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  • 國外優秀信息科學與技術系列教學用書-自適應濾波器原理(中文第四版)赫金pdf格式745頁全本

             本書是自適應信號處理領域的一本經典教材。全書共17章,內容包括:自適應LMS橫向濾波器、自適應格型濾波器、自適應遞歸濾波器、頻域和子帶自適應濾波器、盲自適應濾波器、神經網絡、非線性自適應濾波器等及其在通信與信息系統中的應用。目錄背景與預覽第1章 隨機過程與模型第2章 維納濾波器第3章 線性預測第4章 最速下降算法第5章 最小均方自適應濾波器第6章 歸一化最小均方自適應濾波器第7章 頻域和子帶自適應濾波器第8章 最小二乘法第9章 遞歸最小二乘自適應濾波器第10章 卡爾曼濾波器第11章 平方根自適應濾波器第12章 階遞歸自適應濾波器第13章 有限精度效應第14章 時變系統的跟蹤第15章 無限脈沖響應自適應濾波器第16章 盲反卷積第17章 反向傳播學習后記附錄A 復變量附錄B 對向量微分附錄C 拉格朗日乘子法附錄D 估計理論附錄E 特征分析附錄F 旋轉和映射附錄G 復數Wishart分布術語參考文獻      現在網上流傳的技術類書籍好多都是預覽版本,此書為全本,非常難得,現在分享給大家,希望對大家有所幫助。

    標簽: 自適應濾波器

    上傳時間: 2022-05-14

    上傳用戶:默默

  • 新型智慧驅動器可簡化開關電源隔離拓樸結構中同步整流器

    新型智慧驅動器可簡化開關電源隔離拓樸結構中同步整流器

    標簽: 驅動 開關電源 同步整流器

    上傳時間: 2013-06-05

    上傳用戶:eeworm

  • 基于自適應時頻分析方法的心音信號分析研究.rar

    心音信號是人體最重要的生理信號之一,包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究,內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號(NM)和房顫(AF)、主動脈回流(AR)、主動脈狹窄(AS)、二尖瓣回流(MR)4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面: a)心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析,選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析,選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b)心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析,結果表明:不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系,即需要在小的交叉項干擾與高的時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錐形核時頻(ATF)分析方法,通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構,其性能優于一般錐形核分布(CKD)以及Choi-Williams分布(CWD)、譜圖(SPEC)等固定核時頻分析方法,從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c)心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann() Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果,提取8組特征數據,通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化,且最易于分類的心音信號的2維特征向量,作為心音信號分類的特征向量。 d)心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖,研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法,同時,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則的核函數參數與松弛變量的優化方法,建立了心音信號分類的支持向量機模型,選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本,對余下的每類20組數據進行測試,得到每類的分類精度(Ar)均為100%,同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測,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%,驗證了該方法的分類有效性。 e)心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建,可完成對心音信號的讀取、預處理,繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖;同時,利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接,實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能;最后,通過對心音信號2維特征向量的分析,實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述,本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究,主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量,根據心音信號特征向量組成的散點圖,建立心音信號分類的支持向量機模型,并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究,取得了較為滿意的分類結果,但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足,因此,今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號,進一步提高心音信號分類精度,使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞:心音信號,小波降噪,非平穩信號,心臟雜音,信號處理,時頻分析,自適應,支持向量機

    標簽: 時頻 分析方法

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:weixiao99

  • 基于LMS自適應濾波器信息采集系統設計

    設計并實現具有硬件濾波空氣清新器的信息采集系統,根據空氣的復雜性以及隨機性,結合自適應濾波器的原理,提出一種新的空氣信息采集系統設計方法。該方法利用最小均方(LMS)自適應濾波器進行軟件濾波,針對空氣

    標簽: LMS 自適應濾波器 信息采集 系統設計

    上傳時間: 2013-06-14

    上傳用戶:sjb555

  • 自適應矢量化算法(VQ)源程序VQ

    自適應矢量化算法(VQ)源程序VQ

    標簽: 矢量化 源程序 算法

    上傳時間: 2015-03-09

    上傳用戶:skfreeman

  • 本系統采用Visual Foxprow 5.0編寫,面向對象可視化編程,使系統的開發工作適應目前的流行趨勢。設計時采用了常用的自頂向下的瀑布式結構化設計方法。各子系統具有獨立的數據庫結構

    本系統采用Visual Foxprow 5.0編寫,面向對象可視化編程,使系統的開發工作適應目前的流行趨勢。設計時采用了常用的自頂向下的瀑布式結構化設計方法。各子系統具有獨立的數據庫結構,設計時力求簡單易用,便于維護。各模塊為平行關系,彼此間無直接的參數聯系,也無庫的交叉關聯,從而保證各子系統可以單獨運行。

    標簽: Foxprow Visual 5.0

    上傳時間: 2015-03-12

    上傳用戶:zhichenglu

  • 1.Session獲取BDE信息 2.可視化創建數據表格 3.SQL語句的使用 4.“一對多表”的設計 5.文本和數據記錄的轉換 6.ADO的網絡調用 7.多媒體數據庫的使用 8.IntraWeb技術

    1.Session獲取BDE信息 2.可視化創建數據表格 3.SQL語句的使用 4.“一對多表”的設計 5.文本和數據記錄的轉換 6.ADO的網絡調用 7.多媒體數據庫的使用 8.IntraWeb技術的實現 9.Rave報表的數據庫使用 10.決策圖的使用

    標簽: IntraWeb Session BDE ADO

    上傳時間: 2015-03-13

    上傳用戶:hwl453472107

  • 本系統采用Visual Foxprow 5.0編寫,面向對象可視化編程,使系統的開發工作適應目前的流行趨勢。設計時采用了常用的自頂向下的瀑布式結構化設計方法。各子系統具有獨立的數據庫結構

    本系統采用Visual Foxprow 5.0編寫,面向對象可視化編程,使系統的開發工作適應目前的流行趨勢。設計時采用了常用的自頂向下的瀑布式結構化設計方法。各子系統具有獨立的數據庫結構,設計時力求簡單易用,便于維護。各模塊為平行關系,彼此間無直接的參數聯系,也無庫的交叉關聯,從而保證各子系統可以單獨運行。

    標簽: Foxprow Visual 5.0

    上傳時間: 2014-01-01

    上傳用戶:gxrui1991

  • 網卡驅動程序,說明以太網的一部分,初始化了一些以太網的基礎信息

    網卡驅動程序,說明以太網的一部分,初始化了一些以太網的基礎信息

    標簽: 以太網 網卡驅動 程序

    上傳時間: 2013-12-11

    上傳用戶:libinxny

  • 網卡初始化程序,說明以太網的一部分,初始化了一些以太網的基礎信息

    網卡初始化程序,說明以太網的一部分,初始化了一些以太網的基礎信息

    標簽: 以太網 網卡 初始化程序

    上傳時間: 2015-03-22

    上傳用戶:cursor

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