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
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行循環平移，使用Contourlet域HMT模型對平移后的圖像進行降噪處理，然后將降噪后的圖像進行循環反平移，最后將不同循環平移量下的降噪圖像進行平均處理，以減少去噪后圖像的失真。實驗結果表明，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。
標簽： Contourlet Spinning Cycle HMT
上傳時間： 2014-12-23
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· 摘要： 通過分析小波分析法中的閾值去噪算法的原理,根據MEMS陀螺儀信號漂移的數學模型,采用了基于小波閾值去噪法對MEMS陀螺儀的輸出進行實時消噪處理.并將該算法應用到基于DSP的某MEMS陀螺捷聯慣導系統后對系統的MEMS陀螺儀進行零漂試驗.通過整個系統試驗結果分析,使用小波閾值去噪法對抑制MEMS陀螺儀零漂,改善MEMS陀螺儀的零偏穩定性具有很好的效果,肯定了小波閾值去
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：xiehao13
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
上傳用戶：zhangyigenius
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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1.對染噪doppler信號進行小波包3層分解：分解層次j=1,2時，都是信號的概貌；當j=3時，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.對加噪Blocks信號進行不同閾值及不同閾值的使用方式降噪。
上傳時間： 2016-08-08
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CCD常用知識總結隨著CCD的不斷發展，尤其典型的是當微光CCD向低照度方向發展時，噪聲已經成為阻礙CCD進一步發展的障礙。噪聲是CCD的一個重要參數，它是決定信噪比S/N（Singal/Noise）的重要因素，而同時信噪比又是各種數據參數中最重要的指標之一。隨著CCD器件向小型化、集成化的不斷發展，CCD光敏元數的增加勢必減小光敏元的面積，從而降低了CCD的輸出飽和信號。為擴大CCD的動態范圍，就必須降低CCD的噪聲（動態范圍與噪聲間的聯系）。CCD工作時，在輸入結構、輸出結構、信號電荷存儲和轉移過程中都會產生噪聲。噪聲疊加在信號電荷上，形成對信號的干擾，降低了信號電荷包所代表的信息復原后的精度，并且限制了信號電荷包的最小值。CCD圖像傳感器的輸出信號是空間采樣的離散模擬信號，其中夾雜著各種噪聲和干擾。CCD輸出信號處理的目的是在不損失圖像細節并保證在CCD動態范圍內，圖像信號隨目標亮度線形變化是盡可能消除這些噪聲和干擾。（選自《CCD降噪技術的研究》燕山大學工學碩士學位論文）
標簽： ccd
上傳時間： 2022-06-23
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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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