國標(biāo)類相關(guān)專輯 313冊(cè) 701MGB-T 2471-1995 電阻器和電容器優(yōu)先數(shù)系.pdf
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2014-05-05
上傳用戶：時(shí)代將軍
心血管系統(tǒng)疾病是現(xiàn)今世界上發(fā)病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作為一種非穩(wěn)態(tài)的心電變異性現(xiàn)象，是指心電T波段振幅、形態(tài)甚至極性逐拍交替變化。大量研究表明，TWA與室性心律失常、心臟性猝死等有直接密切的關(guān)系，已成為一種無創(chuàng)獨(dú)立性預(yù)測(cè)指標(biāo)。隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，微伏級(jí)的TWA已經(jīng)可以被檢出，并且精度越來越高。本文以T波交替檢測(cè)為中心，基于ARM給出了T波交替檢測(cè)技術(shù)原理性樣機(jī)的硬件及軟件，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)的目的。 在TWA檢測(cè)研究中，需要對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，即信號(hào)去噪和特征點(diǎn)檢測(cè)。小波分析以其多分辨率的特性和表征時(shí)頻兩域信號(hào)局部特征的能力成為我們選取的心電信號(hào)自動(dòng)分析手段。文中采用小波變換將原始心電信號(hào)分解為不同頻段的細(xì)節(jié)信號(hào)，根據(jù)三種主要噪聲的不同能量分布，采用自適應(yīng)閾值和軟硬閾值折衷處理策略用閾值濾波方法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行去噪處理：同時(shí)基于心電信號(hào)的特征點(diǎn)R峰對(duì)應(yīng)于Mexican-hat小波變換的極值點(diǎn)，因此我們使用Mexican-hat小波檢測(cè)R峰，通過附加檢測(cè)方案確保了位置的準(zhǔn)確性，并根據(jù)需要提出了T波矩陣提取方法。 隨后文章介紹了T波交替的產(chǎn)生機(jī)理及研究進(jìn)展，分別從臨床應(yīng)用和檢測(cè)方法上展現(xiàn)了目前TWA的發(fā)展進(jìn)程，并利用了譜分析法、相關(guān)分析法和移動(dòng)平均修正算法分別從時(shí)域和頻域?qū)σ恍颖緮?shù)據(jù)進(jìn)行T波交替檢測(cè)。在檢測(cè)中譜分析法抗噪能力較強(qiáng)，但作為一種頻域檢測(cè)方法，無法檢測(cè)非穩(wěn)態(tài)TWA信號(hào)，而相關(guān)分析法受呼吸、噪聲影響較大，數(shù)據(jù)要求較高，因此可以在譜分析檢測(cè)為陽性TWA基礎(chǔ)上，再對(duì)信號(hào)進(jìn)行相關(guān)分析，從而克服自身算法缺陷，確定交替幅度和時(shí)間段。最后對(duì)影響檢測(cè)結(jié)果的因素進(jìn)行討論研究，從而降低檢測(cè)誤差。 文章還設(shè)計(jì)了T波交替檢測(cè)技術(shù)原理性樣機(jī)的關(guān)鍵部分電路和軟件框架。硬件部分圍繞ARM核的Samsung S3C44BOX為核心，設(shè)計(jì)了該樣機(jī)的關(guān)鍵電路，包括采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊(外部存儲(chǔ)電路、通信接口電路等)。其中在采集模塊中針對(duì)心電信號(hào)是微弱信號(hào)并且干擾大的特點(diǎn)，采用了具有高共模抑制比和高輸入阻抗的分級(jí)放大電路，有效的提取了信號(hào)分量：A/D轉(zhuǎn)換電路保證了信號(hào)量化的高精度。利用USB接口芯片和刪內(nèi)部異步串行通訊實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)與外界聯(lián)系。系統(tǒng)軟件中首先介紹了系統(tǒng)的軟件開發(fā)環(huán)境，然后給出了心電信號(hào)分析及處理程序設(shè)計(jì)流程圖及實(shí)現(xiàn)，使它們共同完成系統(tǒng)的軟件監(jiān)護(hù)功能。
標(biāo)簽： ARM 檢測(cè)技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-07-27
上傳用戶：familiarsmile
提出通過對(duì)分塊圖像的DCT 系數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)范圍壓縮來改進(jìn)傳統(tǒng)的基于DCT 變換的圖像自嵌入水印算法，并結(jié)合灰度變換函數(shù)與JPEG 標(biāo)準(zhǔn)量化表重新設(shè)計(jì)了DCT 系數(shù)碼長分配表，大幅度提升了量化過程保留的圖
上傳時(shí)間： 2013-07-28
上傳用戶：小鵬
