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語音<b>去噪</b>

  • 小波信號消噪

    小波信號消噪,使用小波閾值法對含噪信號進行去噪。

    標簽: 信號

    上傳時間: 2017-05-02

    上傳用戶:edisonfather

  • 這是我自己寫的音框取決方法的程式

    這是我自己寫的音框取決方法的程式,對於語音處理方面的使用者或許有幫助。

    標簽: 程式

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:aysyzxzm

  • 圖像去模糊matlab程序

    基于小波和全變分兩種不同模型進行圖像去模糊和去噪試驗。使用快速有效的FISTA算法。

    標簽: 圖像恢復 圖像去噪 小波 全變分

    上傳時間: 2015-03-11

    上傳用戶:CCXZCCXZCCXZ

  • 實驗去噪代碼

    MATLAB去噪聲代碼簡單MATLAB去噪聲代碼簡單MATLAB去噪聲代碼簡單MATLAB去噪聲代碼簡單

    標簽: 實驗 去噪 代碼

    上傳時間: 2021-09-14

    上傳用戶:3177

  • 基于FPGA的高速采樣自適應濾波系統的研究

    自適應濾波器的硬件實現一直是自適應信號處理領域研究的熱點。隨著電子技術的發展,數字系統功能越來越強大,對器件的響應速度也提出更高的要求。 本文針對用通用DSP 芯片實現的自適應濾波器處理速度低和用HDL語言編寫底層代碼用FPGA實現的自適應濾波器開發效率低的缺點,提出了一種基于DSP Builder系統建模的設計方法。以隨機2FSK信號作為研究對象,首先在matlab上編寫了LMS去噪自適應濾波器的點M文件,改變自適應參數,進行了一系列的仿真,對算法迭代步長、濾波器的階數與收斂速度和濾波精度進行了研究,得出了最佳自適應參數,即迭代步長μ=0.0057,濾波器階數m=8,為硬件實現提供了參考。 然后,利用最新DSP Builder工具建立了基于LMS算法的8階2FSK信號去噪自適應濾波器的模型,結合多種EDA工具,在EPFlOKl00EQC208-1器件上設計出了最高數據處理速度為36.63MHz的8階LMS自適應濾波器,其速度是文獻[3]通過編寫底層VHDL代碼設計的8階自適應濾波器數據處理速度7倍多,是文獻[50]采用DSP通用處理器TMS320C54X設計的8階自適應濾波器處理速度25倍多,開發效率和器件性能都得到了大大地提高,這種全新的設計理念與設計方法是EDA技術的前沿與發展方向。 最后,采用異步FIFO技術,設計了高速采樣自適應濾波系統,完成了對雙通道AD器件AD9238與自適應濾波器的高速匹配控制,在QuartusⅡ上進行了仿真,給出了系統硬件實現的原理框圖,并將采樣濾波控制器與異步FIF0集成到同一芯片上,既能有效降低高頻可能引起的干擾又降低了系統的成本。

    標簽: FPGA 高速采樣 自適應濾波

    上傳時間: 2013-06-01

    上傳用戶:ynwbosss

  • 數字識別系統源代碼

    數字識別系統源代碼 使用說明 第一步:訓練網絡。使用訓練樣本進行訓練。(此程序中也可以不訓練,因為筆者已經將訓練好的網絡參數保存起來了,讀者使用時可以直接識別) 第二步:識別。首先,打開圖像(256色);再次,進行歸一化處理,點擊“一次性處理”;最后,點擊“R”或者使用菜單找到相應項來進行識別。識別的結果顯示在屏幕上,同時也輸出到文件result.txt中。 該系統的識別率一般情況下為90%。 此外,也可以單獨對打開的圖片一步一步進行圖像預處理工作,但要注意,每一步工作只能執行一遍,而且要按順序執行。 具體步驟為:“256色位圖轉為灰度圖”-“灰度圖二值化”-“去噪”-“傾斜校正”-“分割”-“標準化尺寸”-“緊縮重排”。 注意,待識別的圖片要與win.dat和whi.dat位于同一目錄,這兩文件保存訓練后網絡的權值參數。

    標簽: 數字識別 源代碼

    上傳時間: 2013-06-25

    上傳用戶:wzr0701

  • 基于ARM的T波交替檢測技術

    心血管系統疾病是現今世界上發病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作為一種非穩態的心電變異性現象,是指心電T波段振幅、形態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系,已成為一種無創獨立性預測指標。隨著數字信號處理技術和計算機技術的迅速發展,微伏級的TWA已經可以被檢出,并且精度越來越高。本文以T波交替檢測為中心,基于ARM給出了T波交替檢測技術原理性樣機的硬件及軟件,實現實時監護的目的。 在TWA檢測研究中,需要對心電信號進行預處理,即信號去噪和特征點檢測。小波分析以其多分辨率的特性和表征時頻兩域信號局部特征的能力成為我們選取的心電信號自動分析手段。文中采用小波變換將原始心電信號分解為不同頻段的細節信號,根據三種主要噪聲的不同能量分布,采用自適應閾值和軟硬閾值折衷處理策略用閾值濾波方法對原始信號進行去噪處理:同時基于心電信號的特征點R峰對應于Mexican-hat小波變換的極值點,因此我們使用Mexican-hat小波檢測R峰,通過附加檢測方案確保了位置的準確性,并根據需要提出了T波矩陣提取方法。 隨后文章介紹了T波交替的產生機理及研究進展,分別從臨床應用和檢測方法上展現了目前TWA的發展進程,并利用了譜分析法、相關分析法和移動平均修正算法分別從時域和頻域對一些樣本數據進行T波交替檢測。在檢測中譜分析法抗噪能力較強,但作為一種頻域檢測方法,無法檢測非穩態TWA信號,而相關分析法受呼吸、噪聲影響較大,數據要求較高,因此可以在譜分析檢測為陽性TWA基礎上,再對信號進行相關分析,從而克服自身算法缺陷,確定交替幅度和時間段。最后對影響檢測結果的因素進行討論研究,從而降低檢測誤差。 文章還設計了T波交替檢測技術原理性樣機的關鍵部分電路和軟件框架。硬件部分圍繞ARM核的Samsung S3C44BOX為核心,設計了該樣機的關鍵電路,包括采集模塊、數據處理模塊(外部存儲電路、通信接口電路等)。其中在采集模塊中針對心電信號是微弱信號并且干擾大的特點,采用了具有高共模抑制比和高輸入阻抗的分級放大電路,有效的提取了信號分量:A/D轉換電路保證了信號量化的高精度。利用USB接口芯片和刪內部異步串行通訊實現系統與外界聯系。系統軟件中首先介紹了系統的軟件開發環境,然后給出了心電信號分析及處理程序設計流程圖及實現,使它們共同完成系統的軟件監護功能。

