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遗传算法分析TSP
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遗传算法(GA)是一种解优化问题的随机搜索方法，它借助于生物进化中的自然选择和遗传(即适者生存)的规律.
算法步骤(基本遗传算法)
Step1.随机初始化pop_size个染色体.Step2.用交叉算法更新染色体.Step3.用变异算法更新染色体.Step
4.计算所有染色体的目标值.Step5.根据目标值计算每个染色体的适应度.Step6.通过轮盘赌的方法选择染色体.Step
7.重复第二至第六步直到终止条件满足.Step8.输出最好的染色体作为最优解.
为利于遗传算法的计算，首先要对解进行编码，编码后的解称为染色体.对于约束优化问题，遗传算法是在染色体中进行操作，而把操作结果解码后去检验其可行性.
遗传算法的主要特征：
群体和种群的维数相等，为一个偶数维，且不随代数的变化而变化；适应函数直接选用目标函数；种群中的个体通过轮盘赌的方法选取；种群中的一对个体采用随机交配位的方式产生一对子代；每一个基因有相同的变异概率。
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数字化失真度测量仪的设计
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失真度表征一个信号偏离纯正弦信号的程度，是无线电信号的一个重要参数。在无线电计量测试中,许多参数的准确测量都涉及失真度测量问题。例如：在检定电压表、功率表和交流数字式电压表时，为了减小不同检波式仪表的波形误差、提高检定的准确度，就必须减小信号源的失真。
基于FPGA开发板（DE2-115）和AD/DA板（THDB-ADA），采用加三角窗的FFT法，在QUARTUSii环境下实现了数字化失真度测量仪的设计和仿真工作。对正弦信号、方波信号、三角波信号的实测结果具有较高的精度，并能在LCD上显示失真度。
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基于线性调频信号的脉冲压缩处理(fpga)
4.0分
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基于线性调频信号的脉冲压缩处理
调试环境的熟悉——硬件及软件
基于VerilogHDL语言的FPGA开发
基于ChipScope的调试
信号的中频采样
基于多相滤波的正交解调
信号的FIR滤波运算
系统集成
本实验中FPGA板卡上的ADC是电脑通过usb3.0写控制字到ARM中控制时钟管理LMK04808去配置ADC芯片的采样频率。（此次中频采样率）。
首先将USB3.0的工程下载到开发板上，再通过U
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随机信号处理线性调频脉冲信号
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线性调频脉冲信号，时宽10us，带宽543MHz，对该信号进行匹配滤波后，即脉压处理，处理增益为多少？脉压后的脉冲宽度为多少？并用图说明脉压后的脉冲宽度，内差点看3dB带宽，以该带宽说明距离分辨率与带宽的对应关系。
建议补充：比较矩形视频脉冲信号、矩形包络单个中频脉冲信号、线性调频矩形脉冲信号匹配滤波，说明脉压后的脉冲3dB宽度变化，与原脉冲的宽度比较得出压缩比即增益。另外，通过仿真加噪声0dB信噪比来看脉压后信噪比有没有提升。
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