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圖像去噪算法

  • 相位算法移植技術

    相位算法移植技術,需要的人可以拿去,大家共享,這是我在做相位去噪時的備份

    標簽: 相位 算法 移植技術

    上傳時間: 2014-01-16

    上傳用戶:nanfeicui

  • 為了減小傳統的反銳化掩模算法對噪聲的敏感性

    為了減小傳統的反銳化掩模算法對噪聲的敏感性,提出了一種新的反銳化掩模圖像 增強算法,該算法在圖像的平坦區域進行去噪處理,并依據人眼視覺特性對圖像的不同細節 區域做不同程度的增強。通過幾種算法的實驗結果比較,表明本算法不僅增強效果較好,且 抑制了噪聲的增強。

    標簽: 掩模 算法 敏感

    上傳時間: 2014-08-09

    上傳用戶:erkuizhang

  • 圖像去模糊matlab程序

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

    標簽: 圖像恢復 圖像去噪 小波 全變分

    上傳時間: 2015-03-11

    上傳用戶:CCXZCCXZCCXZ

  • 基于FPGA的高速采樣自適應濾波系統的研究

    自適應濾波器的硬件實現一直是自適應信號處理領域研究的熱點。隨著電子技術的發展,數字系統功能越來越強大,對器件的響應速度也提出更高的要求。 本文針對用通用DSP 芯片實現的自適應濾波器處理速度低和用HDL語言編寫底層代碼用FPGA實現的自適應濾波器開發效率低的缺點,提出了一種基于DSP Builder系統建模的設計方法。以隨機2FSK信號作為研究對象,首先在matlab上編寫了LMS去噪自適應濾波器的點M文件,改變自適應參數,進行了一系列的仿真,對算法迭代步長、濾波器的階數與收斂速度和濾波精度進行了研究,得出了最佳自適應參數,即迭代步長μ=0.0057,濾波器階數m=8,為硬件實現提供了參考。 然后,利用最新DSP Builder工具建立了基于LMS算法的8階2FSK信號去噪自適應濾波器的模型,結合多種EDA工具,在EPFlOKl00EQC208-1器件上設計出了最高數據處理速度為36.63MHz的8階LMS自適應濾波器,其速度是文獻[3]通過編寫底層VHDL代碼設計的8階自適應濾波器數據處理速度7倍多,是文獻[50]采用DSP通用處理器TMS320C54X設計的8階自適應濾波器處理速度25倍多,開發效率和器件性能都得到了大大地提高,這種全新的設計理念與設計方法是EDA技術的前沿與發展方向。 最后,采用異步FIFO技術,設計了高速采樣自適應濾波系統,完成了對雙通道AD器件AD9238與自適應濾波器的高速匹配控制,在QuartusⅡ上進行了仿真,給出了系統硬件實現的原理框圖,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的成本。

    標簽: FPGA 高速采樣 自適應濾波

    上傳時間: 2013-06-01

    上傳用戶:ynwbosss

  • 基于ARM的T波交替檢測技術

    心血管系統疾病是現今世界上發病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作為一種非穩態的心電變異性現象,是指心電T波段振幅、形態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系,已成為一種無創獨立性預測指標。隨著數字信號處理技術和計算機技術的迅速發展,微伏級的TWA已經可以被檢出,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波交替檢測技術原理性樣機的硬件及軟件,實現實時監護的目的。 在TWA檢測研究中,需要對心電信號進行預處理,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信號,根據三種主要噪聲的不同能量分布,采用自適應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波交替的產生機理及研究進展,分別從臨床應用和檢測方法上展現了目前TWA的發展進程,并利用了譜分析法、相關分析法和移動平均修正算法分別從時域和頻域對一些樣本數據進行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,無法檢測非穩態TWA信號,而相關分析法受呼吸、噪聲影響較大,數據要求較高,因此可以在譜分析檢測為陽性TWA基礎上,再對信號進行相關分析,從而克服自身算法缺陷,確定交替幅度和時間段。最后對影響檢測結果的因素進行討論研究,從而降低檢測誤差。 文章還設計了T波交替檢測技術原理性樣機的關鍵部分電路和軟件框架。硬件部分圍繞ARM核的Samsung S3C44BOX為核心,設計了該樣機的關鍵電路,包括采集模塊、數據處理模塊(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轉換電路保證了信號量化的高精度。利用USB接口芯片和刪內部異步串行通訊實現系統與外界聯系。系統軟件中首先介紹了系統的軟件開發環境,然后給出了心電信號分析及處理程序設計流程圖及實現,使它們共同完成系統的軟件監護功能。

