三次B樣條曲線源代碼,C語言編寫的三次B樣條曲線源代碼，希望大家喜歡。
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上傳時間： 2013-07-13
上傳用戶：chengli008
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
上傳用戶：weixiao99
本書主要闡述設計射頻與微波功率放大器所需的理論、方法、設計技巧，以及將分析計算與計算機輔助設計相結合的優化設計方法。這些方法提高了設計效率，縮短了設計周期。本書內容覆蓋非線性電路設計方法、非線性主動設備建模、阻抗匹配、功率合成器、阻抗變換器、定向耦合器、高效率的功率放大器設計、寬帶功率放大器及通信系統中的功率放大器設計。 本書適合從事射頻與微波動功率放大器設計的工程師、研究人員及高校相關專業的師生閱讀。 作者簡介 Andrei Grebennikov是M／A—COM TYCO電子部門首席理論設計工程師，他曾經任教于澳大利亞Linz大學、新加坡微電子學院、莫斯科通信和信息技術大學。他目前正在講授研究班課程，在該班上，本書作為國際微波年會論文集。 目錄 第1章 雙口網絡參數 1.1 傳統的網絡參數 1.2 散射參數 1.3 雙口網絡參數間轉換 1.4 雙口網絡的互相連接 1.5 實際的雙口電路 1.5.1 單元件網絡 1.5.2 π形和T形網絡 1.6 具有公共端口的三口網絡 1.7 傳輸線 參考文獻 第2章 非線性電路設計方法 2.1 頻域分析 2.1.1 三角恒等式法 2.1.2 分段線性近似法 2.1.3 貝塞爾函數法 2.2 時域分析 2.3 NewtOn.Raphscm算法 2.4 準線性法 2.5 諧波平衡法 參考文獻 第3章 非線性有源器件模型 3.1 功率MOSFET管 3.1.1 小信號等效電路 3.1.2 等效電路元件的確定 3.1.3 非線性I—V模型 3.1.4 非線性C.V模型 3.1.5 電荷守恒 3.1.6 柵一源電阻 3.1.7 溫度依賴性 3.2 GaAs MESFET和HEMT管 3.2.1 小信號等效電路 3.2.2 等效電路元件的確定 3.2.3 CIJrtice平方非線性模型 3.2.4 Curtice.Ettenberg立方非線性模型 3.2.5 Materka—Kacprzak非線性模型 3.2.6 Raytheon(Statz等)非線性模型 3.2.7 rrriQuint非線性模型 3.2.8 Chalmers(Angek)v)非線性模型 3.2.9 IAF(Bemth)非線性模型 3.2.10 模型選擇 3.3 BJT和HBT汀管 3.3.1 小信號等效電路 3.3.2 等效電路中元件的確定 3.3.3 本征z形電路與T形電路拓撲之間的等效互換 3.3.4 非線性雙極器件模型 參考文獻 第4章 阻抗匹配 4.1 主要原理 4.2 Smith圓圖 4.3 集中參數的匹配 4.3.1 雙極UHF功率放大器 4.3.2 M0SFET VHF高功率放大器 4.4 使用傳輸線匹配 4.4.1 窄帶功率放大器設計 4.4.2 寬帶高功率放大器設計 4.5 傳輸線類型 4.5.1 同軸線 4.5.2 帶狀線 4.5.3 微帶線 4.5.4 槽線 4.5.5 共面波導 參考文獻 第5章 功率合成器、阻抗變換器和定向耦合器 5.1 基本特性 5.2 三口網絡 5.3 四口網絡 5.4 同軸電纜變換器和合成器 5.5 wilkinson功率分配器 5.6 微波混合橋 5.7 耦合線定向耦合器 參考文獻 第6章 功率放大器設計基礎 6.1 主要特性 6.2 增益和穩定性 6.3 穩定電路技術 6.3.1 BJT潛在不穩定的頻域 6.3.2 MOSFET潛在不穩定的頻域 6.3.3 