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(duì)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(duì)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(cè)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(duì)傳統(tǒng)雙講檢測(cè)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(cè)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(cè)、雙講檢測(cè)、非線性處理和舒適噪聲產(chǎn)生模塊。經(jīng)過仿真測(cè)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(chǎng)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(cè)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(cè)試。經(jīng)過測(cè)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。
上傳時(shí)間： 2013-06-18
上傳用戶：qwe1234
摘要：本文詳細(xì)的介紹了基于施耐德Modicon Premium T PCX 57 PLC在郵政自動(dòng)化分揀系統(tǒng)中控制系統(tǒng)的應(yīng)用，系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，工藝流程和信息采集等。關(guān)鍵詞：T PCX57 PLC FIPIO總線 OPC Momentum I/O模塊 分揀系統(tǒng)
標(biāo)簽： Modicon Premium PCX 分揀
上傳時(shí)間： 2013-11-10
上傳用戶：kristycreasy
離散傅里葉變換,(DFT)Direct Fouriet Transformer(PPT課件) 一、序列分類對(duì)一個(gè)序列長度未加以任何限制，則一個(gè)序列可分為： 無限長序列：n=-∞~∞或n=0~∞或n=-∞~ 0 有限長序列：0≤n≤N-1有限長序列在數(shù)字信號(hào)處理是很重要的一種序列。由于計(jì)算機(jī)容量的限制，只能對(duì)過程進(jìn)行逐段分析。二、DFT引入由于有限長序列，引入DFT(離散付里葉變換)。DFT它是反映了“有限長”這一特點(diǎn)的一種有用工具。DFT變換除了作為有限長序列的一種付里葉表示，在理論上重要之外，而且由于存在著計(jì)算機(jī)DFT的有效快速算法--FFT,因而使離散付里葉變換(DFT)得以實(shí)現(xiàn)，它使DFT在各種數(shù)字信號(hào)處理的算法中起著核心的作用。三、本章主要討論 離散付里葉變換的推導(dǎo)離散付里葉變換的有關(guān)性質(zhì)離散付里葉變換逼近連續(xù)時(shí)間信號(hào)的問題第二節(jié) 付里葉變換的幾種形式傅 里 葉 變 換 ： 建 立 以 時(shí) 間 t 為 自 變 量 的 “ 信 號(hào) ” 與 以 頻 率 f為 自 變 量 的 “ 頻 率 函 數(shù) ”(頻譜) 之 間 的 某 種 變 換 關(guān) 系 . 所 以 “ 時(shí) 間 ” 或 “ 頻 率 ” 取 連 續(xù) 還 是 離 散 值 , 就 形 成 各 種 不 同 形 式 的 傅 里 葉 變 換 對(duì) 。, 在 深 入 討 論 離 散 傅 里 葉 變 換 D F T 之 前 , 先 概 述 四種 不 同 形式 的 傅 里 葉 變 換 對(duì) . 一、四種不同傅里葉變換對(duì)傅 里 葉 級(jí) 數(shù)(FS)：連 續(xù) 時(shí) 間 , 離 散 頻 率 的 傅 里 葉 變 換 。連 續(xù) 傅 里 葉 變 換(FT)：連 續(xù) 時(shí) 間 , 連 續(xù) 頻 率 的 傅 里 葉 變 換 。序 列 的 傅 里 葉 變 換(DTFT):離 散 時(shí) 間 , 連 續(xù) 頻 率 的 傅 里 葉 變 換.離 散 傅 里 葉 變 換(DFT):離 散 時(shí) 間 , 離 散 頻 率 的 傅 里 葉 變 換1.傅 里 葉 級(jí) 數(shù)(FS)周期連續(xù)時(shí)間信號(hào) 非周期離散頻譜密度函數(shù)。 周期為Tp的周期性連續(xù)時(shí)間函數(shù) x(t) 可展成傅里葉級(jí)數(shù)X(jkΩ0) ,是離散非周期性頻譜 , 表 示為:例子通過以下 變 換 對(duì) 可 以 看 出 時(shí) 域 的 連 續(xù) 函 數(shù) 造 成 頻 域 是 非 周 期 的 頻 譜 函 數(shù) , 而 頻 域 的 離 散 頻 譜 就 與 時(shí) 域 的 周 期 時(shí) 間 函 數(shù) 對(duì) 應(yīng) . (頻域采樣，時(shí)域周期延 拓)2.連 續(xù) 傅 里 葉 變 換(FT)非周期連續(xù)時(shí)間信號(hào)通過連續(xù)付里葉變換(FT)得到非周期連續(xù)頻譜密度函數(shù)。
標(biāo)簽： Fouriet Direct DFT Tr
上傳時(shí)間： 2013-11-19
上傳用戶：fujiura
車牌定位－－－VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0?？紤]到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對(duì)G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
