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帶通濾波

  • 巴特沃斯低通濾波器的簡化快速設(shè)計(jì)

    低通濾波器設(shè)計(jì)

    標(biāo)簽: 巴特沃斯 低通濾波器

    上傳時(shí)間: 2014-12-23

    上傳用戶:frank1234

  • 動態(tài)電路在方波下形成的波形的解析

    這是一階二階電路在方波下形成的波形解析

    標(biāo)簽: 動態(tài)電路 方波 波形

    上傳時(shí)間: 2013-11-24

    上傳用戶:uuuuuuu

  • 基于小波與LS-SVM集成的模擬電路故障檢測

    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。

    標(biāo)簽: LS-SVM 集成 模擬電路 故障檢測

    上傳時(shí)間: 2013-10-31

    上傳用戶:417313137

  • 小波分析在信號降噪中的應(yīng)用

    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(gè)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(gè)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(shí)間: 2013-10-19

    上傳用戶:alex wang

  • Filter_Solutions_2009中文教程——低通濾波器設(shè)計(jì)

    Filter_Solutions_2009中文教程——低通濾波器設(shè)

    標(biāo)簽: Filter_Solutions 2009 教程 低通

    上傳時(shí)間: 2014-12-23

    上傳用戶:xywhw1

  • 脈搏波信號降噪和特征點(diǎn)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(shí)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(shí),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(shí)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(shí)間: 2013-10-12

    上傳用戶:shirleyYim

  • 基于Multisim的高通濾波器的設(shè)計(jì)與仿真分析

    高通濾波為實(shí)現(xiàn)高頻信號能正常通過,而低于設(shè)定臨界值的低頻信號則被阻隔、減弱。但是阻隔、減弱的幅度則會依據(jù)不同的頻率以及不同的濾波程序而改變。文中闡述了對電壓轉(zhuǎn)移函數(shù)推導(dǎo)分析及電路性能的要求,并利用Multisim仿真軟件對其頻幅特性的分析進(jìn)行。

    標(biāo)簽: Multisim 高通濾波器 仿真分析

    上傳時(shí)間: 2013-11-08

    上傳用戶:liufei

  • 基于仿生小波變換和模糊推理的語音降噪算法研究

    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。

    標(biāo)簽: 仿生 小波變換 模糊推理 語音降噪

    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(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。

    標(biāo)簽: 小波分析 腦電信號

    上傳時(shí)間: 2014-12-23

    上傳用戶:如果你也聽說

  • 2012TI電子設(shè)計(jì)大賽——微弱信號檢測裝置

    微弱信號檢測裝置 四川理工學(xué)院 劉鵬飛、梁天德、曾學(xué)明 摘要: 本設(shè)計(jì)以TI的Launch Pad為核心板,采用鎖相放大技術(shù)設(shè)計(jì)并制作了一套微弱信號檢測裝置,用以檢測在強(qiáng)噪聲背景下已知頻率微弱正弦波信號的幅度值,并在液晶屏上數(shù)字顯示出所測信號相應(yīng)的幅度值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示其抗干擾能力強(qiáng),測量精度高。 關(guān)鍵詞:強(qiáng)噪聲;微弱信號;鎖相放大;Launch Pad Abstract: This design is based on the Launch Pad of TI core board, using a lock-in amplifier technique designed and produced a weak signal detection device, to measure the known frequency sine wave signal amplitude values of the weak in the high noise background, and shows the measured signal amplitude of the corresponding value in the liquid crystal screen. Test results showed that it has high accuracy and strong anti-jamming capability. Keywords: weak signal detection; lock-in-amplifier; Launch Pad  1、引言 隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,在科研與生產(chǎn)過程中人們越來越需要從復(fù)雜高強(qiáng)度的噪聲中檢測出有用的微弱信號,因此對微弱信號的檢測成為當(dāng)前科研的熱點(diǎn)。微弱信號并不意味著信號幅度小,而是指被噪聲淹沒的信號,“微弱”也僅是相對于噪聲而言的。只有在有效抑制噪聲的條件下有選擇的放大微弱信號的幅度,才能提取出有用信號。微弱信號檢測技術(shù)的應(yīng)用相當(dāng)廣泛,在生物醫(yī)學(xué)、光學(xué)、電學(xué)、材料科學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域顯得愈發(fā)重要。 2、方案論證 針對微弱信號的檢測的方法有很多,比如濾波法、取樣積分器、鎖相放大器等。下面就針對這幾種方法做一簡要說明。 方案一:濾波法。 在大部分的檢測儀器中都要用到濾波方法對模擬信號進(jìn)行一定的處理,例如隔離直流分量,改善信號波形,防止離散化時(shí)的波形混疊,克服噪聲的不利影響,提高信噪比等。常用的噪聲濾波器有:帶通、帶阻、高通、低通等。但是濾波方法檢測信號不能用于信號頻譜與噪聲頻譜重疊的情況,有其局限性。雖然可以對濾波器的通頻帶進(jìn)行調(diào)節(jié),但其噪聲抑制能力有限,同時(shí)其準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性將大打折扣。

    標(biāo)簽: 2012 TI 電子設(shè)計(jì)大賽 微弱信號

    上傳時(shí)間: 2013-11-04

    上傳用戶:lty6899826

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