一些穩定電路的例子 6.4 線性度 6.5 基本的工作類別：A、AB、B和C類 6.6 直流偏置 6.7 推挽放大器 6.8 RF和微波功率放大器的實際外形 參考文獻 第7章 高效率功率放大器設計 7.1 B類過激勵 7.2 F類電路設計 7.3 逆F類 7.4 具有并聯電容的E類 7.5 具有并聯電路的E類 7.6 具有傳輸線的E類 7.7 寬帶E類電路設計 7.8 實際的高效率RF和微波功率放大器 參考文獻 第8章 寬帶功率放大器 8.1 Bode—Fan0準則 8.2 具有集中元件的匹配網絡 8.3 使用混合集中和分布元件的匹配網絡 8.4 具有傳輸線的匹配網絡 8.5 有耗匹配網絡 8.6 實際設計一瞥 參考文獻 第9章 通信系統中的功率放大器設計 9.1 Kahn包絡分離和恢復技術 9.2 包絡跟蹤 9.3 異相功率放大器 9.4 Doherty功率放大器方案 9.5 開關模式和雙途徑功率放大器 9.6 前饋線性化技術 9.7 預失真線性化技術 9.8 手持機應用的單片cMOS和HBT功率放大器 參考文獻
上傳時間： 2013-04-24
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便攜式B型超聲診斷儀具有無創傷、簡便易行、相對價廉等優勢，在臨床中越來越得到廣泛的應用。它將超聲波技術、微電子技術、計算機技術、機械設計與制造及生物醫學工程等技術融合在一起。開展該課題的研究對提高臨床診斷能力和促進我國醫療事業的發展具有重要的意義。 便攜式B型超聲診斷儀由人機交互系統、探頭、成像系統、顯示系統構成。其基本工作過程是：首先人機交互系統接收到用戶通過鍵盤或鼠標發出的命令，然后成像系統根據命令控制探頭發射超聲波，并對回波信號處理、合成圖像，最后通過顯示系統完成圖像的顯示。 成像系統作為便攜式B型超聲診斷儀的核心對圖像質量有決定性影響，但以前研制的便攜式B型超聲診斷儀的成像系統在三個方面存在不足：第一、采用的是單片機控制步進電機，控制精度不高，導致成像系統采樣不精確；第二、采用的數字掃描變換算法太粗糙，影響超聲圖像的分辨率；第三、它的CPU多采用的是51系列單片機，測量速度太慢，同時也不便于系統升級和擴展。 針對以上不足，提出了基于FPGA的B型超聲成像系統解決方案，采用Altera公司的EP2C5Q208C8芯片實現了步進電機步距角的細分，使電機旋轉更勻速，提高了采樣精度；提出并采用DSTI-ULA算法（Uniform Ladder Algorithm based on Double Sample and Trilinear Interotation）在FPGA內實現數字掃描變換，提高了圖像分辨率；人機交互系統采用S3C2410-AL作為CPU，改善了測量速度和系統的擴展性。 通過對系統硬件電路的設計、制作，軟件的編寫、調試，結果表明，本文所設計的便攜式B型超聲成像系統圖像分辨率高、測量速度快、體積小、操作方便。本文所設計的便攜式B型超聲診斷儀可在野外作業和搶險（諸如地震、抗洪）中發揮作用，同時也可在鄉村診所中完成對相關疾病的診斷工作。
上傳時間： 2013-05-18
上傳用戶：helmos
超聲理論與技術的快速發展，使超聲設備不斷更新，超聲檢查已成為預測和評價疾病及其治療結果不可缺少的重要方法。超聲診斷技術不僅具有安全、方便、無損、廉價等優點，其優越性還在于它選用診斷參數的多樣性及其在工程上實現的靈活性。 全數字B超診斷儀基于嵌入式ARM9+FPGA硬件平臺、LINUX嵌入式操作系統，是一種新型的、操作方便的、技術含量高的機型。它具有現有黑白B超的基本功能，能夠對超聲回波數據進行靈活的處理，從而使操作更加方便，圖象質量進一步提高，并為遠程醫療、圖像存儲、拷貝等打下基礎，是一種很有發展前景、未來市場的主打產品。