模擬ic設(shè)計(jì)經(jīng)典的入門教程，分析很透徹，適合初學(xué)者進(jìn)行系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)模擬電路的設(shè)計(jì)方法，對(duì)于有經(jīng)驗(yàn)的工作者，也可當(dāng)作設(shè)計(jì)參考
上傳時(shí)間： 2013-05-24
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微機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）器件的構(gòu)成涉及微電子、微機(jī)械、微動(dòng)力、微熱力、微流體學(xué)、材料、物理、化學(xué)、生物等多個(gè)領(lǐng)域，形成了多能量域并交叉耦合。為其產(chǎn)品的建模、仿真以及優(yōu)化設(shè)計(jì)帶來(lái)了較大的難度。由于靜電驅(qū)動(dòng)的原理簡(jiǎn)單使其成為MEMS器件中機(jī)械動(dòng)作的主要來(lái)源。而梳齒結(jié)構(gòu)在MEMS器件中有廣泛的應(yīng)用：微諧振器、微機(jī)械加速度計(jì)、微機(jī)械陀螺儀、微鏡、微鑷、微泵等。所以做為MEMS的重要驅(qū)動(dòng)方式和結(jié)構(gòu)形式，靜電驅(qū)動(dòng)梳齒結(jié)構(gòu)MEMS器件的耦合場(chǎng)仿真分析以及優(yōu)化設(shè)計(jì)對(duì)MEMS的開(kāi)發(fā)具有很重要的意義。本課題的研究對(duì)靜電驅(qū)動(dòng)梳齒結(jié)構(gòu)MEMS器件的設(shè)計(jì)具有較大的理論研究意義。 本文的研究工作主要包括以下幾個(gè)方面： 1、采用降階宏建模技術(shù)快速求解靜電梳齒驅(qū)動(dòng)器靜電－結(jié)構(gòu)耦合問(wèn)題，降階建模被用于表示微諧振器的靜態(tài)動(dòng)態(tài)特性。論文采用降階建模方法詳細(xì)分析了靜電梳齒驅(qū)動(dòng)器的各參數(shù)對(duì)所產(chǎn)生靜電力以及驅(qū)動(dòng)位移的關(guān)系；并對(duì)靜電梳齒驅(qū)動(dòng)器梳齒電容結(jié)構(gòu)的靜電場(chǎng)進(jìn)行分析和模擬，深入討論了邊緣效應(yīng)的影響；還對(duì)微諧振器動(dòng)態(tài)特性的各個(gè)模態(tài)進(jìn)行仿真分析，并計(jì)算分析了前六階模態(tài)的頻率和諧振幅值。仿真結(jié)果表明降階建模方法能夠快速、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)多耦合域的求解。 2、從系統(tǒng)角度出發(fā)考慮了各個(gè)子系統(tǒng)對(duì)叉指式微機(jī)械陀螺儀特性的影響，系統(tǒng)詳細(xì)地分析了與叉指狀微機(jī)械陀螺儀性能指標(biāo)－靈敏度密切相關(guān)的結(jié)構(gòu)特性、電子電路、加工工藝和空氣阻尼，并在此分析的基礎(chǔ)上建立了陀螺的統(tǒng)一多學(xué)科優(yōu)化模型并對(duì)其進(jìn)行多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)。將遺傳算法和差分進(jìn)化算法的全局尋優(yōu)與陀螺儀系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化相結(jié)合，證實(shí)了遺傳算法和差分進(jìn)化算法在MEMS系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化中的可行性，并比較遺傳算法和差分進(jìn)化算法的優(yōu)化結(jié)果，差分進(jìn)化算法的優(yōu)化結(jié)果較大地改善了器件的性能。 3、從系統(tǒng)角度出發(fā)考慮了各個(gè)子系統(tǒng)對(duì)梳齒式微加速度計(jì)特性的影響，在對(duì)梳齒式微加速度計(jì)各個(gè)學(xué)科的設(shè)計(jì)要素進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，對(duì)各個(gè)子系統(tǒng)分別建立相對(duì)獨(dú)立的優(yōu)化模型，采用差分進(jìn)化算法和多目標(biāo)遺傳算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。證實(shí)了差分進(jìn)化算法和多目標(biāo)遺傳算法對(duì)多個(gè)子系統(tǒng)耦合的系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化的可行性，并比較了將多目標(biāo)轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化和采用多目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化的區(qū)別和結(jié)果，優(yōu)化結(jié)果使器件的性能得到了改善。
上傳時(shí)間： 2013-05-15
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永磁同步發(fā)電機(jī)由于一系列高效節(jié)能的優(yōu)點(diǎn)，在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、航空航天、國(guó)防和日常生活中得到廣泛應(yīng)用，并且受到許多學(xué)者的關(guān)注，其研究領(lǐng)域主要涉及永磁同步發(fā)電機(jī)的設(shè)計(jì)、精確性能分析、控制等方面。 本課題作為國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目《無(wú)刷無(wú)勵(lì)磁機(jī)諧波勵(lì)磁的混合勵(lì)磁永磁電機(jī)的研究》的課題，主要研究永磁電機(jī)的電磁場(chǎng)空載和負(fù)載計(jì)算，求出永磁電機(jī)的電壓波形和電壓調(diào)整率，為分段式轉(zhuǎn)子的混合勵(lì)磁永磁電機(jī)的研究奠定基礎(chǔ)，主要做了以下工作： 首先介紹了永磁同步發(fā)電機(jī)的基本原理，包括永磁同步發(fā)電機(jī)的結(jié)構(gòu)形式和永磁同步發(fā)電機(jī)的運(yùn)行性能，采用傳統(tǒng)解析理論給出了電壓調(diào)整率的計(jì)算方法及外特性的計(jì)算模型；然后用有限元ANSYS對(duì)永磁同步發(fā)電機(jī)樣機(jī)進(jìn)行實(shí)體建模，經(jīng)過(guò)定義分配材料、劃分網(wǎng)格、加邊界條件和載荷、求解計(jì)算等，得到矢量磁位Az、磁場(chǎng)強(qiáng)度H、磁感應(yīng)強(qiáng)度B等結(jié)果，直觀地看出電機(jī)內(nèi)部的磁場(chǎng)分布情況。 