MOCCII任意电流模式滤波器设计

在一系列新的任意阶电流模式低通滤波器设计方法实现的基础上,提出一种基于MOCCII(多端输出第二代电流传输器)n阶任意形式的电流模式信号处理系统的设计方法。用该方法可以设计出任意形式的模拟信号处理系统，并且用该方法设计出的所有信号处理系统都能实现高通滤波、低通滤波、带通滤波及其他任意形式的信号处理功能。不但电路简单，而且每种信号处理器中的所有无源器件都接地，有利于集成，使得基于MOCCII的电流模式信号处理器的系统设计有法可循。     

基于深度神经网络的猪咳嗽声识别方法

猪只呼吸道疾病易传染，影响猪的养殖生产效率，咳嗽是呼吸道疾病的显著症状之一，为识别猪只咳嗽声，提出了一种基于深度神经网络的识别方法。对声音信号进行谱减法去噪和双门限端点检测后分别提取梅山猪咳嗽及喷嚏、鸣叫、呼噜声的滤波器组(Log＿filter bank, logFBank)和梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstral coefficents, MFCC)特征，每种特征与其一阶及二阶差分组合作为卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNNs)和深层前馈序列记忆神经网络(Deep feed forward sequential memory networks, DFSMN)咳嗽声识别模型的输入，进行多分类训练。对比不同特征提取方法及不同迭代次数对模型效果的影响，实验结果表明，以MFCC作为特征输入的CNNs模型效果较优，测试集上咳嗽声识别精确率为97%,召回率为96%,F1值为98%,总体识别准确率为96.71%。表明该模型有效可行，可为生猪福利养殖中猪咳嗽声识别提供技术支持。     

基于CFBCCⅡ的差分多环反馈电流模式滤波器的系统设计

提出了一个电流控制全平衡差分式电流传输器(CFBCCII).该电路具有全平衡差分式结构:即具有一对差分式Y端、差分式X端和差分式Z端.在此基础上,提出了一种基于CFBCCII的差分式全极点n阶多环反馈电流模式滤波器的系统设计方法.该系统可以通过不同反馈实现不同结构的低通滤波器.所设计的滤波器的截止频率具有电流可调性,滤波器不受阶数限制.所有的n阶滤波器均由n个CFBCCII及2n个电容元件构成,所有的电容元件都接地,便于集成.     

高阶∑△ADC的抽取滤波器的设计

通过优化和改进梳状滤波器结构,采用FIR补偿滤波器以补偿通带衰减,并合理安排硬件电路以节省面积,设计了一种高速、低功耗高阶∑△ADC中的抽取滤波器.应用Matlab进行电路仿真,该滤波器阻带衰减为-65 dB,通带纹波为±0.05 dB,过渡带为0.454fs～0.583fs.经过VerilogXL和系统验证,该滤波器完全满足∑△ADC的系统要求.