全數字B型超聲診斷儀的基本技術特點是用數字硬件電路來實現數據量極其龐大的超聲信息的實時處理，它的實現主要倚重于FPGA技術。現在FPGA已經成為多種數字信號處理（DSP）應用的強有力解決方案。硬件和軟件設計者可以利用可編程邏輯開發各種DSP應用解決方案。可編程解決方案可以更好地適應快速變化的標準、協議和性能需求。 本論文首先闡述了醫療儀器發展現狀和嵌入式計算機體系結構及發展狀況，提出了課題研究內容和目標。然后從B超診斷原理及全數字B超診斷儀設計入手深入分析了B型超聲診斷儀的系統的硬件體系機構。對系統的總體框架和ARM模塊設計做了描述后，接著分析了超聲信號進行數字化處理的各個子模塊、可編程邏輯器件的結構特點、編程原理、設計流程以及ARM處理模塊和FPGA模塊的主要通訊接口。接著，本論文介紹了基于ARM9硬件平臺的LINUX嵌入式操作系統的移植和設備驅動的開發，詳細描述了B型超聲診斷儀的軟件環境的架構及其設備驅動的詳細設計。最后對整個系統的功能和特點進行了總結和展望。
上傳時間： 2013-05-28
上傳用戶：sssnaxie
·ITU-T G.729的一個實現例子(包括附錄b的vod檢測等功能)-ITU-T g.729 example, include VOD detect of reference B, etc.文件列表(點擊判斷是否您需要的文件): g729b_v14 .........\acelp_co.c .........\basic_op.c .....
上傳時間： 2013-05-20
上傳用戶：Garfield
· 摘要： MATLAB是一種建立在向量、數組、矩陣基礎上,面向科學和工程計算的高級語言,為科學研究和工程計算提供了一個方便有效的工具.該文簡要介紹了B樣條和B樣條小波的構成,并利用MATLAB語言編寫了繪制任意階B樣條和B樣條小波圖形的程序.
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：sqq
隨著現場可編程門陣列(FPGA)在工業中的廣泛應用，使得基于FPGA數字信號處理的實現在雷達信號處理中有著重要地位。模型化設計是一種自頂向下的面向FPGA的快速原型驗證法，它不僅降低了FPGA設計門檻，而且縮短了開發周期，提高了設計效率。這使得FPGA模型化設計成為了FPGA系統設計的發展趨勢。本文針對常見雷達信號處理模塊的FPGA模型化實現，在以下幾個方面展開研究：首先對基于FPGA的模型化設計方法進行了研究，給出了模型化設計方法的發展現狀和趨勢，并對本文中使用的模型化設計方法的軟件工具System Generator和AccelDSP進行了介紹。其次使用這兩種軟件工具對FIR濾波器進行了模型化設計并同RTL(寄存器傳輸級)設計方法進行對比，全面分析了模型化設計方法和RTL設計方法的優缺點。然后在簡明闡述雷達信號處理原理的基礎上，使用System Generator對數字下變頻(DDC)、脈沖壓縮、動目標顯示(MTI)及恒虛警(CFAR)處理等雷達信號處理模塊進行了自頂向下的模型化設計。在Simulink中進行了功能仿真驗證，生成了HDL代碼，并在Xilinx FPGA中進行了RTL的時序仿真分析。關鍵詞：雷達信號處理 FPGA 模型化設計 System Generator AccelDSP
上傳時間： 2013-07-25
上傳用戶：zhangsan123
蘇泊爾C21S02-B電磁爐電路圖,紅線標注，重點模塊說明！
上傳時間： 2013-06-22
上傳用戶：huangzr5
制作基于PIC Mcu 的ADS-B接收機的全套資料，包括SCH、PCB、源碼和PC端軟件。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：cx111111
