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濾波仿真

Morlet小波分析的BOTDR信號(hào)處理

基于布里淵散射的分布式光纖傳感器是當(dāng)前國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。本文介紹了基于布里淵散射的分布式光纖傳感器的的原理、應(yīng)用；布里淵時(shí)域反射技術(shù)(BOTDR)和布里淵時(shí)域分析技術(shù)(BOTDA)的原理。受激布里淵散射(SBS)的過程中，入射光和散射光滿足耦合振幅方程組。我們對該方程組采用有限差分法進(jìn)行數(shù)值計(jì)算，并用Matlab模擬計(jì)算過程，對布里淵散射信號(hào)進(jìn)行分析。根據(jù)布里淵散射信號(hào)的特點(diǎn)，我們采用基于Morlet小波變換的DSP信號(hào)算法來處理 BOTDR傳感信號(hào)。通過對該算法的核心單元——快速傅立葉變換(FFT)的硬件實(shí)現(xiàn)，我們在Stratix FPGA上實(shí)現(xiàn)了基于Morlet小波變換的DSP算法的硬件電路設(shè)計(jì)。最后，在此基礎(chǔ)上，我們對電路功能進(jìn)行實(shí)際的仿真和驗(yàn)證，并和Matlab得到結(jié)果進(jìn)行比較和分析。

標(biāo)簽： Morlet BOTDR 小波分析信號(hào)處理

上傳時(shí)間： 2013-07-22

上傳用戶：牛布牛
基于FPGA的回波抵消器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

回波抵消器在免提電話、無線產(chǎn)品、IP電話、ATM語音服務(wù)和電話會(huì)議等系統(tǒng)中，都有著重要的應(yīng)用。在不同應(yīng)用場合對回波抵消器的要求并不完全相同，本文主要研究應(yīng)用于電話系統(tǒng)中的電回波抵消器。電回波是由于語音信號(hào)在電話網(wǎng)中傳輸時(shí)由于阻抗不匹配而產(chǎn)生的。傳統(tǒng)回波抵消器主要是基于通用DSP處理器實(shí)現(xiàn)的，這種回波抵消器在系統(tǒng)實(shí)時(shí)性要求不高的場合能很好的滿足回波抵消的性能要求，但是在實(shí)時(shí)性要求較高的場合，其處理速度等性能方面已經(jīng)不能滿足系統(tǒng)高速、實(shí)時(shí)的需要。現(xiàn)代大容量、高速度的FPGA的出現(xiàn)，克服了上訴方案的諸多不足。用FPGA來實(shí)現(xiàn)數(shù)字信號(hào)處理可以很好地解決并行性和速度問題，且其靈活的可配置特性使得FPGA構(gòu)成的DSP系統(tǒng)非常易于修改、測試和硬件升級(jí)。本文研究目標(biāo)是如何在FPGA芯片上實(shí)現(xiàn)回波抵消器，完成的主要工作有： (1)深入研究了回波抵消器各模塊算法，包括自適應(yīng)濾波算法、遠(yuǎn)端檢測算法、雙講檢測算法、NLP算法、舒適噪聲產(chǎn)生算法，并實(shí)現(xiàn)了這些算法的C程序。 (2)深入研究了回波抵消器基于FPGA的設(shè)計(jì)流程與實(shí)現(xiàn)方法，并利用硬件描述語言Verilog HDL實(shí)現(xiàn)了各部分算法。 (3)在OuartusⅡ和ModelSim仿真環(huán)境下對該系統(tǒng)進(jìn)行模塊級(jí)和系統(tǒng)級(jí)的功能仿真、時(shí)序仿真和驗(yàn)證。并在FPGA硬件平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了該系統(tǒng)。 (4)根據(jù)ITU-T G．168的標(biāo)準(zhǔn)和建議，對設(shè)計(jì)進(jìn)行了大量的主、客測試，各項(xiàng)測試結(jié)果均達(dá)到或優(yōu)于G．168的要求。

標(biāo)簽： FPGA 回波抵消器

上傳時(shí)間： 2013-06-23

上傳用戶：123啊
自適應(yīng)回波消除器研究及其FPGA實(shí)現(xiàn)

回波消除器廣泛應(yīng)用于公用電話交換網(wǎng)(PSTN)、移動(dòng)通信系統(tǒng)和視頻電話會(huì)議系統(tǒng)等多種語音通信領(lǐng)域。在PSTN系統(tǒng)中，由于線路阻抗不匹配，遠(yuǎn)端語音信號(hào)通過混合線圈時(shí)產(chǎn)生一定泄漏，一部分信號(hào)又傳回遠(yuǎn)端，產(chǎn)生線路回波，回波的存在會(huì)嚴(yán)重影響語音通信質(zhì)量。本文主要針對線路回波進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了滿足實(shí)用要求的基于FPGA平臺(tái)的回波消除器。首先，對回波產(chǎn)生原理和目前幾種常用回波消除算法進(jìn)行了分析，在研究自適應(yīng)回波消除器的各個(gè)模塊，特別是深入分析各種自適應(yīng)濾波算法和雙講檢測算法，綜合考慮各種算法的運(yùn)算復(fù)雜度和性能的情況下，這里采用NLMS算法實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)回波消除器。針對傳統(tǒng)雙講檢測算法在近端語音幅度較低情況下容易產(chǎn)生誤判的情況，給出一種基于子帶濾波器組的改進(jìn)雙講檢測算法。本文首先使用C語言實(shí)現(xiàn)回波消除器的各個(gè)模塊，其中包括自適應(yīng)濾波器、遠(yuǎn)端檢測、雙講檢測、非線性處理和舒適噪聲產(chǎn)生模塊。經(jīng)過仿真測試，相關(guān)模塊算法能夠有效提高回波消除器性能。在此基礎(chǔ)上，本文使用硬件描述語言Veillog HDL，在QuartusⅡ和ModelSim軟件平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)各功能模塊，并通過模塊級(jí)和系統(tǒng)級(jí)功能仿真以及時(shí)序仿真驗(yàn)證，最終在現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Arrav，F(xiàn)PGA)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)回波消除系統(tǒng)。本文詳細(xì)闡述了基于FPGA的設(shè)計(jì)流程與設(shè)計(jì)方法，并描述了自適應(yīng)濾波器、基于分布式算法FIR濾波器、除法器和有限狀態(tài)機(jī)的設(shè)計(jì)過程。根據(jù)ITU-T G.168標(biāo)準(zhǔn)提出的測試要求，本文塒基于FPGA設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)回波消除系統(tǒng)進(jìn)行大量主客觀測試。經(jīng)過測試，各項(xiàng)性能指標(biāo)均達(dá)到或超過G.168標(biāo)準(zhǔn)的要求，具有良好的回波消除效果。

