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Synaptics和 DSP Group, Inc今天宣布,双方董事会一致批准 Synaptics 以每股 22.00 美元全现金收购全球领先的融合通信语音和无线芯片组解决方案提供商 DSP Group交易。此次合并预计将为新实体产生 3000 万美元的年运行率协同效应,并将在关闭后的 12 个月内实现,并立即增加 Synaptics 的非 GAAP 收益。据介绍,这单涉及5.38亿美元的交易预计将通过手头现金和完全承诺的增量债务融资安排相结合进行融资,并预计在 2021 日历年年底完成,但须符合 DSP 集团股东的批准和惯例成交条件。据了解,DSP Group 成立于 1987 年,最初开始授权 DSP 内核,如 Pine、Oak 和 Teak。2002 年,该集团将其 IP 许可业务与 Parthus Technologies 合并创建了 Ceva,并专注于音频数字信号处理器,该公司最近又专注于 AI 内核。2020 年,他们收购了瑞士的降噪专家 SoundChip,并在加利福尼亚州圣何塞设有总部,在德国纽伦堡、爱丁堡和英国达斯伯里设有办事处。资料显示,DSP 集团拥有面向音频物联网 (IoAT) 多个市场的无线芯片,采用 DECT/CAT-iq、ULE、Wi-Fi、PSTN、HDClear、视频和 VoIP 技术。该公司上一季度的营业额为 3580 万美元,2020 年的营业额为 1.145 亿美元。每股 22.00 美元的交易使公司价值 5.28 亿美元。Synaptics则在最近宣布了其低功耗边缘 AI 计划,并将 DSP 集团的 SmartVoice 产品添加到 Synaptics 的 Katana 智能视觉平台,创建了一个完整的产品组合,既可以满足现有客户的需求,又可以应对重要的未来市场。此外,此次合并通过为智能家居安全系统添加 DECT 超低能耗 (ULE),进一步加强了 Synaptics 无线连接产品组合。Synaptics 总裁兼首席执行官 Michael Hurlston 表示:“我们继续投资于使我们的产品组合向物联网应用倾斜的技术。“DSP 集团在 SmartVoice 和 ULE 无线解决方案方面的专业知识,加上 Synaptics 在远场语音识别和物联网导向 Wi-Fi/BT 组合方面的领先地位,使我们能够为合并后的客户群提供日益差异化的解决方案,同时使我们处于领先地位在网络边缘过渡到支持 AI 的设备。”DSP Group 首席执行官 Ofer Elyakim 表示:“我们很高兴与公认的物联网产品领导者 Synaptics 携手合作。此次合并为支持我们一路走来的股东带来了丰硕的成果,带来了有意义且确定的价值。” . “我们的互补产品组合与我们世界一流的工程团队的结合为 DSP Group 的核心技术进一步扩展到我们现有客户的产品组合创造了一个令人兴奋的机会。”附详细PPT
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检测技术与信号处理(十五)
检测技术与信号处理(十五)
根据上次的学习,我们学习了信号的互相关函数,接下来我们接着上次的讲解,和大家学习一下相关函数估计并简单介绍一下功率谱。
According to the previous study, we learned the cross-correlation function of the signal. Next, we will continue with the previous explanation, and learn about the correlation function estimation and briefly introduce the power spectrum.
相关函数估计
对于周期信号,可用一个周期内的观察值的平均值代表整个过程的平均值。而对于随机信号,可用有限时间的样本记录所求得得相关函数值来作为随机信号相关函数的估计,即
For periodic signals, the average value of observations in a period can be used to represent the average value of the entire process. For random signals, the correlation function value obtained from the sample record of a finite time can be used as the estimation of the correlation function of the random signal, namely
而对于有限个序列点N得数字信号的相关函数估计,可写成
And for a finite number of sequence points N to obtain the correlation function estimation of the digital signal, it can be written as
之后简单介绍一下功率谱作用分析,信号的时域描述反映了信号幅值随时间变化得特征,相关分析从时域为在噪声背景下提取有用信息提供了手段,并且信号的频域的描述反映了信号的频率提供了信号的频率结构和各频率成分的幅值大小,功率谱密度函数、相关函数、倒谱分析则从频域为研究平稳随机过程提供了重要方法。
Then briefly introduce the analysis of the power spectrum effect. The time domain description of the signal reflects the characteristics of the signal amplitude over time. The correlation analysis provides a means from the time domain to extract useful information under the background of noise, and the frequency domain description of the signal reflects The frequency of the signal provides the frequency structure of the signal and the amplitude of each frequency component. The power spectrum density function, correlation function, and cepstrum analysis provide important methods for studying stationary random processes in the frequency domain.
首先介绍一下自功率密度函数:x(t)是零均值的随机信号(若x(t)是非零均值的,可以通过适当处理使其均值为0),并假定x(t)中没有周期分量,则;
First introduce the self-power density function: x(t) is a random signal with zero mean value (if x(t) is a non-zero mean value, it can be processed to make its mean value 0), and it is assumed that there is no periodic component in x(t) ,but;
将自相关函数的傅里叶变换
Fourier transform of autocorrelation function
定义为其自功率谱密度函数,简称为自功率谱或自谱。据傅里叶逆变换,有
Defined as its self-power spectral density function, referred to as self-power spectrum or self-spectrum for short. According to the inverse Fourier transform, there are
相信大家通过PPT上的解说已经对相关函数估计有了一定的了解。下周五我为大家介绍功率谱应用。
I believe that everyone has a certain understanding of the correlation function estimation through the explanation on the PPT. I will introduce the power spectrum application to you next Friday.
参考资料:
文字:重庆邮电大学郑佳老师检测技术与信号处理PPT;
图片:百度;
翻译:GooGle翻译.
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