為去除腦電信號采集過程中存在的噪聲信號，提出了基于小波閾值去噪的腦電信號去噪。以小波閾值降噪為基礎，首先利用db4小波對腦電信號進行5尺度分解，然后采用軟、硬閾值與小波重構的算法進行去噪。通過對MIT腦電數據庫中的腦電信號進行仿真，結果表明，采用軟閾值方法有效去除了噪聲，提高了腦電信號的信噪比。
標簽： 小波分析 腦電信號
上傳時間： 2014-12-23
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數字接收機輸入端的信噪比對其捕獲性能具有較大的影響，文中通過理論和大量實驗反正分析了量化位數對導航信號相對捕獲峰值及信噪比的影響，并分析了在給定抗干擾指標下衛星導航抗干擾系統所需的最小及最多量化位數，為實現導航抗干擾系統時合理選擇量化位數提供了理論依據。
標簽： 量化 抗干擾 性能影響
上傳時間： 2013-10-09
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論述了過采樣Σ一AADC的基本原理及結構，分析了Σ一△調制器的頻域傳輸特性和系統的信噪比，給出了實現不同的A／D轉換精度必須滿足的條件和用單片機實現Σ一AADC的具體方法和電路．實際使用表明，該方法測量結果可靠，具有實用價值．
標簽： ADC 過采樣
上傳時間： 2013-11-17
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基于數字微鏡器件（Digital Micro-mirror Device，DMD）的哈達瑪變換光譜技術是一種新型的光譜成像技術，在國內很少有專門的文獻介紹[1-3]。文中先介紹了本實驗采用的哈達瑪光譜儀樣機的原理以及哈達瑪成像光譜儀優于傳統模板的獨特之處，即獲得多通道高能量高信噪比的光譜數據，然后描述對采集到的數據做高信噪比，高分辨率壓縮處理，最后說明此方法實時性強、圖像失真小、實用價值高、應用范圍廣。
標簽： 哈達 變換光譜儀 壓縮系統
上傳時間： 2013-11-25
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將模擬信號轉換為數字信號后再進行處理,是當前信號處理普遍使用的方法,模數轉換器（ADC）就是將模擬信號轉換為數字信號的器件,所以計算其有效轉換位數對系統性能評估就顯得尤為重要。文中結合項目工程實踐,討論了ADC有效轉換位數的兩種測試方法:噪聲測試法和信噪比測試法,并對兩種方法進行了仿真與分析。
標簽： ADC 模數轉換器 計算
上傳時間： 2013-12-17
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模擬轉換器性能不只依賴分辨率規格 大量的模數轉換器(ADC)使人們難以選擇最適合某種特定應用的ADC器件。工程師們選擇ADC時，通常只注重位數、信噪比(SNR)、諧波性能，但是其它規格也同樣重要。本文將介紹ADC器件最易受到忽視的九項規格，并說明它們是如何影響ADC性能的。 1. SNR比分辨率更為重要。 ADC規格中最常見的是所提供的分辨率，其實該規格并不能表明ADC器件的任何能力。但可以用位數n來計算ADC的理論SNR： 不 過工程師也許并不知道，熱噪聲、時鐘抖動、差分非線性(DNL)誤差以及其它參數異常都會限制ADC器件的SNR。對于高性能高分辨率轉換器尤其如此。一 些數據表提供有效位數(ENOB)規格，它描述了ADC器件所能提供的有效位數。為了計算ADC的ENOB值，應把測量的SNR值放入上述公式，并求解 n。
標簽： ADC 指標
上傳時間： 2014-12-22
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為提高弱信號檢測中的信噪比, 常采用選頻放大電路放大微弱信號, 然后利用自相關檢測技術只提取所需信號, 抑制噪聲干擾信號。
標簽： 微弱信號 選頻放大電路
上傳時間： 2014-12-24
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提出了用“過采樣”技術使在有用的測量頻帶內的信噪比得到改善, 從而提高ADC 測量的分辨率。并利用Matlab 對其結論進行仿真, 且在TMS320L F2407 DSP 上予以實現,結果表明信噪比和測量分辨率明顯提高。
標簽： ADC 過采樣 測量 分辨率
上傳時間： 2013-11-20
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提出了一種在TI公司高性能數字信號處理器TMS320DM3730上進行H.264編碼器（即x264編碼器）移植與優化的方法，詳細描述了在CCS4.2開發平臺上進行x264編碼器移植工作的基本原理和需要注意的問題。為了提高編碼速度，針對DM3730處理器的結構特點，對x264編碼器進行了優化，主要方法包括編譯器優化、內存優化、C語言代碼優化及匯編代碼優化。對x264編碼器進行的CIF格式編碼測試結果表明，在均值信噪比略微降低的前提下，編碼速度得到了顯著提高，因此獲得了更優的編碼效率。
標簽： 3730 TMS 320 264
上傳時間： 2013-10-30
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隨著數字音頻技術的不斷發展，數字化音頻設備已廣泛應用于廣播電視節目領域。鑒于專業數字音頻設備越來越多地需求，以及專用接收發送設備的復雜性，本設計采用Philips公司的ARM7控制芯片LPC2138結合音響設備專用芯片，設計一個簡單的AES/EBU（AES3）數字音頻收發系統，實現了專業AES3數字音頻的接收與發送。實驗顯示，在輸入1 kHz，24 dBu時，本設計的總諧波失真小于0.005%，信噪比大于90 dBu。
標簽： 2138 AES3 LPC 數字音頻
上傳時間： 2013-11-11
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