    標簽: ARM 檢測技術

    上傳時間: 2013-07-27

    上傳用戶:familiarsmile

  • 可重構FPGA通訊糾錯進化電路及其實現

    ASIC對產品成本和靈活性有一定的要求.基于MCU方式的ASIC具有較高的靈活性和較低的成本,然而抗干擾性和可靠性相對較低,運算速度也受到限制.常規ASIC的硬件具有速度優勢和較高的可靠性及抗干擾能力,然而不是靈活性較差,就是成本較高.與傳統硬件(CHW)相比,具有一定可配置特性的場可編程門陣列(FPGA)的出現,使建立在可再配置硬件基礎上的進化硬件(EHW)成為智能硬件電路設計的一種新方法.作為進化算法和可編程器件技術相結合的產物,可重構FPGA的研究屬于EHW的研究范疇,是研究EHW的一種具體的實現方法.論文認為面向分類的專用類可重構FPGA(ASR-FPGA)的研究,可使可重構電路粒度劃分的針對性更強、設計更易實現.論文研究的可重構FPGA的BCH通訊糾錯碼進化電路是一類ASR-FPGA電路的具體方法,具有一定的實用價值.論文所做的工作主要包括:(1)BCH編譯碼電路的設計——求取實驗用BCH碼的生成多項式和校驗多項式及其相應的矩陣并構造實驗用BCH碼;(2)建立基于可重構FPGA的基核——構造具有可重構特性的硬件功能單元,以此作為可重構BCH碼電路的設計基礎;(3)構造實現可重構BCH糾錯碼電路的方法——建立可重構糾錯碼硬件電路算法并進行實驗驗證;(4)在可重構糾錯碼電路基礎上,構造進化硬件控制功能塊的結構,完成各進化RLA控制模塊的驗證和實現.課題是將可重構BCH碼的編譯碼電路的實現作為一類ASR-FPGA的研究目標,主要成果是根據可編程邏輯電路的特點,選擇一種可編程樹的電路模型,并將它作為可重構FPGA電路的基核T;通過對循環BCH糾錯碼的構造原理和電路結構的研究,將基核模型擴展為能滿足糾錯碼電路需要的糾錯碼基本功能單元T;以T作為再劃分的基本單元,對FPGA進行"格式化",使T規則排列在FPGA上,通過對T的控制端的不同配置來實現糾錯碼的各個功能單元;在可重構基核的基礎上提出了糾錯碼重構電路的嵌套式GA理論模型,將嵌套式GA的染色體串作為進化硬件描述語言,通過轉換為相應的VHDL語言描述以實現硬件電路;采用RLA模型的有限狀態機FSM方式實現了可重構糾錯碼電路的EHW的各個控制功能塊.在實驗方面,利用Xilinx FPGA開發系統中的VHDL語言和電路圖相結合的設計方法建立了循環糾錯碼基核單元的可重構模型,進行循環糾錯BCH碼的電路和功能仿真,在Xilinx公司的Virtex600E芯片進行了FPGA實現.課題在研究模型上選取的是比較基本的BCH糾錯碼電路,立足于解決基于可重構FPGA核的設計的基本問題.課題的研究成果及其總結的一套ASR-FPGA進化硬件電路的設計方法對實際的進化硬件設計具有一定的實際指導意義,提出的基于專用類基核FPGA電路結構的研究方法為新型進化硬件的器件結構的設計也可提供一種借鑒.

    標簽: FPGA 可重構 通訊 糾錯

    上傳時間: 2013-07-01

    上傳用戶:myworkpost

  • Sphinxbase是卡內基梅隆大學著名的sphinx語音識別工程的公用庫

    ·詳細說明:sphinxbase是卡內基梅隆大學著名的sphinx語音識別工程的公用庫,里面實現了語音的AD處理,端點檢測,去噪等功能.文件列表:   67506257sphinxbase-0.1.tar 

    標簽: Sphinxbase sphinx 大學 語音識別

    上傳時間: 2013-05-26

    上傳用戶:boyaboy

  • 用OpenCV實現的圖像小波變換及反變換代碼

    ·詳細說明:用OpenCV實現的圖像小波變換及反變換代碼,可用于圖像去噪、多分辨率分析等方面。

    標簽: OpenCV 圖像 變換 代碼

    上傳時間: 2013-06-24

    上傳用戶:a296386173

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