標(biāo)簽： FPGA 回波消除器

上傳時(shí)間： 2013-06-18

上傳用戶：qwe1234
基于小波變換的圖像去噪算法研究

隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為眾多應(yīng)用系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)。它的發(fā)展主要依賴于兩個(gè)性質(zhì)不同、自成體系但又緊密相關(guān)的研究領(lǐng)域：圖像處理算法及其相應(yīng)的電路實(shí)現(xiàn)。圖像處理系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數(shù)字信號(hào)處理器(Digital Signal Process)和現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關(guān)電路組成。它們可以實(shí)時(shí)高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預(yù)處理的數(shù)據(jù)量很大，要求處理速度快，但運(yùn)算結(jié)果相對比較簡單。相對于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統(tǒng)更適合于圖像的預(yù)處理。本文設(shè)計(jì)了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統(tǒng)。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點(diǎn)討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應(yīng)的Matlab 仿真；然后，為了改進(jìn)鄰域閾值去噪算法中對每個(gè)分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點(diǎn)，本文提出了基于最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計(jì) (SURE)為準(zhǔn)則同時(shí)結(jié)合小波系數(shù)尺度間關(guān)系的鄰域閾值去噪算法。經(jīng)Matlab實(shí)驗(yàn)表明，相比于其他幾種經(jīng)典算法，本文提出的兩種改進(jìn)算法在濾除噪聲的同時(shí)能更好地保護(hù)圖像細(xì)節(jié)，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎(chǔ)上本文將提出的改進(jìn)小波鄰域閾值去噪算法進(jìn)行了相應(yīng)的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實(shí)現(xiàn)；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和FPGA內(nèi)部各功能模塊的具體實(shí)現(xiàn)方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲(chǔ)器控制模塊、去噪計(jì)算模塊和系統(tǒng)核心控制模塊，并對各個(gè)系統(tǒng)模塊和整體進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)能滿足實(shí)際的圖像處理要求，具有一定的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：圖像處理系統(tǒng)，F(xiàn)PGA，圖像去噪算法，小波變換

標(biāo)簽： 小波變換圖像去噪算法研究

上傳時(shí)間： 2013-05-16

上傳用戶：450976175
DAC0832產(chǎn)生正弦波

DAC0832產(chǎn)生正弦波，C51下的Proteus仿真及C源程序，非常適合初學(xué)單片機(jī)的新手們學(xué)習(xí)

標(biāo)簽： 0832 DAC 正弦波

上傳時(shí)間： 2013-09-25

上傳用戶：marten
波導(dǎo)傳輸檢波裝置的研究

　　波導(dǎo)傳輸檢波裝置用以發(fā)射機(jī)的檢波式功率監(jiān)測，是雷達(dá)導(dǎo)引頭發(fā)射機(jī)的一個(gè)重要組成部分。發(fā)射機(jī)產(chǎn)生的大功率射頻信號(hào)經(jīng)過波導(dǎo)傳輸檢波裝置最終傳輸給天線，在大功率傳輸過程中，波導(dǎo)傳輸檢波裝置從大功率射頻信號(hào)中耦合出一定量進(jìn)行射頻信號(hào)包絡(luò)檢波，檢波信號(hào)通過外圍電路處理可以反映發(fā)射機(jī)工作狀態(tài)，并可反饋優(yōu)化發(fā)射機(jī)工作狀態(tài)。文中介紹了波導(dǎo)傳輸檢波裝置的設(shè)計(jì)原理，并對設(shè)計(jì)中的一些重要環(huán)節(jié)進(jìn)行了仿真，其中包括了溫度對設(shè)計(jì)的影響。

標(biāo)簽： 波導(dǎo)傳輸檢波裝置

上傳時(shí)間： 2013-11-23

上傳用戶：哇哇哇哇哇
小波分析在信號(hào)降噪中的應(yīng)用

針對信號(hào)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(hào)降噪中的應(yīng)用，分析了被噪聲污染后的信號(hào)的特性；利用MATLAB軟件進(jìn)行了信號(hào)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(hào)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(hào)降噪中的應(yīng)用

上傳時(shí)間： 2013-10-19

上傳用戶：alex wang
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(hào)進(jìn)行小波分解，以分離出來的噪聲信號(hào)作為自適應(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應(yīng)算法對帶噪聲語音信號(hào)進(jìn)行降噪處理，最終實(shí)現(xiàn)語音信號(hào)的信噪分離，去除語音信號(hào)中的噪聲。仿真結(jié)果表明，該方法對語音信號(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。通過對MIT腦電數(shù)據(jù)庫中的腦電信號(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

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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，然后對各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理，對經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。對降噪后的齒輪振動(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