    標簽: ARM 檢測技術

    上傳時間: 2013-07-27

    上傳用戶:familiarsmile

  • 基于IEEE80211a的OFDM傳輸系統的接收機算法研究與FPGA實現

    作為一項正在興起的無線應用服務,無線局域網已在機場、校園、會議室、甚至在家庭都有所應用.它正叩開高速無線數據業務市場的大門.目前,無線局域網仍處于眾多標準共存時期.每一標準的背后都有大公司或者大集團的支持.在眾多無線局域網協議中IEEE802.11a協議是很有特色的一個,它的優勢在于采用了正交頻分復用(OFDM)方式來傳輸數據,該技術可幫助提高速度和改進信號質量,并可克服干擾,因此得到眾多關注.為了讓這種高速的局域網真正應用到實際中,我們的項目就是要在硬件上實現基于IEEE802.11a協議的OFDM系統的發射機和接收機,而本文的主要工作就是用FPGA實現這個系統的內接收機.內接收機主要包括同步估計和信道估計.但是目前OFDM系統中包括同步、信道編碼、信道估計、用戶檢測、降低峰均比等一些關鍵技術在具體實現上還存在著一些困難.許多文獻對這些關鍵技術基本停留在理論上的討論,與具體的實現還存在很大的差距.因此本文通過研究同步和信道估計的多種算法的性能和其實現的復雜度,提出一種適合在IEEE802.11a協議環境下的同步算法和信道估計,用FPGA加以實現.首先本文總結了目前OFDM系統信道估計的算法.在此基礎上詳細的討論了基于IEEE802.11a協議的OFDM系統可以采用的信道估計方法:(1)提出了借助訓練序列的LS估計法和LS-average估計法,分別在AWGN信道和多徑信道對這兩種方法進行了比較,證明無論在哪種信道環境下后者性能都要好于前者.為了能夠進一步提高信道估計器的性能,在LS-average算法的基礎上提出了消噪算法(NRA).(2)提出了借助導頻的DFT插值算法.其次本文總結了目前OFDM系統同步的算法.OFDM系統同步包括定時同步和載波同步,其中定時同步又分為符號同步和抽樣同步.本文主要是研究定時同步,而載波同步只是簡單的討論,因為在這項目中這是另有負責人.本文針對基于IEEE802.11a協議的OFDM系統把定時同步分為粗定時同步和細定時同步.然后分別對粗定時同步和細定時同步進行了詳細的討論.其中對粗定時同步的方法有:利用短訓練序列和利用循環前綴,并對這兩種方法進行了比較.對細定時同步是利用導頻來跟蹤.最后根據前面兩章提出的算法所分析的結果,以及突發OFDM系統的信號和信道特征,選取了其中一種信道估計算法和定時同步算法,結合合作伙伴所提出的載波同步算法一起用FPGA實現整個基于IEEE802.11a協議的OFDM系統的內接收機,并分別測試了各個模塊的性能以及綜合模塊的性能.

    標簽: 80211a 80211 IEEE FPGA

    上傳時間: 2013-05-26

    上傳用戶:zhengzg

  • 基于小波分析的脈搏波信號處理

     對脈搏波信號進行分析之前,對信號的去噪非常重要,本論文利用Mallat算法對脈搏波信號進行多分辨分析和去噪,分別對閾值法、平移不變量法、模極大值法的降噪原理進行分析,通過大量實驗對比,比較了它們在處理脈搏波信號方面的優缺點。通過對一段含噪脈搏波信號降噪,得到了滿意的去噪效果。  

    標簽: 小波分析 信號處理 脈搏波

    上傳時間: 2013-10-20

    上傳用戶:lmq0059

  • 脈搏波信號降噪和特征點識別研究

    對脈搏波的完全分析是建立在含有少量噪聲且較為清晰的脈搏波信號中,然而在采集脈搏波信號時容易受到多種干擾的影響,使其提取出來的脈搏波含有大量的噪聲,因此降噪處理顯得尤為必要。同時,脈搏波中含有人體生理病理信息,不同的人將表現為不同的特征,可以看出確定脈搏波特征點對于分析人體生理健康很有意義。針對信號去噪問題采用小波變換和多分辨率分析的方法,該方法在時域和頻域都能表征信號局部信息的能力,且具有對信號具有自適應性。運用極值法確定出脈搏波的峰值點,然后再根據峰值點確定出其他特征點的位置,實驗證明該方法能夠增加特征點的檢出率。

    標簽: 脈搏波 信號降噪 特征點識別

    上傳時間: 2013-10-12

    上傳用戶:shirleyYim

  • 基于小波分析的腦電信號處理

    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。

    標簽: 小波分析 腦電信號

    上傳時間: 2014-12-23

    上傳用戶:如果你也聽說

  • 游客游跡RFID數據處理與清洗方法研究與實現

    針對游客游跡跟蹤與追溯系統,本文深入分析了游客游跡不確定數據產生的原因,根據景區應用特點,提出了一種游客游跡RFID數據處理與清洗方法。在數據處理時,引入事件概念,設計出了游客游跡RFID事件處理機制;引入過濾器概念,給出了游客游跡數據的一種過濾模型,設計了游客游跡數據的去噪、平滑以及去冗余清洗算法。最后,通過模擬場景的實驗,對該算法的準確性和有效性進行了驗證。

    標簽: RFID 數據處理 方法研究

    上傳時間: 2014-12-28

    上傳用戶:fengzimili

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