生物醫學信號是源于一個生物系統的一類信號，像心音、腦電、生物序列和基因以及神經活動等，這些信號通常含有與生物系統生理和結構狀態相關的信息，它們對這些系統狀態的研究和診斷具有很大的價值。信號拾取、采集和處理的正確與否直接影響到生物醫學研究的準確性，如何有效地從強噪聲背景中提取有用的生物醫學信號是信號處理技術的重要問題。 設計自適應濾波器對帶有工頻干擾的生物醫學信號進行濾波，從而消除工頻干擾，獲得最佳的濾波效果是本研究要解決的問題。生物醫學信號具有信號弱、噪聲強、頻率范圍較低、隨機性強等特點。由于心電(electrocardiogram，ECG)信號的確定性、穩定性、規則性都比其他生物信號高，便于準確評估和檢測濾波效果，本研究采用ECG信號作為原始的模板信號。 本研究將新的電子芯片技術與現代信號處理技術相結合，從過去單一的軟件算法研究，轉向軟件與硬件結合，從而提高自適應速度和精度，而且可以使系統的開發周期縮短、成本降低、容易升級和變更。 采用現場可編程邏輯器件(Field Programmable Gate Array，FPGA)作為新的ECG快速提取算法的硬件載體，加快信號處理的速度。為了將ECG快速提取算法轉換為常用的適合于FPGA芯片的定點數算法，研究中詳細分析了定點數的量化效應對自適應噪聲消除器的影響，以及對浮點數算法和定點數算法的復合自適應濾波器的各種參數的選擇，如步長因子和字長選擇。研究中以定點數算法中的步長因子和字長選擇，作為FPGA設計的基礎，利用串并結合的硬件結構實現自適應濾波器，并得到了預期的效果，準確提取改善后的ECG信號。 研究中，在MATLAB(Matrix Laboratry)軟件的環境下模擬，選取帶有50Hz工頻干擾的不同信噪比的ECG原始信號，在浮點數情況下，原始信號通過采用最小均方LMS(LeastMean Squares)算法的浮點數自適應濾波器后，根據信噪比的改善和收斂速度，確定不同的最佳μ值，并在定點數情況下，在最佳μ值的情況下，原始信號通過采用LMs算法的定點數自適應濾波器后，根據信噪比的改善效果和采用硬件的經濟性，確定最佳的定點數。并了解LMS算法中步長因子、定點數字長值對信號信噪比、收斂速度和硬件經濟性的影響。從而得出針對含有工頻干擾的不同信噪比的原始ECG，應該采用什么樣的μ值和什么樣的定點數才能對原始ECG的改善和以后的硬件實現取得最佳的效果，并根據所得到的數據和結果，在FPGA上實現自適應濾波器，使自適應濾波器能對帶有工頻干擾的ECG原始信號有最佳的濾波效果。
上傳時間： 2013-04-24
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·論文摘要：利用聲卡DSP技術和LabVIEW多線程技術，提出了一種基于聲卡的數據采集與分析的廉價設計方案，具有實現簡單、界面友好、性能穩定可靠等優點。在LabVIEW環境中實現了音頻信號的采集分析及數據存盤重載。PC上配置多塊聲卡即可構成實時、高信噪比的多通道數據采集系統。可以推廣到語音識別、環境噪聲監測和實驗室測量等多種領域，應用前景廣闊。
上傳時間： 2013-06-18
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· 摘要： 通過分析小波分析法中的閾值去噪算法的原理,根據MEMS陀螺儀信號漂移的數學模型,采用了基于小波閾值去噪法對MEMS陀螺儀的輸出進行實時消噪處理.并將該算法應用到基于DSP的某MEMS陀螺捷聯慣導系統后對系統的MEMS陀螺儀進行零漂試驗.通過整個系統試驗結果分析,使用小波閾值去噪法對抑制MEMS陀螺儀零漂,改善MEMS陀螺儀的零偏穩定性具有很好的效果,肯定了小波閾值去
上傳時間： 2013-04-24
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·詳細說明：用OpenCV實現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。
上傳時間： 2013-06-24
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隨著遙感影像數據量不斷增長，為了更加高效地組織與管理海量的遙感影像，研究并提出了改進的基于小波分解的影像金字塔構建方法。利用多分辨率分析和圖像的小波分解與重構算法，參考影像金字塔構建的一般方法，將圖像小波分解的不同級系數量化、編碼后，分別存儲于金字塔的不同層中。該構建方法可以有效地降低金字塔各層之間的數據冗余，減少總數據量和瀏覽時的數據流量，并能更好地支持嵌入式碼流和漸進式傳輸。
上傳時間： 2013-10-20
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數字水印是數字信息安全領域研究的一個熱點。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應用數學方面取得了一定的發展。文中結合小波算法，在數字圖像的低頻域中采用分塊方法來嵌入數字水印，改進了小波多尺度分解算法，通過實驗說明，該數字水印算法對數字水印的穩定性效果明顯
上傳時間： 2013-11-08
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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。
上傳時間： 2013-10-20
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在QPSK調制方式下，分別研究推導了基于輔助數據的極大似然比信噪比估計算法研究、基于矩的信噪比估計算法研究以及基于高階累積量的信噪比估計算法。通過仿真比較了信噪比估計算法的性能，著重分析比較了采用的迭代次數及數據長度等參數對算法性能的影響，最終根據算法各自的特點給出了相應的適用范圍。
上傳時間： 2013-10-20
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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行小波分解，以分離出來的噪聲信號作為自適應濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應算法對帶噪聲語音信號進行降噪處理，最終實現語音信號的信噪分離，去除語音信號中的噪聲。仿真結果表明，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
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針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩性特點，提出采用形態梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上，然后對各層的細節系數進行軟閾值方法降噪處理，對經過處理后的小波系數進行重構。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析，能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗和故障軸承的信號分析證明，該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優點，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負頻率，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測和診斷。
上傳時間： 2013-11-01
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