凌力爾特公司的 LT®5575 直接轉(zhuǎn)換解調(diào)器實現(xiàn)了超卓線性度和噪聲性能的完美結(jié)合。
標簽: 高線性度 元件 直接轉(zhuǎn)換 接收器
上傳時間: 2013-11-10
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雪崩光電二極管 (APD) 接收器模塊在光纖通信繫統(tǒng)中被廣泛地使用。APD 模塊包含 APD 和一個信號調(diào)理放大器,但並不是完全獨立。它仍舊需要重要的支持電路,包括一個高電壓、低噪聲電源和一個用於指示信號強度的精準電流監(jiān)視器
上傳時間: 2013-11-22
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目前,小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面,新觀點、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論,對原有的小波去噪方法作進一步的改進。 經(jīng)典的信號處理方法,例如傅立葉變換、短時傅立葉變換等具有局限性,因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號處理方法,它將信號中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上,為信號濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑,特別在信號去噪方面顯出了獨特的優(yōu)勢。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法,并對其適用范圍和效果進行了分析和比較。并且,討論了小波分析的基本理論,介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法,最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性,分析了它們對實際應(yīng)用的影響和作用。進而,介紹了小波的幾種去噪方法:小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強制置零去噪的方法是比較方便的,但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強制置零去噪后重構(gòu)的信號會使信號丟失一些細節(jié),且小波基的選擇亦有相當?shù)碾y度,只有靠經(jīng)驗來確定,不過比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對于小波變換模極大值去噪的原理,分析了去噪過程中幾個參數(shù)的選取問題,并給出了一些選取依據(jù);對小波閾值去噪方法的幾個關(guān)鍵問題進行了詳細討論。對閾值去噪進行了改進,利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來實現(xiàn)信號的處理,并通過實驗仿真實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明該方法提高了信噪比,去噪效果優(yōu)于單獨應(yīng)用閾值去噪的方法。 在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上,進行了改進,利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法,仿真試驗結(jié)果表明,由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好,準確率高,而且易于重構(gòu)信號。 本文分別對這四種方法進行了算法分析比較,通過實驗仿真來實現(xiàn),并對實驗結(jié)果進行了分析。實驗仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對信號去噪的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞:小波分析,信號去噪,閾值,均值逼近,空域相關(guān)
標簽: 小波分析 信號去噪 中的應(yīng)用
上傳時間: 2013-07-19
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磁共振成像(MRI)由于自身獨特的成像特點,使得其處理方法不同于一般圖像.根據(jù)不同的應(yīng)用目的,該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個算法.首先,該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點,提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點,首先對與噪聲和邊緣相關(guān)的小波系數(shù)進行建模,然后利用最大似然估計來進行參數(shù)估計,同時利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點來進行函數(shù)升級,以便獲得最佳萎縮函數(shù),進一步提高圖像的質(zhì)量,最終取得了一定的效果.與此同時,該文對MRI圖像的進一步的分析與應(yīng)用展開了一定研究,提出了一種改進的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點,同時考慮鄰域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響,對目標函數(shù)加以改進,用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響,達到魯棒分割的目的,為進一步圖像處理和分析打下基礎(chǔ).通過實驗,我們發(fā)現(xiàn),無論是針對模擬圖像還是實際圖像,該文所提出的兩個算法都取得了較好的效果,達到了預(yù)期的目的.
上傳時間: 2013-04-24
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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)的電路實現(xiàn)。圖像處理系統(tǒng)的硬件實現(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。它們可以實時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,為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點,本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準則同時結(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實驗表明,相比于其他幾種經(jīng)典算法,本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節(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小波鄰域閾值去噪算法進行了相應(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存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統(tǒng)核心控制模塊,并對各個系統(tǒng)模塊和整體進行了仿真驗證,結(jié)果表明本文設(shè)計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)能滿足實際的圖像處理要求,具有一定的理論和實際應(yīng)用價值。關(guān)鍵詞:圖像處理系統(tǒng),F(xiàn)PGA,圖像去噪算法,小波變換
上傳時間: 2013-05-16
上傳用戶:450976175
· 摘要: 通過分析小波分析法中的閾值去噪算法的原理,根據(jù)MEMS陀螺儀信號漂移的數(shù)學(xué)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(yīng)用到基于DSP的某MEMS陀螺捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)后對系統(tǒng)的MEMS陀螺儀進行零漂試驗.通過整個系統(tǒng)試驗結(jié)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(wěn)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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·摘 要:本文研究了小波閩值圖像的去噪方法,并與其它圖像去噪方法進行了比較。對lena圖像進行MATLAB仿真實驗,得到了主觀效果圖和客觀效果的PSNR。研究發(fā)現(xiàn),小波閾值圖像去噪無論主觀效果還是客觀效果都優(yōu)于其他圖像去噪方法。[著者文摘]
上傳時間: 2013-06-04
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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層次選擇閾值,對噪聲成分進行抑制,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軟件進行了信號降噪的模擬仿真實驗并在降噪光滑性和相似性兩個方面體現(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。
標簽: 小波分析 信號降噪 中的應(yīng)用
上傳時間: 2013-10-19
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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,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。運用極值法確定出脈搏波的峰值點,然后再根據(jù)峰值點確定出其他特征點的位置,實驗證明該方法能夠增加特征點的檢出率。
上傳時間: 2013-10-12
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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(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行降噪處理,最終實現(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。
上傳時間: 2013-10-14
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