crc任意位生成多項(xiàng)式 任意位運(yùn)算 自適應(yīng)算法 循環(huán)冗余校驗(yàn)碼(CRC，Cyclic Redundancy Code)是采用多項(xiàng)式的 編碼方式，這種方法把要發(fā)送的數(shù)據(jù)看成是一個(gè)多項(xiàng)式的系數(shù) ，數(shù)據(jù)為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1)，則其對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為： bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b１X+b０ 例如：數(shù)據(jù)“10010101”可以寫為多項(xiàng)式 X７+X４+X２+1。 循環(huán)冗余校驗(yàn)CRC 循環(huán)冗余校驗(yàn)方法的原理如下： (1) 設(shè)要發(fā)送的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為P(x)。 (2) 發(fā)送方和接收方約定一個(gè)生成多項(xiàng)式G(x)，設(shè)該生成多項(xiàng)式 的最高次冪為r。 (3) 在數(shù)據(jù)塊的末尾添加r個(gè)0，則其相對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x)，獲得商Q(x)和余式R(x)，則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x)，采用模2運(yùn)算，T(x)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)是在原數(shù) 據(jù)塊的末尾加上余式所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)得到的。 (6) 發(fā)送T(x)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。 (7) 設(shè)接收端接收到的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為T’(x)，將T’(x)除以G(x) ，若余式為0，則認(rèn)為沒有錯(cuò)誤，否則認(rèn)為有錯(cuò)。
標(biāo)簽： crc CRC 多項(xiàng)式 位運(yùn)算
上傳時(shí)間： 2014-11-28
上傳用戶：宋桃子
1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對(duì)G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：songrui
crc任意位生成多項(xiàng)式 任意位運(yùn)算 自適應(yīng)算法 循環(huán)冗余校驗(yàn)碼(CRC，Cyclic Redundancy Code)是采用多項(xiàng)式的 編碼方式，這種方法把要發(fā)送的數(shù)據(jù)看成是一個(gè)多項(xiàng)式的系數(shù) ，數(shù)據(jù)為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1)，則其對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為： bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b１X+b０ 例如：數(shù)據(jù)“10010101”可以寫為多項(xiàng)式 X７+X４+X２+1。 循環(huán)冗余校驗(yàn)CRC 循環(huán)冗余校驗(yàn)方法的原理如下： (1) 設(shè)要發(fā)送的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為P(x)。 (2) 發(fā)送方和接收方約定一個(gè)生成多項(xiàng)式G(x)，設(shè)該生成多項(xiàng)式 的最高次冪為r。 (3) 在數(shù)據(jù)塊的末尾添加r個(gè)0，則其相對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x)，獲得商Q(x)和余式R(x)，則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x)，采用模2運(yùn)算，T(x)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)是在原數(shù) 據(jù)塊的末尾加上余式所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)得到的。 (6) 發(fā)送T(x)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。 (7) 設(shè)接收端接收到的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為T’(x)，將T’(x)除以G(x) ，若余式為0，則認(rèn)為沒有錯(cuò)誤，否則認(rèn)為有錯(cuò)
標(biāo)簽： crc CRC 多項(xiàng)式 位運(yùn)算
上傳時(shí)間： 2014-01-16
上傳用戶：hphh
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號(hào)-1
