這是一階二階電路在方波下形成的波形解析
上傳時間： 2013-11-24
上傳用戶：uuuuuuu
由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點(diǎn)，模擬電路的故障診斷呈現(xiàn)復(fù)雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數(shù)據(jù)不平衡，提出了一種支持向量機(jī)集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量，在多類別支持向量機(jī)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了模擬電路的最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)了對模擬電路的狀態(tài)的故障預(yù)測。將該方法應(yīng)用于Sallen-Key帶通電路進(jìn)行故障預(yù)測試驗(yàn)，結(jié)果表明，該方法比單一支持向量機(jī)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和APSVM有更好的分類和泛化性能，故障診斷準(zhǔn)確率更高。
上傳時間： 2013-10-31
上傳用戶：417313137
針對信號檢測中經(jīng)常存在的噪聲污染問題，利用小波分解之后可以在各個層次選擇閾值，對噪聲成分進(jìn)行抑制，手段更加靈活。本文介紹了小波變換的一般理論以及在信號降噪中的應(yīng)用，分析了被噪聲污染后的信號的特性；利用MATLAB軟件進(jìn)行了信號降噪的模擬仿真實(shí)驗(yàn)并在降噪光滑性和相似性兩個方面體現(xiàn)出小波變換的優(yōu)勢。本文分別使用了不同類型的小波和相同類型小波下不同閾值對信號進(jìn)行了降噪．仿真結(jié)果表明小波變換具有良好降噪的效果。
標(biāo)簽： 小波分析 信號降噪 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-10-19
上傳用戶：alex wang
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(xiàn)為不同的特征，可以看出確定脈搏波特征點(diǎn)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(yīng)性。運(yùn)用極值法確定出脈搏波的峰值點(diǎn)，然后再根據(jù)峰值點(diǎn)確定出其他特征點(diǎn)的位置，實(shí)驗(yàn)證明該方法能夠增加特征點(diǎn)的檢出率。
標(biāo)簽： 脈搏波 信號降噪 特征點(diǎn)識別
上傳時間： 2013-10-12
上傳用戶：shirleyYim
提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應(yīng)濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對包含噪聲的語音信號進(jìn)行小波分解，以分離出來的噪聲信號作為自適應(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應(yīng)算法對帶噪聲語音信號進(jìn)行降噪處理，最終實(shí)現(xiàn)語音信號的信噪分離，去除語音信號中的噪聲。仿真結(jié)果表明，該方法對語音信號有較為明顯的降噪效果。
上傳時間： 2013-10-14
上傳用戶：戀天使569
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(chǔ)，首先利用db4小波對腦電信號進(jìn)行5尺度分解，然后采用軟、硬閾值與小波重構(gòu)的算法進(jìn)行去噪。通過對MIT腦電數(shù)據(jù)庫中的腦電信號進(jìn)行仿真，結(jié)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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提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數(shù)模型去模擬NSCT域的系數(shù)的圖像去噪算法，這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數(shù)相鄰尺度間的父子關(guān)系，同時滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數(shù)方差具有各向異性的特征，基于這種統(tǒng)計(jì)模型，文中先推導(dǎo)出了一種各向異性雙變量收縮函數(shù)的近似形式，然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計(jì)將這種新的閾值收縮函數(shù)應(yīng)用于NSCT域，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比，能夠有效地去除圖像的高斯噪聲，提高了圖像的峰值信噪比；并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細(xì)節(jié)信息，從而明顯改善了圖像的視覺效果。
上傳時間： 2013-10-23
上傳用戶：thuyenvinh
介紹了一種橫向Ka波段寬帶波導(dǎo)-微帶探針過渡的設(shè)計(jì)，基于有限元場分析軟件Ansoft HFSS對該類過渡的設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了研究。最后給出了Ka波段內(nèi)的優(yōu)化數(shù)據(jù)。仿真結(jié)果表明，該寬帶波導(dǎo)-微帶探針過渡在26.5G~40 GHz內(nèi)插入損耗小于0.065 dB，達(dá)到了設(shè)計(jì)目標(biāo)。
上傳時間： 2014-05-27
上傳用戶：gxy670166755
心電（Electrocardiograph）作為人體重要的生理及病理指標(biāo)之一，具有重要的醫(yī)學(xué)研究價值。針對其信號微弱、頻率低、阻抗高、隨機(jī)性強(qiáng)及易受干擾的特點(diǎn)，首先提出了信號調(diào)理電路設(shè)計(jì)的要求；然后針對性地選擇元器件并設(shè)計(jì)硬件電路，其中包括：一級放大電路、調(diào)零電路、50 Hz限波電路、帶通濾波電路及二級放大電路；最后對所設(shè)計(jì)的硬件電路進(jìn)行實(shí)際測試。結(jié)果表明該調(diào)理電路具有輸出波形穩(wěn)定、噪聲小和共模抑制比高的特點(diǎn)，提高了心電信號采集的精度。
標(biāo)簽： 心電信號 調(diào)理電路
上傳時間： 2014-01-19
上傳用戶：ommshaggar
目前，被廣泛使用的經(jīng)典邊緣檢測算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點(diǎn)是相對應(yīng)于圖像灰度值梯度的局部極大值點(diǎn)。然而，當(dāng)圖像中含有噪聲時這些算子對噪聲都比較敏感，使得將噪聲作為邊緣點(diǎn)。由于噪聲的干擾，不能檢測出真正的邊緣。一個擁有良好屬性的的邊緣檢測算法是每個研究者的追求。利用小波交換的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了三次B樣條平滑濾波算子。通過利用這個算子，對利用小波變換來檢測圖像的邊緣進(jìn)行了一定的研究和理解。
標(biāo)簽： 小波變換 圖像邊緣檢測 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-10-13
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