心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時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錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，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則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，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％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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自適應濾波器是統計信號處理的一個重要組成部分。在實際應用中，由于沒有充足的信息來設計固定系數的數字濾波器，或者設計規則會在濾波器正常運行時改變，因此我們需要研究自適應濾波器。凡是需要處理未知統計環境下運算結果所產生的信號或需要處理非平穩信號時，自適應濾波器可以提供一種吸引人的解決方法，而且其性能通常遠優于用常規方法設計的固定濾波器。此外，自適應濾波器還能提供非自適應方法所不可能提供的新的信號處理能力。 本論文從自適應濾波器研究的重要意義入手，介紹了線性自適應濾波器的基本原理、算法及設計方法，對幾種基于最小均方誤差準則或最小平方誤差準則的自適應濾波器算法進行研究，最終基于一改近的LMS算法設計復數自適應濾波器，并以VHDL語言編寫在maxplus平臺上進行仿真測試。
上傳時間： 2013-07-11
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本課題設計和完成了一套基于DSP+FPGA結構的小波變換實時圖像處理系統。采用小波算法對圖像進行邊緣提取、圖像增強、圖像融合等處理，并在ADSP-BF535上實現了小波算法，分析了其運行小波算法的性能。圖像處理的數據量比較大，而且運算比較復雜，DSP的特殊結構和性能很好地滿足了系統實現的需要，而FPGA的高速性和靈活性也滿足了系統實時性和穩定性的需要，所以采用DSP+FPGA來實現圖像處理系統是可靠的，也是可行的。系統的硬件設計以DSP和FPGA為平臺，DSP實現算法、管理系統運行、并實現了系統的自啟動；FPGA實現一些接口、時序控制等，簡化了外圍電路，提高了系統的可靠性。結果表明，在ADSP-BF535上實現小波算法，效果良好，而且滿足系統實時性的要求。最后，總結了系統的設計和調試經驗，對調試時遇到的一些問題進行了分析。
上傳時間： 2013-04-24
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設計并實現具有硬件濾波空氣清新器的信息采集系統，根據空氣的復雜性以及隨機性，結合自適應濾波器的原理，提出一種新的空氣信息采集系統設計方法。該方法利用最小均方(LMS)自適應濾波器進行軟件濾波，針對空氣
上傳時間： 2013-06-14
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自適應濾波器是智能天線技術中核心部分-自適應波束成形器的關鍵技術，算法的高效穩定性及硬件時鐘速率的快慢是判斷波束成形器性能優劣的主要標準。 首先選取工程領域最常用的自適應橫向LMS濾波算法作為研究對象，提出了利用最小均方誤差意義下自適應濾波器的輸出信號與主通道噪聲信號的等效關系，得到濾波器最佳自適應參數的方法。并分析了在平穩和非平穩環境噪聲下，濾波器的收斂速度、權系數穩定性、跟蹤輸入信號的能力和信噪比的改善等特性。 在分析梯度自適應格型算法的基礎上，提出利用最佳反射系數的收斂性和穩定性，得到了梯度自適應格型濾波器的定步長改進方法；并以改進的梯度自適應格型和線性組合器組成梯度自適應格型聯合處理算法，在同樣環境噪聲下，相比自適應橫向LMS算法，其各項性能指標都得到了極大地改善，而且有利于節省硬件資源。 設計了自適應橫向LMS濾波器和梯度自適應格型聯合處理濾波器的電路模型，并用馳豫超前技術對兩類濾波器進行了流水線優化。利用Altera公司的CycloneⅡ系列EP2C5T144C6芯片和多種EDA工具，完成了濾波器的FPGA硬件設計與仿真實現。并以FPGA實現的3節梯度自適應格型聯合處理器為核心，設計了一種TD-SCDMA系統的自適應波束成形器，分析表明可以很好地利用系統提供的參考信號對下行波束進行自適應成形。
上傳時間： 2013-07-16
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射頻識別 (RFID) 是一種自動識別技術，用於識別包含某個編碼標簽的任何物體
上傳時間： 2013-10-29
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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濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應算法對帶噪聲語音信號進行降噪處理，最終實現語音信號的信噪分離，去除語音信號中的噪聲。仿真結果表明，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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為了提高數字水印抗擊各種圖像攻擊的性能和保持圖像的穩健性和不可見性，提出了一種基于離散小波變換（DWT），SVD（singular value decomposition）奇異值分解水印圖像和原始載體圖像的離散余弦變換（DCT）的自適應水印嵌入算法，主要是將水印圖像的兩次小波變換后的低頻分量潛入到原始圖像分塊經過SVD分解的S分量矩陣中，同時根據圖像的JPEG壓縮比的不同計算各個圖像塊的水印調節因子。實驗證明該算法在抗擊JPEG壓縮、中值濾波、加噪等均具有很好的魯棒性，嵌入后的圖像的PSNR達到38，具有良好的視覺掩蔽性
標簽： 數字水印算法
上傳時間： 2013-10-09
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PCB Layout Rule Rev1.70, 規範內容如附件所示, 其中分為: (1) ”PCB LAYOUT 基本規範”:為R&D Layout時必須遵守的事項, 否則SMT,DIP,裁板時無法生產. (2) “錫偷LAYOUT RULE建議規範”: 加適合的錫偷可降低短路及錫球. (3) “PCB LAYOUT 建議規範”:為製造單位為提高量產良率,建議R&D在design階段即加入PCB Layout. (4) ”零件選用建議規範”: Connector零件在未來應用逐漸廣泛, 又是SMT生產時是偏移及置件不良的主因,故製造希望R&D及採購在購買異形零件時能顧慮製造的需求, 提高自動置件的比例.
上傳時間： 2013-10-28
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電路板故障分析 維修方式介紹 ASA維修技術 ICT維修技術 沒有線路圖,無從修起 電路板太複雜,維修困難 維修經驗及技術不足 無法維修的死板,廢棄可惜 送電中作動態維修,危險性極高 備份板太多,積壓資金 送國外維修費用高,維修時間長 對老化零件無從查起無法預先更換 維修速度及效率無法提升,造成公司負擔,客戶埋怨 投資大量維修設備,操作複雜,績效不彰
上傳時間： 2013-10-26
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