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去噪處理

  • 圖像去模糊matlab程序

    基于小波和全變分兩種不同模型進(jìn)行圖像去模糊和去噪試驗(yàn)。使用快速有效的FISTA算法。

    標(biāo)簽: 圖像恢復(fù) 圖像去噪 小波 全變分

    上傳時(shí)間: 2015-03-11

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  • 實(shí)驗(yàn)去噪代碼

    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

    標(biāo)簽: 實(shí)驗(yàn) 去噪 代碼

    上傳時(shí)間: 2021-09-14

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  • 基于FPGA的高速采樣自適應(yīng)濾波系統(tǒng)的研究

    自適應(yīng)濾波器的硬件實(shí)現(xiàn)一直是自適應(yīng)信號(hào)處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。隨著電子技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字系統(tǒng)功能越來越強(qiáng)大,對(duì)器件的響應(yīng)速度也提出更高的要求。 本文針對(duì)用通用DSP 芯片實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)濾波器處理速度低和用HDL語言編寫底層代碼用FPGA實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)濾波器開發(fā)效率低的缺點(diǎn),提出了一種基于DSP Builder系統(tǒng)建模的設(shè)計(jì)方法。以隨機(jī)2FSK信號(hào)作為研究對(duì)象,首先在matlab上編寫了LMS去噪自適應(yīng)濾波器的點(diǎn)M文件,改變自適應(yīng)參數(shù),進(jìn)行了一系列的仿真,對(duì)算法迭代步長、濾波器的階數(shù)與收斂速度和濾波精度進(jìn)行了研究,得出了最佳自適應(yīng)參數(shù),即迭代步長μ=0.0057,濾波器階數(shù)m=8,為硬件實(shí)現(xiàn)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(hào)去噪自適應(yīng)濾波器的模型,結(jié)合多種EDA工具,在EPFlOKl00EQC208-1器件上設(shè)計(jì)出了最高數(shù)據(jù)處理速度為36.63MHz的8階LMS自適應(yīng)濾波器,其速度是文獻(xiàn)[3]通過編寫底層VHDL代碼設(shè)計(jì)的8階自適應(yīng)濾波器數(shù)據(jù)處理速度7倍多,是文獻(xiàn)[50]采用DSP通用處理器TMS320C54X設(shè)計(jì)的8階自適應(yīng)濾波器處理速度25倍多,開發(fā)效率和器件性能都得到了大大地提高,這種全新的設(shè)計(jì)理念與設(shè)計(jì)方法是EDA技術(shù)的前沿與發(fā)展方向。 最后,采用異步FIFO技術(shù),設(shè)計(jì)了高速采樣自適應(yīng)濾波系統(tǒng),完成了對(duì)雙通道AD器件AD9238與自適應(yīng)濾波器的高速匹配控制,在QuartusⅡ上進(jìn)行了仿真,給出了系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)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(tǒng)的成本。

    標(biāo)簽: FPGA 高速采樣 自適應(yīng)濾波

    上傳時(shí)間: 2013-06-01

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  • 數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)源代碼

    數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)源代碼 使用說明 第一步:訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。使用訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練。(此程序中也可以不訓(xùn)練,因?yàn)楣P者已經(jīng)將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)保存起來了,讀者使用時(shí)可以直接識(shí)別) 第二步:識(shí)別。首先,打開圖像(256色);再次,進(jìn)行歸一化處理,點(diǎn)擊“一次性處理”;最后,點(diǎn)擊“R”或者使用菜單找到相應(yīng)項(xiàng)來進(jìn)行識(shí)別。識(shí)別的結(jié)果顯示在屏幕上,同時(shí)也輸出到文件result.txt中。 該系統(tǒng)的識(shí)別率一般情況下為90%。 此外,也可以單獨(dú)對(duì)打開的圖片一步一步進(jìn)行圖像預(yù)處理工作,但要注意,每一步工作只能執(zhí)行一遍,而且要按順序執(zhí)行。 具體步驟為:“256色位圖轉(zhuǎn)為灰度圖”-“灰度圖二值化”-“去噪”-“傾斜校正”-“分割”-“標(biāo)準(zhǔn)化尺寸”-“緊縮重排”。 注意,待識(shí)別的圖片要與win.dat和whi.dat位于同一目錄,這兩文件保存訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值參數(shù)。