其次根據(jù)電磁場(chǎng)計(jì)算結(jié)果，應(yīng)用齒磁通法對(duì)其進(jìn)行后處理。該方法求解轉(zhuǎn)子在一個(gè)齒距內(nèi)不同位置處的磁場(chǎng)，以定子齒的磁通為計(jì)算單位，根據(jù)繞組與齒的匝鏈關(guān)系，計(jì)算出磁鏈隨時(shí)間的變化，進(jìn)而得到永磁同步發(fā)電機(jī)空、負(fù)載時(shí)電壓大小及波形。通過(guò)計(jì)算結(jié)果寫實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比，驗(yàn)證了齒磁通法的正確性，為計(jì)算永磁同步發(fā)電機(jī)各種性能特性提供有力工具。 最后，基于齒磁通法對(duì)永磁同步發(fā)電機(jī)的外特性進(jìn)行了深入研究，定量分析了結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)外特性的影響規(guī)律，提出了有效降低電壓調(diào)整率的方法的是：增加氣隙長(zhǎng)度g的同時(shí)，適當(dāng)增加永磁體的磁化方向的長(zhǎng)度hm；此外，要盡量的減少每相串聯(lián)匝數(shù)N和增大導(dǎo)線面積以減小阻抗參數(shù)。通過(guò)改變電機(jī)的結(jié)構(gòu)參數(shù)，對(duì)其電磁場(chǎng)進(jìn)行計(jì)算，找到永磁電機(jī)電壓調(diào)整率的變化規(guī)律，為加電勵(lì)磁的混合勵(lì)磁永磁電機(jī)做準(zhǔn)備，達(dá)到穩(wěn)定輸出電壓的目的。
標(biāo)簽： 永磁同步 發(fā)電機(jī) 磁場(chǎng)分析
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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近年來(lái)，隨著工農(nóng)業(yè)的迅速發(fā)展，世界能源消耗速度急劇增加。因此，新能源和節(jié)能技術(shù)的開(kāi)發(fā)已經(jīng)成為世界各國(guó)科技工作者的當(dāng)務(wù)之急。而機(jī)車制動(dòng)能量回收系統(tǒng)是目前國(guó)內(nèi)外節(jié)能技術(shù)方面研究的熱點(diǎn)之一。 超級(jí)電容作為一種新型電荷儲(chǔ)能元件，具有大容量、大電流快速充放電、壽命長(zhǎng)和無(wú)污染等特性。這些獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)使其在儲(chǔ)能和能量回收方面有著廣闊的應(yīng)用前景。但是由于超級(jí)電容單體電壓的差異，如不對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，在使用過(guò)程中將對(duì)整個(gè)組件的性能造成極大的影響。另外對(duì)超級(jí)電容內(nèi)部特性的不了解也會(huì)對(duì)其使用造成障礙。 對(duì)超級(jí)電容電壓檢測(cè)方案的研究和對(duì)超級(jí)電容時(shí)域模型的研究，將為超級(jí)電容的電壓均衡方案和超級(jí)電容的電參數(shù)分析提供支持，從而為整個(gè)能量回收系統(tǒng)的控制策略提供理論依據(jù)。因此以上兩方面的研究將是整篇論文的核心內(nèi)容。 本文采用模塊化的設(shè)計(jì)理念，提出了一種兼顧均壓的新型電壓檢測(cè)方案。在軟件設(shè)計(jì)方面，對(duì)電壓檢測(cè)系統(tǒng)的軟件架構(gòu)進(jìn)行分析，利用LabVIEW和ZLGCAN驅(qū)動(dòng)函數(shù)包設(shè)計(jì)了友好的上位機(jī)軟件監(jiān)控界面。本文利用誤差理論相關(guān)知識(shí)，對(duì)超級(jí)電容電壓檢測(cè)電路的誤差精度進(jìn)行了詳細(xì)分析。 本文對(duì)兩種超級(jí)電容時(shí)域模型進(jìn)行建模和參數(shù)推導(dǎo)，并通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了所建模型的正確性。
上傳時(shí)間： 2013-05-16
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本書(shū)從基本的直流電源知識(shí)開(kāi)始，詳盡介紹了電源電路中各部分單元電路工作原理、識(shí)圖方法、電路故障分析思路，最后介紹了動(dòng)手裝配直流電源的全過(guò)程。
上傳時(shí)間： 2013-07-08
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從基本的放大器電路知識(shí)開(kāi)始，詳盡介紹了數(shù)十種使用頻率很高的放大器電路工作原理、識(shí)圖方法、電路故障分析思路，還比較詳細(xì)地介紹了膽機(jī)中的電子管放大器基礎(chǔ)知識(shí)，最后介紹了萬(wàn)用表檢修放大器的全過(guò)程。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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矢量控制一直是電機(jī)控制領(lǐng)域的熱門話題。本文以異步電機(jī)為研究對(duì)象，以矢量控制的解耦思想為基礎(chǔ)，采用自動(dòng)控制的有關(guān)方法，對(duì)矢量控制進(jìn)行了探討，著重研究了矢量控制系統(tǒng)中控制器的設(shè)計(jì)。 @@ 本文對(duì)矢量控制和自動(dòng)控制的相關(guān)理論進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹，包括矢量控制的原理、坐標(biāo)變換、控制系統(tǒng)的性能指標(biāo)等。