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尋跡小車

  • 基于仿生小波變換和模糊推理的語(yǔ)音降噪算法研究

    提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長(zhǎng)自適應(yīng)濾波語(yǔ)音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對(duì)包含噪聲的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行小波分解,以分離出來(lái)的噪聲信號(hào)作為自適應(yīng)濾波器的輸入,選擇基于模糊推理變步長(zhǎng)自適應(yīng)算法對(duì)帶噪聲語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行降噪處理,最終實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的信噪分離,去除語(yǔ)音信號(hào)中的噪聲。仿真結(jié)果表明,該方法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)有較為明顯的降噪效果。

    標(biāo)簽: 仿生 小波變換 模糊推理 語(yǔ)音降噪

    上傳時(shí)間: 2013-10-14

    上傳用戶:戀天使569

  • 基于小波分析的腦電信號(hào)處理

    為去除腦電信號(hào)采集過(guò)程中存在的噪聲信號(hào),提出了基于小波閾值去噪的腦電信號(hào)去噪。以小波閾值降噪為基礎(chǔ),首先利用db4小波對(duì)腦電信號(hào)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(guò)對(duì)MIT腦電數(shù)據(jù)庫(kù)中的腦電信號(hào)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(hào)的信噪比。

    標(biāo)簽: 小波分析 腦電信號(hào)

    上傳時(shí)間: 2014-12-23

    上傳用戶:如果你也聽說(shuō)

  • 形態(tài)梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

    針對(duì)齒輪故障特征信號(hào)具有強(qiáng)噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點(diǎn),提出采用形態(tài)梯度小波對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動(dòng)信號(hào)分解到多個(gè)尺度上,然后對(duì)各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理,對(duì)經(jīng)過(guò)處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。對(duì)降噪后的齒輪振動(dòng)信號(hào)采用S變換多分辨率時(shí)頻分析,能夠從具有良好的時(shí)頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過(guò)仿真試驗(yàn)和故障軸承的信號(hào)分析證明,該方法具有短時(shí)傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點(diǎn),不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負(fù)頻率,能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征,適合齒輪故障的在線監(jiān)測(cè)和診斷。

    標(biāo)簽: 梯度 小波降噪 S變換 齒輪故障

    上傳時(shí)間: 2013-11-01

    上傳用戶:AISINI005

  • 小波變換在圖像邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用

    目前,被廣泛使用的經(jīng)典邊緣檢測(cè)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(duì)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(shí)這些算子對(duì)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(cè)出真正的邊緣。一個(gè)擁有良好屬性的的邊緣檢測(cè)算法是每個(gè)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(guò)利用這個(gè)算子,對(duì)利用小波變換來(lái)檢測(cè)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(cè) 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間: 2013-10-13

    上傳用戶:kqc13037348641

  • 小信號(hào)放大電路設(shè)計(jì)

    小信號(hào)放大電路設(shè)計(jì)

    標(biāo)簽: 小信號(hào) 放大 電路設(shè)計(jì)

    上傳時(shí)間: 2013-11-22

    上傳用戶:王慶才

  • 基于Gabor小波的人臉表情特征提取研究

    為了使計(jì)算機(jī)能更好的識(shí)別人臉表情,對(duì)基于Gabor小波變換的人臉表情識(shí)別方法進(jìn)行了研究。首先對(duì)包含表情區(qū)域的靜態(tài)灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理,包括對(duì)確定的人臉表情區(qū)域進(jìn)行尺寸和灰度歸一化,然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征,使用快速PCA方法對(duì)提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中,利用Fisher準(zhǔn)則提取那些有利于分類的特征,最后用SVM分類器進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,上述提出的方法比傳統(tǒng)的方法識(shí)別速度更快,能達(dá)到實(shí)時(shí)性的要求,并且具有很好的魯棒性,識(shí)別率高。

    標(biāo)簽: Gabor 人臉 特征提取

    上傳時(shí)間: 2013-11-08

    上傳用戶:小眼睛LSL

  • 基于小信號(hào)S參數(shù)的功率放大器設(shè)計(jì)

    首先把功率管的小信號(hào)S參數(shù)制成S2P文件,然后將其導(dǎo)入ADS軟件中,在ADS中搭建功率管的輸入輸出端口匹配電路,按照最大增益目標(biāo)對(duì)整個(gè)電路進(jìn)行優(yōu)化,最后完成電路的設(shè)計(jì)。

    標(biāo)簽: 小信號(hào) S參數(shù) 功率 放大器設(shè)計(jì)

    上傳時(shí)間: 2013-10-21

    上傳用戶:zhangfx728

  • 小電流接地系統(tǒng)單相接地選線裝置設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    針對(duì)小電流接地故障診斷難的問題,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于零序電流、零序電壓的實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng),對(duì)供電系統(tǒng)進(jìn)行檢測(cè)并對(duì)故障線路進(jìn)行選線。采用了多任務(wù)、可移植、可裁剪的嵌入式操作系統(tǒng)μC/OS-II。為防止中性點(diǎn)帶補(bǔ)償系統(tǒng)對(duì)于故障線路的過(guò)補(bǔ)償影響,系統(tǒng)還加入了補(bǔ)償零序?qū)Ъ{判據(jù)對(duì)這種接地情況下的故障進(jìn)行檢測(cè)。選線系統(tǒng)采用零序電壓觸發(fā)方式,既提高了實(shí)時(shí)性,也增大了選線的準(zhǔn)確性。

    標(biāo)簽: 小電流 單相接地 接地系統(tǒng) 選線裝置

    上傳時(shí)間: 2014-01-18

    上傳用戶:海陸空653

  • 面向小面積和大面積光電二極管的低躁聲放大器

    光電二極管可分為兩類:具高電容 (30pF 至 3000pF)的大面積光電二極管和具相對(duì)較低電容 (10pF 或更小)的較小面積光電二極管

    標(biāo)簽: 光電二極管 低躁聲放大器

    上傳時(shí)間: 2013-11-21

    上傳用戶:firstbyte

  • 小UPS維修原理

    小UPS維修原理

    標(biāo)簽: UPS

    上傳時(shí)間: 2013-12-30

    上傳用戶:caoyuanyuan1818

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