    標(biāo)簽: 數(shù)字識(shí)別 源代碼

    上傳時(shí)間: 2013-06-25

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  • 基于ARM的T波交替檢測(cè)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(dú)立性預(yù)測(cè)指標(biāo)。隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展,微伏級(jí)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(cè)為中心,基于ARM給出了T波交替檢測(cè)技術(shù)原理性樣機(jī)的硬件及軟件,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)的目的。 在TWA檢測(cè)研究中,需要對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,即信號(hào)去噪和特征點(diǎn)檢測(cè)。小波分析以其多分辨率的特性和表征時(shí)頻兩域信號(hào)局部特征的能力成為我們選取的心電信號(hào)自動(dòng)分析手段。文中采用小波變換將原始心電信號(hào)分解為不同頻段的細(xì)節(jié)信號(hào),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(duì)原始信號(hào)進(jìn)行去噪處理:同時(shí)基于心電信號(hào)的特征點(diǎn)R峰對(duì)應(yīng)于Mexican-hat小波變換的極值點(diǎn),因此我們使用Mexican-hat小波檢測(cè)R峰,通過附加檢測(cè)方案確保了位置的準(zhǔn)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(jī)理及研究進(jìn)展,分別從臨床應(yīng)用和檢測(cè)方法上展現(xiàn)了目前TWA的發(fā)展進(jìn)程,并利用了譜分析法、相關(guān)分析法和移動(dòng)平均修正算法分別從時(shí)域和頻域?qū)σ恍颖緮?shù)據(jù)進(jìn)行T波交替檢測(cè)。在檢測(cè)中譜分析法抗噪能力較強(qiáng),但作為一種頻域檢測(cè)方法,無法檢測(cè)非穩(wěn)態(tài)TWA信號(hào),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(cè)為陽性TWA基礎(chǔ)上,再對(duì)信號(hào)進(jìn)行相關(guān)分析,從而克服自身算法缺陷,確定交替幅度和時(shí)間段。最后對(duì)影響檢測(cè)結(jié)果的因素進(jìn)行討論研究,從而降低檢測(cè)誤差。 文章還設(shè)計(jì)了T波交替檢測(cè)技術(shù)原理性樣機(jī)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(jì)了該樣機(jī)的關(guān)鍵電路,包括采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊(外部存儲(chǔ)電路、通信接口電路等)。其中在采集模塊中針對(duì)心電信號(hào)是微弱信號(hào)并且干擾大的特點(diǎn),采用了具有高共模抑制比和高輸入阻抗的分級(jí)放大電路,有效的提取了信號(hào)分量:A/D轉(zhuǎn)換電路保證了信號(hào)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(shí)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(hào)分析及處理程序設(shè)計(jì)流程圖及實(shí)現(xiàn),使它們共同完成系統(tǒng)的軟件監(jiān)護(hù)功能。

    標(biāo)簽: ARM 檢測(cè)技術(shù)

    上傳時(shí)間: 2013-07-27

    上傳用戶:familiarsmile

  • PCI的LAYOUT注意事項(xiàng)及特性阻抗

    主版上有很多PCI的介面可以利用,他的LAYOUT有一些注意事項(xiàng)及必須處理走線的特性阻抗才可以讓系統(tǒng)穩(wěn)定。

    標(biāo)簽: LAYOUT PCI 特性阻抗

    上傳時(shí)間: 2013-06-14

    上傳用戶:夢(mèng)雨軒膂

  • Sphinxbase是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)著名的sphinx語音識(shí)別工程的公用庫

    ·詳細(xì)說明:sphinxbase是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)著名的sphinx語音識(shí)別工程的公用庫,里面實(shí)現(xiàn)了語音的AD處理,端點(diǎn)檢測(cè),去噪等功能.文件列表:   67506257sphinxbase-0.1.tar 

    標(biāo)簽: Sphinxbase sphinx 大學(xué) 語音識(shí)別

    上傳時(shí)間: 2013-05-26

    上傳用戶:boyaboy

  • 用OpenCV實(shí)現(xiàn)的圖像小波變換及反變換代碼

    ·詳細(xì)說明:用OpenCV實(shí)現(xiàn)的圖像小波變換及反變換代碼,可用于圖像去噪、多分辨率分析等方面。

    標(biāo)簽: OpenCV 圖像 變換 代碼

    上傳時(shí)間: 2013-06-24

    上傳用戶:a296386173

  • 基于小波分析的脈搏波信號(hào)處理

     對(duì)脈搏波信號(hào)進(jìn)行分析之前,對(duì)信號(hào)的去噪非常重要,本論文利用Mallat算法對(duì)脈搏波信號(hào)進(jìn)行多分辨分析和去噪,分別對(duì)閾值法、平移不變量法、模極大值法的降噪原理進(jìn)行分析,通過大量實(shí)驗(yàn)對(duì)比,比較了它們?cè)谔幚砻}搏波信號(hào)方面的優(yōu)缺點(diǎn)。通過對(duì)一段含噪脈搏波信號(hào)降噪,得到了滿意的去噪效果。  

    標(biāo)簽: 小波分析 信號(hào)處理 脈搏波

    上傳時(shí)間: 2013-10-20

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  • 一種隨鉆泥漿脈沖信號(hào)的處理方法

     無線隨鉆測(cè)量系統(tǒng)中的泥漿脈沖信號(hào)受到各種噪聲的干擾,需要對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行處理還原,以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)井底狀況。研究了泥漿脈沖信號(hào)特征,設(shè)計(jì)了對(duì)其基于最大似然估計(jì)閾值去噪、平滑及去除基線漂移的信號(hào)處理方法。利用該方法進(jìn)行信號(hào)處理,能較好的恢復(fù)信號(hào)的特征。

    標(biāo)簽: 隨鉆 脈沖信號(hào) 處理方法

    上傳時(shí)間: 2013-11-08

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