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修正算法

  • 把一種基于語音的正弦模型的高音何時長修正算法應(yīng)用于漢語普通話的韻律調(diào)整

    把一種基于語音的正弦模型的高音何時長修正算法應(yīng)用于漢語普通話的韻律調(diào)整

    標簽: 語音 正弦 模型 修正算法

    上傳時間: 2013-12-16

    上傳用戶:2404

  • 基于ARM的T波交替檢測技術(shù)

    心血管系統(tǒng)疾病是現(xiàn)今世界上發(fā)病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作為一種非穩(wěn)態(tài)的心電變異性現(xiàn)象,是指心電T波段振幅、形態(tài)甚至極性逐拍交替變化。大量研究表明,TWA與室性心律失常、心臟性猝死等有直接密切的關(guān)系,已成為一種無創(chuàng)獨立性預(yù)測指標。隨著數(shù)字信號處理技術(shù)和計算機技術(shù)的迅速發(fā)展,微伏級的TWA已經(jīng)可以被檢出,并且精度越來越高。本文以T波交替檢測為中心,基于ARM給出了T波交替檢測技術(shù)原理性樣機的硬件及軟件,實現(xiàn)實時監(jiān)護的目的。 在TWA檢測研究中,需要對心電信號進行預(yù)處理,即信號去噪和特征點檢測。小波分析以其多分辨率的特性和表征時頻兩域信號局部特征的能力成為我們選取的心電信號自動分析手段。文中采用小波變換將原始心電信號分解為不同頻段的細節(jié)信號,根據(jù)三種主要噪聲的不同能量分布,采用自適應(yīng)閾值和軟硬閾值折衷處理策略用閾值濾波方法對原始信號進行去噪處理:同時基于心電信號的特征點R峰對應(yīng)于Mexican-hat小波變換的極值點,因此我們使用Mexican-hat小波檢測R峰,通過附加檢測方案確保了位置的準確性,并根據(jù)需要提出了T波矩陣提取方法。 隨后文章介紹了T波交替的產(chǎn)生機理及研究進展,分別從臨床應(yīng)用和檢測方法上展現(xiàn)了目前TWA的發(fā)展進程,并利用了譜分析法、相關(guān)分析法和移動平均修正算法分別從時域和頻域?qū)σ恍颖緮?shù)據(jù)進行T波交替檢測。在檢測中譜分析法抗噪能力較強,但作為一種頻域檢測方法,無法檢測非穩(wěn)態(tài)TWA信號,而相關(guān)分析法受呼吸、噪聲影響較大,數(shù)據(jù)要求較高,因此可以在譜分析檢測為陽性TWA基礎(chǔ)上,再對信號進行相關(guān)分析,從而克服自身算法缺陷,確定交替幅度和時間段。最后對影響檢測結(jié)果的因素進行討論研究,從而降低檢測誤差。 文章還設(shè)計了T波交替檢測技術(shù)原理性樣機的關(guān)鍵部分電路和軟件框架。硬件部分圍繞ARM核的Samsung S3C44BOX為核心,設(shè)計了該樣機的關(guān)鍵電路,包括采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊(外部存儲電路、通信接口電路等)。其中在采集模塊中針對心電信號是微弱信號并且干擾大的特點,采用了具有高共模抑制比和高輸入阻抗的分級放大電路,有效的提取了信號分量:A/D轉(zhuǎn)換電路保證了信號量化的高精度。利用USB接口芯片和刪內(nèi)部異步串行通訊實現(xiàn)系統(tǒng)與外界聯(lián)系。系統(tǒng)軟件中首先介紹了系統(tǒng)的軟件開發(fā)環(huán)境,然后給出了心電信號分析及處理程序設(shè)計流程圖及實現(xiàn),使它們共同完成系統(tǒng)的軟件監(jiān)護功能。

    標簽: ARM 檢測技術(shù)

