在小波變換中基于模極大值降噪算法的子程序
上傳時間： 2013-12-07
上傳用戶：haohaoxuexi
對數據進行256個點的FFT降噪，通過軟件Audacity看到降噪效果明顯
上傳時間： 2017-06-29
上傳用戶：q313149369
針對車內噪聲會對人體健康造成不良影響的問題。文中采用線性橫向結構濾波器和 FXLMS 算法構建系統模型，在 Matlab 平臺上引入次級通路理念，搭建加入次級通路傳函的有源前饋噪聲控制系統， 解決了有源噪聲控制系統中的非線性通路問題。實驗結果表明，建立的自適應主動降噪系統穩定、可靠。當濾波器階數 M 為 32 時， 效果理想。該系統為解決車內降噪問題提供了有效方法。
標簽： 降噪
上傳時間： 2017-12-02
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對軸承信號進行小波分解后降噪，找出故障頻率
上傳時間： 2021-01-10
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該文檔為小波閾值降噪在手寫數字識別圖像預處理中的應用概述資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………
標簽： 圖像預處理
上傳時間： 2021-10-16
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基于小波變換的圖像降噪這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
上傳時間： 2021-12-07
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該文檔為小波變換降噪處理及其Matlab實現總結文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
標簽： matlab
上傳時間： 2022-03-29
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QCC3020芯片是Qualcomm最新一代低功耗TWS藍牙5.0芯片， 該芯片重要的功能是可以支持同時使用2個模擬或者數字麥克風用于通話中進行背景噪聲降噪處理，該芯片使用的是Qualcomm第8代CVC降噪技術。QCC3020與3026同屬于QCC302x系列芯片，在應用功能上有很多類似相同的功能，但開發使用的ADK不一樣，最重要的是芯片使用市場定位不一樣：QCC3026是WLCSP封裝，制造成本高，體積很小，定位于非常緊湊的入耳式TWS耳機，芯片價格較貴，量產時對PCB板材和生產線要求較高。QCC3020采用VFBGA封裝，制造成本低，體積稍大，定位于普通的入耳式耳機和頭戴式耳機，芯片價格便宜，量產對PCB板材和生產線要求不高。
上傳時間： 2022-06-07
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新一代雅馬哈耳機主動降噪方案：耳機搭載YUM831降噪芯片，實現ANC（Active Noise Cancellation）功能，開啟安靜完美的聽覺之旅。 功能特點： 1、媲美市場主流的耳機主動降噪效果（ANC） 2、無需Voice MIC,能實現HF通話 3、強大的噪聲抑制和ANC效果并用，對在嘈雜環境下通話十分有效 此外，還可將此作為助聽器使用（Hearing Aid）
標簽： 數字主動降噪
上傳時間： 2022-07-23
上傳用戶：canderile
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
上傳時間： 2013-04-24
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