過采樣和數字濾波有助于降低對ADC前置的抗混疊濾波器的要求。重構DAC可以通過類似的方式運用過采樣和插值原理。
上傳時間： 2014-12-23
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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。
上傳時間： 2014-12-23
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微弱信號檢測裝置 四川理工學院 劉鵬飛、梁天德、曾學明 摘要： 本設計以TI的Launch Pad為核心板，采用鎖相放大技術設計并制作了一套微弱信號檢測裝置，用以檢測在強噪聲背景下已知頻率微弱正弦波信號的幅度值，并在液晶屏上數字顯示出所測信號相應的幅度值。實驗結果顯示其抗干擾能力強，測量精度高。 關鍵詞：強噪聲；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 隨著現代科學技術的發展，在科研與生產過程中人們越來越需要從復雜高強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前科研的熱點。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。微弱信號檢測技術的應用相當廣泛，在生物醫學、光學、電學、材料科學等相關領域顯得愈發重要。 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行調節，但其噪聲抑制能力有限，同時其準確性與穩定性將大打折扣。
上傳時間： 2013-11-04
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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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提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數模型去模擬NSCT域的系數的圖像去噪算法，這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數相鄰尺度間的父子關系，同時滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數方差具有各向異性的特征，基于這種統計模型，文中先推導出了一種各向異性雙變量收縮函數的近似形式，然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計將這種新的閾值收縮函數應用于NSCT域，實驗結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節信息，從而明顯改善了圖像的視覺效果。
上傳時間： 2013-10-23
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模糊C-均值聚類算法是一種無監督圖像分割技術，但存在著初始隸屬度矩陣隨機選取的影響，可能收斂到局部最優解的缺點。提出了一種粒子群優化與模糊C-均值聚類相結合的圖像分割算法，根據粒子群優化算法強大的全局搜索能力，有效地避免了傳統的FCM對隨機初始值的敏感，容易陷入局部最優的缺點。實驗表明，該算法加快了收斂速度，提高了圖像的分割精度。
上傳時間： 2013-10-25
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常見電容值的讀取方法
上傳時間： 2013-11-10
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將模擬信號轉換為數字信號后再進行處理,是當前信號處理普遍使用的方法,模數轉換器（ADC）就是將模擬信號轉換為數字信號的器件,所以計算其有效轉換位數對系統性能評估就顯得尤為重要。文中結合項目工程實踐,討論了ADC有效轉換位數的兩種測試方法:噪聲測試法和信噪比測試法,并對兩種方法進行了仿真與分析。
上傳時間： 2013-12-17
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采用微波仿真軟件AWR對電路結構進行了優化和仿真,結果顯示,在5～12 GHz頻帶內,復合晶體管結構的輸出阻抗值更穩定,帶寬得到有效擴展,最高增益達到11 dB,帶內波動<0.5 dB,在9 GHz工作頻率時,其1 dB壓縮點處的輸出功率為26 dBm。
上傳時間： 2013-11-04
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模擬轉換器性能不只依賴分辨率規格 大量的模數轉換器(ADC)使人們難以選擇最適合某種特定應用的ADC器件。工程師們選擇ADC時，通常只注重位數、信噪比(SNR)、諧波性能，但是其它規格也同樣重要。本文將介紹ADC器件最易受到忽視的九項規格，并說明它們是如何影響ADC性能的。 1. SNR比分辨率更為重要。 ADC規格中最常見的是所提供的分辨率，其實該規格并不能表明ADC器件的任何能力。但可以用位數n來計算ADC的理論SNR： 不 過工程師也許并不知道，熱噪聲、時鐘抖動、差分非線性(DNL)誤差以及其它參數異常都會限制ADC器件的SNR。對于高性能高分辨率轉換器尤其如此。一 些數據表提供有效位數(ENOB)規格，它描述了ADC器件所能提供的有效位數。為了計算ADC的ENOB值，應把測量的SNR值放入上述公式，并求解 n。
上傳時間： 2014-12-22
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