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信號(hào)量

  • 計(jì)算循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的3階累積量的快速算法

    計(jì)算循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的3階累積量的快速算法,希望對(duì)大家有所幫助

    標(biāo)簽: 計(jì)算 循環(huán) 信號(hào) 快速算法

    上傳時(shí)間: 2017-05-15

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  • 計(jì)算循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的4累積量的算法

    計(jì)算循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的4累積量的算法,希望對(duì)大家有所幫助

    標(biāo)簽: 計(jì)算 循環(huán) 信號(hào) 算法

    上傳時(shí)間: 2014-11-29

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  • 計(jì)算循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的4累積量的快速算法

    計(jì)算循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的4累積量的快速算法,希望對(duì)大家有所幫助

    標(biāo)簽: 計(jì)算 循環(huán) 信號(hào) 快速算法

    上傳時(shí)間: 2014-01-13

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  • 信號(hào)相位匹配法檢測(cè)正弦信號(hào)的高階統(tǒng)計(jì)量方法

    信號(hào)相位匹配法檢測(cè)正弦信號(hào)的高階統(tǒng)計(jì)量方法

    標(biāo)簽: 信號(hào) 相位 匹配法 檢測(cè)

    上傳時(shí)間: 2017-07-01

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  • 對(duì)控制單元ECU模擬量信號(hào)進(jìn)行采集和濾波

    對(duì)控制單元ECU模擬量信號(hào)進(jìn)行采集和濾波

    標(biāo)簽: ECU 控制單元 信號(hào) 模擬量

    上傳時(shí)間: 2013-12-15

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  • PLC控制系統(tǒng)中模擬量信號(hào)采樣和濾波及其Step7語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)

    該文檔為PLC控制系統(tǒng)中模擬量信號(hào)采樣和濾波及其Step7語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)總結(jié)文檔,是一份很不錯(cuò)的參考資料,具有較高參考價(jià)值,感興趣的可以下載看看………………

    標(biāo)簽: plc

    上傳時(shí)間: 2022-04-21

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  • 八通道開關(guān)量采集模塊-開關(guān)量轉(zhuǎn)RS485-DI開關(guān)量信號(hào)隔離轉(zhuǎn)換器

    該文檔為八通道開關(guān)量采集模塊-開關(guān)量轉(zhuǎn)RS485-DI開關(guān)量信號(hào)隔離轉(zhuǎn)換器精講文檔,是一份不錯(cuò)的參考資料,感興趣的可以下載看看,,,,,,,,,,,,,,,,,

    標(biāo)簽: 隔離轉(zhuǎn)換器 rs485 開關(guān)量采集模塊

    上傳時(shí)間: 2022-07-27

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  • 基于自適應(yīng)時(shí)頻分析方法的心音信號(hào)分析研究.rar

    心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一,包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究,內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)(NM)和房顫(AF)、主動(dòng)脈回流(AR)、主動(dòng)脈狹窄(AS)、二尖瓣回流(MR)4種心臟雜音信號(hào)的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面: a)心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過對(duì)心音信號(hào)噪聲分析,選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析,選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b)心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析,結(jié)果表明:不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系,即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此,本文提出了一種自適應(yīng)錐形核時(shí)頻(ATF)分析方法,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu),其性能優(yōu)于一般錐形核分布(CKD)以及Choi-Williams分布(CWD)、譜圖(SPEC)等固定核時(shí)頻分析方法,從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c)心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann() Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析結(jié)果,提取8組特征數(shù)據(jù),通過Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化,且最易于分類的心音信號(hào)的2維特征向量,作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d)心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖,研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法,同時(shí),基于分類的目的 性和可信性,本文提出以分類精度最大為判斷準(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法,建立了心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型,選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本,對(duì)余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試,得到每類的分類精度(Ar)均為100%,同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)測(cè),分類精度分別為:NM、AF、MR的分類精度均為100%,而AR、AS均為95.83%,驗(yàn)證了該方法的分類有效性。 e)心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語(yǔ)言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建,可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理,繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖;同時(shí),利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接,實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能;最后,通過對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析,實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述,本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究,主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號(hào)特征向量,根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖,建立心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型,并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)進(jìn)行了分類研究,取得了較為滿意的分類結(jié)果,但由于用于分類的心臟雜音信號(hào)種類及數(shù)據(jù)量尚不足,因此,今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號(hào),進(jìn)一步提高心音信號(hào)分類精度,使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞:心音信號(hào),小波降噪,非平穩(wěn)信號(hào),心臟雜音,信號(hào)處理,時(shí)頻分析,自適應(yīng),支持向量機(jī)

