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信號(hào)降噪

小波變換降噪處理及其Matlab實(shí)現(xiàn)

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標(biāo)簽： matlab

上傳時(shí)間： 2022-03-29

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基于Qualcomm QCC3020的雙麥克風(fēng)降噪之TWS無(wú)線藍(lán)牙耳機(jī)方案

QCC3020芯片是Qualcomm最新一代低功耗TWS藍(lán)牙5.0芯片，該芯片重要的功能是可以支持同時(shí)使用2個(gè)模擬或者數(shù)字麥克風(fēng)用于通話中進(jìn)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(shù)。QCC3020與3026同屬于QCC302x系列芯片，在應(yīng)用功能上有很多類似相同的功能，但開發(fā)使用的ADK不一樣，最重要的是芯片使用市場(chǎng)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(jī)，芯片價(jià)格較貴，量產(chǎn)時(shí)對(duì)PCB板材和生產(chǎn)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(jī)和頭戴式耳機(jī)，芯片價(jià)格便宜，量產(chǎn)對(duì)PCB板材和生產(chǎn)線要求不高。

標(biāo)簽： 麥克風(fēng) 無(wú)線藍(lán)牙耳機(jī)

上傳時(shí)間： 2022-06-07

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YMU831-數(shù)字主動(dòng)降噪方案

新一代雅馬哈耳機(jī)主動(dòng)降噪方案：耳機(jī)搭載YUM831降噪芯片，實(shí)現(xiàn)ANC（Active Noise Cancellation）功能，開啟安靜完美的聽覺之旅。功能特點(diǎn)： 1、媲美市場(chǎng)主流的耳機(jī)主動(dòng)降噪效果（ANC） 2、無(wú)需Voice MIC,能實(shí)現(xiàn)HF通話 3、強(qiáng)大的噪聲抑制和ANC效果并用，對(duì)在嘈雜環(huán)境下通話十分有效此外，還可將此作為助聽器使用（Hearing Aid）

標(biāo)簽： 數(shù)字主動(dòng)降噪

上傳時(shí)間： 2022-07-23

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基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法

為了提高圖像去噪效果，提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先將待去噪圖像進(jìn)行循環(huán)平移，使用Contourlet域HMT模型對(duì)平移后的圖像進(jìn)行降噪處理，然后將降噪后的圖像進(jìn)行循環(huán)反平移，最后將不同循環(huán)平移量下的降噪圖像進(jìn)行平均處理，以減少去噪后圖像的失真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不僅可以提高降噪后圖像峰值信噪比，而且可以提高降噪后圖像的視覺效果。

標(biāo)簽： Contourlet Spinning Cycle HMT

上傳時(shí)間： 2014-12-23

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小波閾值去噪法在MEMS陀螺儀信號(hào)降噪中的應(yīng)用

· 摘要：通過分析小波分析法中的閾值去噪算法的原理,根據(jù)MEMS陀螺儀信號(hào)漂移的數(shù)學(xué)模型,采用了基于小波閾值去噪法對(duì)MEMS陀螺儀的輸出進(jìn)行實(shí)時(shí)消噪處理.并將該算法應(yīng)用到基于DSP的某MEMS陀螺捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)后對(duì)系統(tǒng)的MEMS陀螺儀進(jìn)行零漂試驗(yàn).通過整個(gè)系統(tǒng)試驗(yàn)結(jié)果分析,使用小波閾值去噪法對(duì)抑制MEMS陀螺儀零漂,改善MEMS陀螺儀的零偏穩(wěn)定性具有很好的效果,肯定了小波閾值去

標(biāo)簽： MEMS 小波閾值去噪信號(hào)降噪

上傳時(shí)間： 2013-04-24

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10Gbits GPON系統(tǒng)的完整，緊湊型APD偏置解決方案

雪崩光電二極管 (APD) 接收器模塊在光纖通信繫統(tǒng)中被廣泛地使用。APD 模塊包含 APD 和一個(gè)信號(hào)調(diào)理放大器，但並不是完全獨(dú)立。它仍舊需要重要的支持電路，包括一個(gè)高電壓、低噪聲電源和一個(gè)用於指示信號(hào)強(qiáng)度的精準(zhǔn)電流監(jiān)視器

標(biāo)簽： Gbits GPON APD 10

上傳時(shí)間： 2013-11-22

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基于小波分析的腦電信號(hào)處理

為去除腦電信號(hào)采集過程中存在的噪聲信號(hào)，提出了基于小波閾值去噪的腦電信號(hào)去噪。以小波閾值降噪為基礎(chǔ)，首先利用db4小波對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行5尺度分解，然后采用軟、硬閾值與小波重構(gòu)的算法進(jìn)行去噪。通過對(duì)MIT腦電數(shù)據(jù)庫(kù)中的腦電信號(hào)進(jìn)行仿真，結(jié)果表明，采用軟閾值方法有效去除了噪聲，提高了腦電信號(hào)的信噪比。

標(biāo)簽： 小波分析腦電信號(hào)

上傳時(shí)間： 2014-12-23

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1.對(duì)染噪doppler信號(hào)進(jìn)行小波包3層分解：分解層次j=1,2時(shí)

1.對(duì)染噪doppler信號(hào)進(jìn)行小波包3層分解：分解層次j=1,2時(shí)，都是信號(hào)的概貌；當(dāng)j=3時(shí)，反映概貌的已幾乎不含噪聲分量，而其它噪聲分量的幅值已很小。 2.對(duì)加噪Blocks信號(hào)進(jìn)行不同閾值及不同閾值的使用方式降噪。

標(biāo)簽： doppler 分解信號(hào)

上傳時(shí)間： 2016-08-08

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CCD常用知識(shí)總結(jié)

CCD常用知識(shí)總結(jié)隨著CCD的不斷發(fā)展，尤其典型的是當(dāng)微光CCD向低照度方向發(fā)展時(shí)，噪聲已經(jīng)成為阻礙CCD進(jìn)一步發(fā)展的障礙。噪聲是CCD的一個(gè)重要參數(shù)，它是決定信噪比S/N（Singal/Noise）的重要因素，而同時(shí)信噪比又是各種數(shù)據(jù)參數(shù)中最重要的指標(biāo)之一。隨著CCD器件向小型化、集成化的不斷發(fā)展，CCD光敏元數(shù)的增加勢(shì)必減小光敏元的面積，從而降低了CCD的輸出飽和信號(hào)。為擴(kuò)大CCD的動(dòng)態(tài)范圍，就必須降低CCD的噪聲（動(dòng)態(tài)范圍與噪聲間的聯(lián)系）。CCD工作時(shí)，在輸入結(jié)構(gòu)、輸出結(jié)構(gòu)、信號(hào)電荷存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)移過程中都會(huì)產(chǎn)生噪聲。噪聲疊加在信號(hào)電荷上，形成對(duì)信號(hào)的干擾，降低了信號(hào)電荷包所代表的信息復(fù)原后的精度，并且限制了信號(hào)電荷包的最小值。CCD圖像傳感器的輸出信號(hào)是空間采樣的離散模擬信號(hào)，其中夾雜著各種噪聲和干擾。CCD輸出信號(hào)處理的目的是在不損失圖像細(xì)節(jié)并保證在CCD動(dòng)態(tài)范圍內(nèi)，圖像信號(hào)隨目標(biāo)亮度線形變化是盡可能消除這些噪聲和干擾。（選自《CCD降噪技術(shù)的研究》燕山大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文）

標(biāo)簽： ccd

上傳時(shí)間： 2022-06-23

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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)頻分析方法分

上傳時(shí)間： 2013-04-24

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