正类)图映射示意图从检测结果来看该算法基本实现∫对图像上晶圆()针对滑动窗口尺寸单·的缺点,增缺陷的检测和分类,但是值较低,缺陷检测位置不加了滑动窗口的尺寸类型,并且增加由一个全卷积网络准确,检测耗时较长,分析其原囚如下)组成的()检测出错的数据中,缺陷较大的类型易判断错,)来预判断是否有缺陷。本文采用面积缺陷较小的容易被漏掉,说明只使用一种尺寸的滑动框很分别为,长宽比分别为、共难适应尺寸变化范围较大的缺陷种尺寸的滑动窗口,依次计算其中有缺陷的概率,再从中)滑动框步幅减小则算法耗时平方倍增加,而步幅筛选出一定数量最有可能有缺陷的区域,进行非极大值抑过长造成缺陷概率分布图分辨率较差,从而检测到缺陷位制(),最后得到一定数置准确度较差量的候选区域。()相邻滑动框都有大量重叠,所以每个区域都被多()针对缺陷检测位置准确度差的缺点,次重复送入计算卷积,导致算法耗吋较长。在全连接层后连接一个边界回归层在与上述检测算法相似的图像目标检测领域,近来出用来修正缺陷位置,该回归层与分类层并列。现的很好的克服了以上缺点并取得了很好的针对本文的缺陷检测问题,直接套用标准效果,所以下面介绍如何通过改动实现品圆并不能解决问题。因为判断晶圆的缺陷类型通常需缺陷的检测与分类。要结合缺陷区域周围的图形信息,而在预判断是否有C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct计算机工程年月日缺陷吋还进行了边界回归。虽然更加准确的给出缺陷的位()将原尺寸为的图像调整为置,但送入检测网络的特征儿乎不包含缺陷周围图肜信息,使得滑动窗口尺寸能够适应缺陷大小的变化范围,也可以导致缺陷分类不准。故木文对标准徹了一些根据实际情况来具体调整。改动:得到缺陷检测算法如图,卷积网络(()将改为只判断滑动窗口内是否有缺陷,而,)将输入图僚转换成多种特征图;根据不进行边界回归,也就是只计算所有滑动窗口有缺陷的概特征图从滑动窗口中选出最有可能存在缺陷的率,选取可能性最大的个,做非极大值抑制,再选出层根据特征图中抽取出对应特征组成特可能性最大的个进行检测。征向量;检测网络()根据特征向()将卷积层的尺寸加大为,加大感受野量判断缺陷类型,并进行边界回归;最后通过和概率),从而在判断滑动框內是否有缺陷吋能参阈值对候选缺陷进行过滤即可得到最终缺陷。考更多的周围信息。Detection NetworkonFolutionnl actorSoftmaxRuI Puling liver,e Prop卟 edMS+PrubilitessionInput Image 1024*1024Fully 10 dyercrectCcrvchrionalLaver size 747图检测算法示意图模型训练和平均值作为优化目标,并且使用相同的训练集和图中的检测算法也是基于架构实现,因为卷测试集积网络提取的特征类型对相似普遍有效,故其卷积网络的测试结果参数是直接迁移第章分类器的卷积层参数。但是用训练好的检测模型对测试集检测,和的参数则需要通过方法进行训练,标准计算模式下每张图大概耗时,采用相同判定标准,提供了分开和联合两种训练方式。为了节约得到检测结果如表(其中负类总数与表中总数不同是因时间,本文采用联合训练方式,并结合缺陷检测问题的实为同一张图屮可能检测到多个缺陷),计算得际情况调整超参数精确率在训练时,对每张输入图像,要计算的滑动窗口召回率数量庞大(种尺寸的滑动窗口,滑动步幅)。所以从中随机抽取个作为训练集,其中正例其中正确缺陷的平均负例,且正例占比不超过。分类器采用表检测器测试结果损失函数数量正确错误在训练时,设置提供个,从中随有缺陷(正类)机选取个作为训练集,其屮正例无缺陷(负类)负例,且正例占比不超过。另外设置学从结果来看该算法各方面都优于检测算习率分类器采用损失函数,而边界回法和值更高说明检测检测缺陷类型正确归采用函数。且位置准确,而且速度也大大提高(检测一张图像耗时从为了与检测算法对比,在最后通过遍历法缩小到)。如图为检测缺陷示例,共中标注了缺陷优化和概率阈值时,同样以精确率和召回率的调位置、类型和对应概率C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct邡鑫,史峥:晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络I I图检测结果示例图结束语而对图像上的缺陷检测和缺陷分类这两个问题,本文提出的改动后的检测算法能够精准、快速地从图像中检测出缺陷并同吋进行分类。得益于卷积神经网络良好的特征学习能力,该检测算法能够根据标记好缺陷位置和类型的数据自动学习特征,从而尽量避免人工千预,使算法具有较强的适应能力。参考文献徐姗姗刘应安徐昇基于卷积神经网络的木材缺陷识别山东大学学报工学版刘云杨建滨王传旭基于卷积神经网络的苹果缺陷检测算法电子测量技术江帆刘辉王彬等基于模型的图像识别计算机工程C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct

VHDL设计的电子数字钟，参赛作品功能齐全，代码相当精简！极力推荐！！！！！！！！！

这个数据集是自己制作的铁轨裂纹数据集，使用LabelImg软件自己标注的，格式为VOC2007。数据集图片共14010张。这是第二部分，第一部分请下载另外一个压缩包，即VOC2007第一部分。

通过485方式实现modbus协议，我也是改了改大佬的代码，增加了注释