按照矢量控制的解耦思想將耦合的交流電機(jī)模擬為解耦的直流電機(jī)進(jìn)行控制，解耦后的交流電機(jī)可對(duì)轉(zhuǎn)子磁鏈和轉(zhuǎn)速進(jìn)行獨(dú)立控制。在設(shè)計(jì)磁鏈控制器和速度控制器時(shí)，通過(guò)使用自動(dòng)控制的相關(guān)原理，使得轉(zhuǎn)子磁鏈和電機(jī)轉(zhuǎn)速達(dá)到了預(yù)期的性能要求。本文使用的設(shè)計(jì)方法是先在連續(xù)域下設(shè)計(jì)控制器，然后將其離散化為數(shù)字控制器，并對(duì)連續(xù)域下的控制器和離散域下的控制器進(jìn)行了仿真和比較。電機(jī)轉(zhuǎn)速是本文的一個(gè)重要參數(shù)，文中專門設(shè)計(jì)了轉(zhuǎn)速實(shí)驗(yàn)，并對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行了誤差分析。最后，對(duì)本文設(shè)計(jì)方法的不足之處進(jìn)行了簡(jiǎn)單的說(shuō)明，也給出了對(duì)應(yīng)的改善方法。 @@ 仿真表明，本文設(shè)計(jì)的矢量控制系統(tǒng)達(dá)到了良好的控制效果。 @@關(guān)鍵字：矢量控制、磁鏈調(diào)節(jié)器、速度調(diào)節(jié)器
標(biāo)簽： 異步電機(jī) 分 矢量控制系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-06-17
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電源是電子設(shè)備的重要組成部分，其性能的優(yōu)劣直接影響著電子設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性。隨著電子技術(shù)的發(fā)展，電子設(shè)備的種類越來(lái)越多，其對(duì)電源的要求也更加靈活多樣，因此如何很好的解決系統(tǒng)的電源問(wèn)題已經(jīng)成為了系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵因素。 本論文研究選取了BICMOS工藝，具有功耗低、集成度高、驅(qū)動(dòng)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)電流模式的PWM控制原理，研究設(shè)計(jì)了一款基于BICMOS工藝的雙相DC-DC電源管理芯片。本電源管理芯片自動(dòng)控制兩路單獨(dú)的轉(zhuǎn)換器工作，兩相結(jié)構(gòu)能提供大的輸出電流，但是在開(kāi)關(guān)上的功耗卻很低。芯片能夠精確的調(diào)整CPU核心電壓，對(duì)稱不同通道之間的電流。本電源管理芯片單獨(dú)檢測(cè)每一通道上的電流，以精確的獲得每個(gè)通道上的電流信息，從而更好的進(jìn)行電流對(duì)稱以及電路的保護(hù)。 文中對(duì)該DC-DC電源管理芯片的主要功能模塊，如振蕩器電路、鋸齒波發(fā)生電路、比較器電路、平均電流電路、電流檢測(cè)電路等進(jìn)行了設(shè)計(jì)并給出了仿真驗(yàn)證結(jié)果。該芯片只需外接少數(shù)元件就可構(gòu)成一個(gè)高性能的雙相DC-DC開(kāi)關(guān)電源，可廣泛應(yīng)用于CPU供電系統(tǒng)等。 通過(guò)應(yīng)用Hspice軟件對(duì)該變換器芯片的主要模塊電路進(jìn)行仿真，驗(yàn)證了設(shè)計(jì)方案和理論分析的可行性和正確性，同時(shí)在芯片模塊電路設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用0.8μmBICMOS工藝設(shè)計(jì)規(guī)則完成了芯片主要模塊的版圖繪制，編寫了DRC、LVS文件并驗(yàn)證了版圖的正確性。所設(shè)計(jì)的基于BICMOS工藝的DC-DC電源管理芯片的均流控制電路達(dá)到了預(yù)期的要求。
上傳時(shí)間： 2013-06-06
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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(diǎn)、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論，對(duì)原有的小波去噪方法作進(jìn)一步的改進(jìn)。 經(jīng)典的信號(hào)處理方法，例如傅立葉變換、短時(shí)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(hào)處理方法，它將信號(hào)中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號(hào)濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號(hào)去噪方面顯出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法，并對(duì)其適用范圍和效果進(jìn)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(duì)實(shí)際應(yīng)用的影響和作用。進(jìn)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(qiáng)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(qiáng)制置零去噪后重構(gòu)的信號(hào)會(huì)使信號(hào)丟失一些細(xì)節(jié)，且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度，只有靠經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定，不過(guò)比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對(duì)于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過(guò)程中幾個(gè)參數(shù)的選取問(wèn)題，并給出了一些選取依據(jù)；對(duì)小波閾值去噪方法的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)討論。