    上傳時間: 2013-07-27

    上傳用戶:familiarsmile

  • 1.介紹了捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的基本工作原理

    1.介紹了捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的基本工作原理,包括坐標系及其之間的關(guān) 系,討論了歐拉角、四元數(shù)等幾種經(jīng)典的解算方法,和計算周期的劃分等。 2.討論了等效轉(zhuǎn)動矢量法及其衍生的一系列修正算法和優(yōu)化算法,并作 了精度分析和數(shù)字仿真,并對根據(jù)角增量提取角速率的方法進行了研究和驗 證。 3.研究了劃船運動下,速度解算的誤差補償方法。對利用對偶原理從圓 錐效應(yīng)到劃船效應(yīng)的對應(yīng)方法進行了討論。 4.討論了捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差,對位置計算中的渦卷誤差進行了 推證。

    標簽: 捷聯(lián)慣性 導(dǎo)航系統(tǒng) 基本工作

    上傳時間: 2016-04-01

    上傳用戶:釣鰲牧馬

  • Bayes濾波器算法,c++語言實現(xiàn),Visual Studio.net下實現(xiàn),2003年8月修正版本,用于數(shù)據(jù)融合算法

    Bayes濾波器算法,c++語言實現(xiàn),Visual Studio.net下實現(xiàn),2003年8月修正版本,用于數(shù)據(jù)融合算法

    標簽: Visual Studio Bayes 2003

    上傳時間: 2015-01-13

    上傳用戶:小鵬

  • 修正MUSIC算法實現(xiàn)相干信號源的DOA估計算法

    修正MUSIC算法實現(xiàn)相干信號源的DOA估計算法

    標簽: MUSIC DOA 估計算法

    上傳時間: 2015-04-20

    上傳用戶:athjac

  • kalman算法 是對GPS接受機誤差的修正 可以糾正GPS的一定誤差范圍

    kalman算法 是對GPS接受機誤差的修正 可以糾正GPS的一定誤差范圍

    標簽: GPS kalman 誤差

    上傳時間: 2015-06-12

    上傳用戶:thuyenvinh

  • 譜估計 (1)修正協(xié)方差法 (2)多重信號分類(MUSIC)算法 (3)ESPRIT算法 (4)皮薩論科(Pisarenko)諧波分解法 并對各算法進行分析。 解壓后即可在MATLAB上運

    譜估計 (1)修正協(xié)方差法 (2)多重信號分類(MUSIC)算法 (3)ESPRIT算法 (4)皮薩論科(Pisarenko)諧波分解法 并對各算法進行分析。 解壓后即可在MATLAB上運行

    標簽: Pisarenko ESPRIT MATLAB MUSIC

    上傳時間: 2015-09-16

    上傳用戶:cc1015285075

  • 基于信息熵的免疫算法是一種修正的免疫算法

    基于信息熵的免疫算法是一種修正的免疫算法,方法并不復(fù)雜,對于特定問題效果較好

    標簽: 免疫算法 信息熵

    上傳時間: 2014-08-30

    上傳用戶:Miyuki

  • 摘要:基于語音狀態(tài)模型的語音增強算法是當前語音信號處理的研究熱點。把通常的LPC語音模型修正后

    摘要:基于語音狀態(tài)模型的語音增強算法是當前語音信號處理的研究熱點。把通常的LPC語音模型修正后,將得到兩個語音模型:時變AR 模型、時變雙AR模型。但是利用這些模型增強語音時,都沒有考慮到語音的清音、濁音區(qū)別。為此本文引入了語音清濁音狀態(tài)空間模型,這種模型在描述語音方面比時變AR模型、時變雙AR模型要強,而且物理含義明顯 同時在用含噪語音信號預(yù)測純凈語音信號時,引入遺忘因子和粒子濾波算法以降低計算復(fù)雜性,減小運算量。實驗證明,增強后的語音信號信噪比有一定提高.且優(yōu)于傳統(tǒng)的LPC模型.

    標簽: LPC 語音 模型 狀態(tài)

    上傳時間: 2015-12-25

    上傳用戶:我們的船長

  • 衛(wèi)星姿態(tài)確定及敏感器誤差修正的濾波算法研究。介紹了幾種不同的濾波算法

    衛(wèi)星姿態(tài)確定及敏感器誤差修正的濾波算法研究。介紹了幾種不同的濾波算法,如卡爾曼濾波,擴展卡爾曼濾波,粒子濾波等在姿態(tài)確定上的應(yīng)用,并比較了它們仿真的結(jié)果

    標簽: 衛(wèi)星 敏感 誤差

    上傳時間: 2014-01-08

    上傳用戶:vodssv

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