雪崩光電二極管 (APD) 接收器模塊在光纖通信繫統中被廣泛地使用。APD 模塊包含 APD 和一個信號調理放大器，但並不是完全獨立。它仍舊需要重要的支持電路，包括一個高電壓、低噪聲電源和一個用於指示信號強度的精準電流監視器
上傳時間： 2013-11-22
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對脈搏波的完全分析是建立在含有少量噪聲且較為清晰的脈搏波信號中，然而在采集脈搏波信號時容易受到多種干擾的影響，使其提取出來的脈搏波含有大量的噪聲，因此降噪處理顯得尤為必要。同時，脈搏波中含有人體生理病理信息，不同的人將表現為不同的特征，可以看出確定脈搏波特征點對于分析人體生理健康很有意義。針對信號去噪問題采用小波變換和多分辨率分析的方法，該方法在時域和頻域都能表征信號局部信息的能力，且具有對信號具有自適應性。運用極值法確定出脈搏波的峰值點，然后再根據峰值點確定出其他特征點的位置，實驗證明該方法能夠增加特征點的檢出率。
上傳時間： 2013-10-12
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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。
上傳時間： 2014-12-23
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應用自適應的干擾對消法去除高斯白噪聲，程序中給出兩種相關噪聲產生的方法，第一種只有一個噪聲是隨機產生的，第二種兩個噪聲都是隨機產生的。程序中給出了去噪后信噪比和均方差的增益。
上傳時間： 2013-11-30
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小波信號消噪，使用小波閾值法對含噪信號進行去噪。
標簽： 信號
上傳時間： 2017-05-02
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基于小波和全變分兩種不同模型進行圖像去模糊和去噪試驗。使用快速有效的FISTA算法。
標簽： 圖像恢復 圖像去噪 小波 全變分
上傳時間： 2015-03-11
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MATLAB去噪聲代碼簡單MATLAB去噪聲代碼簡單MATLAB去噪聲代碼簡單MATLAB去噪聲代碼簡單
上傳時間： 2021-09-14
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單脈沖雷達在我國航天測控領域具有非常重要的作用。隨著新技術的不斷研發和投入使用，數字單脈沖雷達技術已經日趨成熟并逐漸走向實用，模擬單脈沖雷達接收機進行數字化改造適應了技術發展的趨勢。接收機數字化改造的目的是在設備可靠性增加的基礎上，實現雷達跟蹤距離的大幅提高。在進行接收機數字化改造前，要進行雷達回波微弱信號檢測方法的研究，以達到在數字接收機上實現提高回波信號輸出信噪比的目的，從而增加單脈沖雷達的跟蹤距離。本文在研究大量國內外微弱信號檢測成果的基礎上，結合我國單脈沖雷達回波信號處理特點，提出了應用小波多分辨率閥值去噪來實現單脈沖雷達微弱信號檢測的方法。闡述了單脈沖雷達微弱信號檢測方法的研究背景，并介紹了單脈沖雷達回波微弱信號的采集和提取工作。提出應用小波多分辨率閥值去噪法來進行單脈沖雷達回波微弱信號檢測的方法，并通過MATLAB仿真進行了算法驗證，在理論和實驗上驗證了在回波信號去噪效果和波形恢復方面的良好效果，為后續的接收機數字化改造奠定了理論基礎和算法模型。本文提出的方法有效地提高了微弱信號檢測輸出的信噪比，大幅增加了單脈沖雷達的跟蹤距離。
上傳時間： 2022-06-18
上傳用戶：jason_vip1
自適應濾波器的硬件實現一直是自適應信號處理領域研究的熱點。隨著電子技術的發展，數字系統功能越來越強大，對器件的響應速度也提出更高的要求。 本文針對用通用DSP 芯片實現的自適應濾波器處理速度低和用HDL語言編寫底層代碼用FPGA實現的自適應濾波器開發效率低的缺點，提出了一種基于DSP Builder系統建模的設計方法。以隨機2FSK信號作為研究對象，首先在matlab上編寫了LMS去噪自適應濾波器的點M文件，改變自適應參數，進行了一系列的仿真，對算法迭代步長、濾波器的階數與收斂速度和濾波精度進行了研究，得出了最佳自適應參數，即迭代步長μ=0.0057，濾波器階數m=8，為硬件實現提供了參考。 然后，利用最新DSP Builder工具建立了基于LMS算法的8階2FSK信號去噪自適應濾波器的模型，結合多種EDA工具，在EPFlOKl00EQC208-1器件上設計出了最高數據處理速度為36.63MHz的8階LMS自適應濾波器，其速度是文獻[3]通過編寫底層VHDL代碼設計的8階自適應濾波器數據處理速度7倍多，是文獻[50]采用DSP通用處理器TMS320C54X設計的8階自適應濾波器處理速度25倍多，開發效率和器件性能都得到了大大地提高，這種全新的設計理念與設計方法是EDA技術的前沿與發展方向。 最后，采用異步FIFO技術，設計了高速采樣自適應濾波系統，完成了對雙通道AD器件AD9238與自適應濾波器的高速匹配控制，在QuartusⅡ上進行了仿真，給出了系統硬件實現的原理框圖，并將采樣濾波控制器與異步FIF0集成到同一芯片上，既能有效降低高頻可能引起的干擾又降低了系統的成本。
上傳時間： 2013-06-01
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數字識別系統源代碼 使用說明 第一步：訓練網絡。使用訓練樣本進行訓練。（此程序中也可以不訓練，因為筆者已經將訓練好的網絡參數保存起來了，讀者使用時可以直接識別） 第二步：識別。首先，打開圖像（256色）；再次，進行歸一化處理，點擊“一次性處理”；最后，點擊“R”或者使用菜單找到相應項來進行識別。識別的結果顯示在屏幕上，同時也輸出到文件result.txt中。 該系統的識別率一般情況下為90%。 此外，也可以單獨對打開的圖片一步一步進行圖像預處理工作，但要注意，每一步工作只能執行一遍，而且要按順序執行。 具體步驟為：“256色位圖轉為灰度圖”－“灰度圖二值化”－“去噪”－“傾斜校正”－“分割”－“標準化尺寸”－“緊縮重排”。 注意，待識別的圖片要與win.dat和whi.dat位于同一目錄，這兩文件保存訓練后網絡的權值參數。
上傳時間： 2013-06-25
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