模拟数字混合：红外通信的机器学习图像重建技术

本文主要探讨的是"接收前置放大电路在医疗图像重建中的机器学习应用"。文章首先介绍了通信技术的历史背景，从早期的原始通信方式如语言、文字到电报和电话的发明，强调了无线通信的重要性，特别是无线电报和无线电通信技术对现代通信的影响。无线通信通过电磁波的利用，极大地降低了成本，扩大了通信范围，推动了通信技术的飞速发展。 其中，重点阐述了4.5频分复用技术，指出调制后的数字信号和模拟语音信号在频谱上不会相互干扰，可以使用反相加法器进行直接叠加。在发射电路部分，文章提到红外发射管的工作原理，以及如何选择合适的静态工作点并混合模拟和数字信号进行信号发送。单管发射功率不足时，可以通过增加发射管来提高发射能力。 4.7接收和前置放大电路是关键环节，因为接收到的信号是60KHz的ASK信号和300~3KHz模拟语音信号的混合。为了有效分离和放大这些信号，电路选择opa842作为前级放大器，因为它具有较大的带宽，能处理这个频段的信号。该部分还体现了模拟信号与数字信号的混合通信在红外信道上的应用，旨在理论与实践相结合，提升红外通信系统的性能，拓宽其在实际应用中的可能性。 本文研究的核心内容围绕着红外通信技术，尤其是在医疗图像重建中的信号处理和放大，通过机器学习的方法优化接收前置放大电路的设计，以适应复杂的信号环境。这一研究对于推动无线通信技术尤其是红外通信技术的发展具有实际价值，也验证了理论知识在实际工程中的有效性。