    標(biāo)簽: 時(shí)頻 分析方法

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

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  • 基于FPGA的DDS信號(hào)源的設(shè)計(jì).rar

    頻率合成技術(shù)廣泛應(yīng)用于通信、航空航天、儀器儀表等領(lǐng)域,目前,常用的頻率合成技術(shù)有直接頻率合成、鎖相頻率合成和直接數(shù)字頻率合成(DDS)等。其中DDS是一種新的頻率合成方法,是頻率合成的一次革命。全數(shù)字化的DDS技術(shù)由于具有頻率分辨率高、頻率切換速度快、相位噪聲低和頻率穩(wěn)定度高等優(yōu)點(diǎn)而成為現(xiàn)代頻率合成技術(shù)中的佼佼者。隨著數(shù)字集成電路、微電子技術(shù)和EDA技術(shù)的深入研究,DDS技術(shù)得到了飛速的發(fā)展。 DDS是把一系列數(shù)字量化形式的信號(hào)通過D/A轉(zhuǎn)換形成模擬量形式的信號(hào)的合成技術(shù)。主要是利用高速存儲(chǔ)器作查尋表,然后通過高速D/A轉(zhuǎn)換產(chǎn)生已經(jīng)用數(shù)字形式存入的正弦波(或其它任意波形)。一個(gè)典型的DDS系統(tǒng)應(yīng)包括以下三個(gè)部分:相位累加器可以時(shí)鐘的控制下完成相位的累加;相位一幅度碼轉(zhuǎn)換電路一般由ROM實(shí)現(xiàn);D/A轉(zhuǎn)換電路,將數(shù)字形式的幅度碼轉(zhuǎn)換成模擬信號(hào)。 現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)設(shè)計(jì)靈活、速度快,在數(shù)字專用集成電路的設(shè)計(jì)中得到了廣泛的應(yīng)用。本論文主要討論了如何利用FPGA來實(shí)現(xiàn)一個(gè)DDS系統(tǒng),該DDS系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)是以FPGA為核心實(shí)現(xiàn)的,使用Altera公司的Cyclone系列FPGA。 文章首先介紹了頻率合成器的發(fā)展,闡述了基于FPGA實(shí)現(xiàn)DDS技術(shù)的意義;然后介紹了DDS的基本理論;接著介紹了FPGA的基礎(chǔ)知識(shí)如結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、開發(fā)流程、使用工具等;隨后介紹了利用FPGA實(shí)現(xiàn)直接數(shù)字頻率合成(DDS)的原理、電路結(jié)構(gòu)、優(yōu)化方法等。重點(diǎn)介紹DDS技術(shù)在FPGA中的實(shí)現(xiàn)方法,給出了部分VHDL源程序。采用該方法設(shè)計(jì)的DDS系統(tǒng)可以很容易地嵌入到其他系統(tǒng)中而不用外接專用DDS芯片,具有高性能、高性價(jià)比,電路結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單等特點(diǎn);接著對(duì)輸出信號(hào)頻譜進(jìn)行了分析,特別是對(duì)信號(hào)的相位截?cái)嗾`差和幅度量化誤差進(jìn)行了詳細(xì)的討論,由此得出了改善系統(tǒng)性能的幾種方法;最后給出硬件實(shí)物照片和測(cè)試結(jié)果,并對(duì)此作了一定的分析。

    標(biāo)簽: FPGA DDS 信號(hào)源

    上傳時(shí)間: 2013-07-05

    上傳用戶:suxuan110425

  • 雙信號(hào)快速測(cè)頻技術(shù)及FPGA實(shí)現(xiàn)