對(duì)閾值去噪進(jìn)行了改進(jìn)，利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)的處理，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優(yōu)于單獨(dú)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(jìn)行了改進(jìn)，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(yàn)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(zhǔn)確率高，而且易于重構(gòu)信號(hào)。 本文分別對(duì)這四種方法進(jìn)行了算法分析比較，通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真來(lái)實(shí)現(xiàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對(duì)信號(hào)去噪的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞：小波分析，信號(hào)去噪，閾值，均值逼近，空域相關(guān)
標(biāo)簽： 小波分析 信號(hào)去噪 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-07-19
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心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一，包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問(wèn)題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開(kāi)了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)（NM）和房顫（AF）、主動(dòng)脈回流（AR）、主動(dòng)脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號(hào)的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面： a）心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽(tīng)診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過(guò)對(duì)心音信號(hào)噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b）心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應(yīng)錐形核時(shí)頻（ATF）分析方法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時(shí)頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c）心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過(guò)Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號(hào)的2維特征向量，作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d）心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法，同時(shí)，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對(duì)余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)測(cè)，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗(yàn)證了該方法的分類有效性。 e）心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語(yǔ)言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建，可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理，繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時(shí)，利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接，實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過(guò)對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號(hào)特征向量，根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)進(jìn)行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號(hào)種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號(hào)，進(jìn)一步提高心音信號(hào)分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽(tīng)診。 關(guān)鍵詞：心音信號(hào)，小波降噪，非平穩(wěn)信號(hào)，心臟雜音，信號(hào)處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)
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