一個(gè)數(shù)據(jù)采集的軟件,可以自定義表的屬性多少和名稱,帶有刪除的功能
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)采集 刪除 軟件 自定義
上傳時(shí)間： 2015-11-20
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自適用濾波器設(shè)計(jì)的FPGA的實(shí)現(xiàn) 南開大學(xué)微電子系 華為項(xiàng)目資金支持
標(biāo)簽： FPGA 濾波器設(shè)計(jì) 大學(xué) 華為
上傳時(shí)間： 2014-01-18
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DSP6000＋AD535語音采集的自適應(yīng)預(yù)測器用于消除寬帶信號上疊加的窄帶干擾
上傳時(shí)間： 2015-11-27
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電力故障信息采集,主要是針對南自的保護(hù)裝置,這個(gè)程序用在Linux操作系統(tǒng)下
標(biāo)簽： Linux 電力故障 信息采集 保護(hù)裝置
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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SEG Y 數(shù)據(jù)交換格式SEG Y rev 0 自1975 年推 出以來在地球物理界得到了廣泛的應(yīng)用$并引發(fā)了 一系列的革新# 隨著三維數(shù)據(jù)采集技術(shù)以及高速 度％ 大容量記錄媒體的應(yīng)用$SEG Y rev 0 已經(jīng)不能 滿足現(xiàn)階段數(shù)據(jù)采集％ 處理及存儲的需求$ 因此$ SEG 技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)委員會! the SEG Technical Standards Committee " 推出了新的格式標(biāo)準(zhǔn)&&&SEGYrev 1.0#
標(biāo)簽： SEG 1975 rev 數(shù)據(jù)交換格式
上傳時(shí)間： 2014-02-05
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WDM驅(qū)動程序設(shè)計(jì) 一個(gè)同步問題的例子 中斷請求級 自旋鎖 內(nèi)核同步對象 其它內(nèi)核同步原語
標(biāo)簽： WDM 內(nèi)核 驅(qū)動 程序
上傳時(shí)間： 2014-10-10
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多通道同步數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的典型模型,并針對醫(yī)療系統(tǒng)設(shè)計(jì)完成了基于ADC0809的多通道同步數(shù)據(jù)采集裝 置,采集綜合運(yùn)用了光耦隔離及抗干擾、自修復(fù)等技術(shù),提高了系統(tǒng)的性價(jià)比。
標(biāo)簽： 0809 ADC 多通道 同步數(shù)據(jù)采集
上傳時(shí)間： 2017-04-25
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運(yùn)動會或各式活動秩序冊製作及檢錄表製作管理系統(tǒng)
標(biāo)簽： 系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，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。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)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(nèi)容包括以下5個(gè)方面： a）心音信號采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實(shí)現(xiàn)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(jù)實(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級閾值的方法作為心音信號預(yù)處理方案。 b）心音信號時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對心音信號進(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，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號的時(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)行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據(jù)對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)心音信號的時(shí)頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過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(jù)心音信號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，建立了心音信號分類的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)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(gè)心動周期進(jìn)行分類實(shí)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(yàn)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(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號分析與識別的軟件運(yùn)行平臺構(gòu)建，可完成對心音信號的讀取、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的動態(tài)鏈接，實(shí)現(xiàn)對心音信號分析數(shù)據(jù)的存儲以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號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)踐兩方面對心音信號進(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特征向量，根據(jù)心音信號特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號分類的支持向量機(jī)模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進(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，進(jìn)一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩(wěn)信號，心臟雜音，信號處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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近紅外光譜法是血液成分無創(chuàng)檢測方法中的熱點(diǎn)，也是取得成果最多的方法之一。但是，個(gè)體差異和測量條件是影響近紅外光譜血液成分無創(chuàng)檢測的一個(gè)較突出的問題。而動態(tài)光譜法就是針對這個(gè)問題而提出的一種全新的近紅外無創(chuàng)血液成分濃度檢測方法。它從原理上消除了個(gè)體差異和測量條件等對光譜檢測的影響，為基于近紅外光譜法的血液成分無創(chuàng)檢測方法進(jìn)入臨床應(yīng)用去除了一個(gè)較為關(guān)鍵的障礙。因此，本文根據(jù)動態(tài)光譜檢測原理設(shè)計(jì)了基于FPGA的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。 在分析了動態(tài)光譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的性能要求后，采用DALSA的高性能線陣CCD IL-C6-2048C作為光電轉(zhuǎn)換器件；根據(jù)CCD輸出數(shù)據(jù)的高速度和信號微弱及含有噪聲等特點(diǎn)，選用了高速、高精度、并帶有相關(guān)雙采樣芯片的圖像處理芯片AD9826作為模數(shù)轉(zhuǎn)換器件；以FPGA及其內(nèi)嵌的NIOSⅡ處理器作為核心控制器，并用LabVIEW對采集得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示。 在FPGA中，利用Verilog HDL語言編寫了CCD和AD9826的控制時(shí)序；利用兩塊雙口RAM組成乒乓操作單元，實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)的緩存，避免利用NiosⅡ處理器直接讀取時(shí)的頻繁中斷。將NIOSⅡ處理器系統(tǒng)嵌入到FPGA中，實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的管理。NiOSⅡ處理器利用中斷方式讀取緩存單元中的數(shù)據(jù)、經(jīng)對數(shù)變換后傳遞給計(jì)算機(jī)。其中緩存數(shù)據(jù)的讀取及對數(shù)變換均采用自定義組件的方式將硬件單元添加到NIOSⅡ系統(tǒng)中，編程時(shí)直接調(diào)用。NIOSⅡ系統(tǒng)通過串口將處理后的數(shù)據(jù)傳遞給LabVIEW， LabVIEW對數(shù)據(jù)簡單處理后顯示，以實(shí)時(shí)觀察采樣數(shù)據(jù)是否正確。 最后對系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)能夠很好的采集并顯示數(shù)據(jù)，能夠初步完成光信號的檢測。
標(biāo)簽： FPGA 動態(tài) 光譜數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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