    建立在數(shù)據(jù)率轉(zhuǎn)換技術(shù)之上的寬帶數(shù)字偵察接收機(jī)要求能夠?qū)崿F(xiàn)高截獲概率、高靈敏度、近乎實(shí)時(shí)的信號(hào)處理能力。雙信號(hào)數(shù)據(jù)率轉(zhuǎn)換技術(shù)是寬帶數(shù)字偵察接收機(jī)關(guān)鍵技術(shù)之一,是解決寬帶數(shù)字接收機(jī)中前端高速ADC采樣的高速數(shù)據(jù)流與后端DSP處理速度之間瓶頸問題的可行方案。測(cè)頻技術(shù)以及帶通濾波,即寬帶數(shù)字下變頻技術(shù),是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)率轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。本文首先介紹了寬帶數(shù)字偵察接收關(guān)鍵技術(shù)之一的數(shù)據(jù)率轉(zhuǎn)換技術(shù),著重研究了快速、高精度雙信號(hào)測(cè)頻算法以及實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)。論文主要工作如下: (1)分析了現(xiàn)代電子偵察環(huán)境下的信號(hào)特征,指出寬帶數(shù)字接收機(jī)必須滿足寬監(jiān)視帶寬、流水作業(yè)以及近實(shí)時(shí)的響應(yīng)時(shí)間。給出了一種頻率引導(dǎo)式的數(shù)字接收機(jī)方案,簡(jiǎn)要介紹這種接收機(jī)的關(guān)鍵技術(shù)——快速、高精度頻率估計(jì)以及高效的數(shù)據(jù)率轉(zhuǎn)換。 (2)介紹了FFT技術(shù)在測(cè)頻算法中的應(yīng)用,比較了FFT專用芯片及其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),指出為了滿足實(shí)時(shí)處理要求,必須選用FPGA設(shè)計(jì)FFT模塊。 (3)在分析常規(guī)的插值算法基礎(chǔ)上,提出了一種單信號(hào)的快速插值頻率估計(jì)方法,只需三個(gè)FFT變換系數(shù)的實(shí)部構(gòu)造頻率修正項(xiàng),計(jì)算量低。該方法具有精度高、測(cè)頻速率快的特點(diǎn)。 (4)基于DFT理論和自相關(guān)理論,提出了結(jié)合FFT和自相關(guān)的雙信號(hào)頻率估計(jì)算法。該方法先用DFT估計(jì)其中一個(gè)信號(hào)的頻率和幅度,以此頻率對(duì)信號(hào)解調(diào)并對(duì)消該頻率成分,最后利用自相關(guān)理論估計(jì)出另一個(gè)信號(hào)的頻率。 (5)基于DFT理論和FFT技術(shù),研究了信號(hào)平方與FFT結(jié)合的雙信號(hào)頻率估計(jì)算法。根據(jù)信號(hào)中兩頻率分量的幅度比,只需一次一維平方信號(hào)譜峰搜索,就可以得到雙信號(hào)的和頻與差頻分量的估計(jì)值,并利用插值技術(shù)提高測(cè)頻精度。該算法能夠精確地估計(jì)頻率間隔小的雙信號(hào)頻率,且容易地?cái)U(kuò)展到復(fù)信號(hào),F(xiàn)PGA硬件實(shí)現(xiàn)容易。 (6)基于現(xiàn)代譜分析理論,研究了基于AR(2)模型的雙信號(hào)頻率估計(jì)算法。方法在利用AR(2)模型系數(shù)估計(jì)雙正弦信號(hào)頻率之和的同時(shí),利用FFT快速測(cè)頻算法估計(jì)其中強(qiáng)信號(hào)分量的頻率值。算法仿真驗(yàn)證和性能分析表明了提出的算法能快速高精度地估計(jì)雙信號(hào)頻率。 (7)給出了基于頻譜重心算法的雷達(dá)雙信號(hào)頻率估計(jì)的FPGA硬件實(shí)現(xiàn)架構(gòu),并進(jìn)行了時(shí)序仿真。 (8)討論了雙信號(hào)帶寬匹配接收系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)方案,給出了快速測(cè)頻及帶寬估計(jì)模塊設(shè)計(jì)。

    標(biāo)簽: FPGA 信號(hào) 測(cè)頻

    上傳時(shí)間: 2013-06-02

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