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諧波分析

基于labview與MATLAB的小波分析

基于labview與MATLAB的小波分析這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！

標簽： labview matlab

上傳時間： 2021-12-25

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Morlet小波分析的BOTDR信號處理

基于布里淵散射的分布式光纖傳感器是當前國內外研究的熱點。本文介紹了基于布里淵散射的分布式光纖傳感器的的原理、應用；布里淵時域反射技術(BOTDR)和布里淵時域分析技術(BOTDA)的原理。受激布里淵散射(SBS)的過程中，入射光和散射光滿足耦合振幅方程組。我們對該方程組采用有限差分法進行數值計算，并用Matlab模擬計算過程，對布里淵散射信號進行分析。根據布里淵散射信號的特點，我們采用基于Morlet小波變換的DSP信號算法來處理 BOTDR傳感信號。通過對該算法的核心單元——快速傅立葉變換(FFT)的硬件實現，我們在Stratix FPGA上實現了基于Morlet小波變換的DSP算法的硬件電路設計。最后，在此基礎上，我們對電路功能進行實際的仿真和驗證，并和Matlab得到結果進行比較和分析。

標簽： Morlet BOTDR 小波分析信號處理

上傳時間： 2013-07-22

上傳用戶：牛布牛
基于小波分析的脈搏波信號處理

對脈搏波信號進行分析之前，對信號的去噪非常重要，本論文利用Mallat算法對脈搏波信號進行多分辨分析和去噪，分別對閾值法、平移不變量法、模極大值法的降噪原理進行分析，通過大量實驗對比，比較了它們在處理脈搏波信號方面的優缺點。通過對一段含噪脈搏波信號降噪，得到了滿意的去噪效果。

標簽： 小波分析信號處理脈搏波

上傳時間： 2013-10-20

上傳用戶：lmq0059
小波分析在信號降噪中的應用

針對信號檢測中經常存在的噪聲污染問題，利用小波分解之后可以在各個層次選擇閾值，對噪聲成分進行抑制，手段更加靈活。本文介紹了小波變換的一般理論以及在信號降噪中的應用，分析了被噪聲污染后的信號的特性；利用MATLAB軟件進行了信號降噪的模擬仿真實驗并在降噪光滑性和相似性兩個方面體現出小波變換的優勢。本文分別使用了不同類型的小波和相同類型小波下不同閾值對信號進行了降噪．仿真結果表明小波變換具有良好降噪的效果。

標簽： 小波分析信號降噪中的應用

上傳時間： 2013-10-19

上傳用戶：alex wang
小波變換小波分析

小波變換是時間（空間）頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運算對信號(函數)逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處時間細分，低頻處頻率細分，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節。

標簽： 小波變換小波分析

上傳時間： 2019-04-01

上傳用戶：dmwx
LabVIEW小波分析模塊

LabVIEW中編寫的小波包分析子vi，三層小波包分解，輸出八個子頻帶的能量值，可用于信號的時頻分析。

標簽： labview 小波包分析

上傳時間： 2022-06-01

上傳用戶：kingwide
基于虛擬儀器的電機振動測試分析系統.rar

電機是現代生產中的重要電氣設備，電機的故障會對生產造成重大影響，因此需要監測電機的運行狀態。同時，不斷提高的環保標準要求控制電機的噪聲。測試和分析電機的振動為電機的故障診斷和電機的噪聲控制提供了途徑，因此有必要建立一個電機振動測試分析系統。過去20多年來，虛擬儀器技術取得了長足發展，在工程測試等領域得到了廣泛的應用。相比于傳統儀器，虛擬儀器技術具有性能高，擴展性強等諸多優勢。LabVIEW是虛擬儀器軟件開發平臺中最常用的一個。本文在虛擬儀器的基礎上開發了電機振動測試分析系統，主要內容包括以下幾個方面： 1．電機振動測試分析平臺的建立，以LabVIEW為軟件開發平臺，配合數據采集卡，加速度傳感器等硬件設備建立了電機振動信號采集與處理的虛擬儀器系統，完成振動信號的采集、顯示、處理、數據管理等一系列功能； 2．電機振動信號處理方法的研究，深入分析了傅里葉變換、時頻分析、小波分析等在電機振動信號處理中的優缺點，著重研究了獨立分量分析等新技術在電機內部振動信號處理上的應用，針對電機振動的特性，給出了各種信號處理方法的參數優化： 3．電機故障診斷的研究，針對電機故障特征量的提取和選擇提出了作者自己的見解，建立了基于振動的最小二乘支持向量機電機故障診斷，實例證明了支持向量機在電機故障診斷上的有效性； 4．針對電機故障診斷中故障樣本不易獲得的特點，提出了基于支持向量數據描述的多層分類器，是一種較有應用價值的新方法。

標簽： 虛擬儀器電機振動測試

上傳時間： 2013-06-24

上傳用戶：黃華強
基于LabVIEW的電機噪聲振動測試分析系統.rar

隨著電機在工業、農業等領域的廣泛應用，如何測試、分析和抑制電機振動和噪聲，越來越受到人們的廣泛關注。虛擬儀器技術，相比于傳統儀器擁有性能高、擴展性強等優點，在工程測試等領域得到越來越廣泛的應用。因此，結合虛擬儀器技術，建立電機噪聲和振動的測試分析系統是一種可行的解決途徑。本文將虛擬儀器技術應用于電機的噪聲和振動問題，建立了基于虛擬儀器的電機噪聲振動測試分析系統。全文主要研究工作分為三部分：前兩部分分別研究了系統的硬件和軟件組成，建立了完整的硬件和軟件系統；第三部分進行了噪聲振動實驗研究，驗證了系統的正確性和有效性。本文的主要研究內容如下： 1．硬件部分。探討了系統的硬件組成，建立了以傳感器、信號調理電路和數據采集卡為核心的測試系統。系統硬件部分是正確采集電機噪聲和振動信號的關鍵，是測試分析的基礎。 2．軟件部分。用LabVIEw虛擬儀器編程語言完成了軟件部分的設計，實現了信號采集、顯示、處理、診斷、打印報告等一系列功能。針對電機噪聲振動的復雜性，建立了以快速傅里葉變換、功率譜函數分析、分數倍頻譜分析、小波分析等信號處理方法為核心的信號分析處理功能，并用最小二乘支持向量機實現了電機故障診斷功能。 3．實驗研究。實驗驗證了系統的信號采集、信號分析和故障診斷的正確性。構造三類電機故障，實驗研究了采用最小二乘支持向量機進行故障診斷的有效性。在總結全文的基礎上，提出了該電機噪聲和振動測試分析系統有待深入研究的若干問題。

標簽： LabVIEW 電機振動測試

上傳時間： 2013-07-22

上傳用戶：hainan_256
JPEG2000中小波變換的FPGA實現.rar

JPEG 2000是為適應不斷發展的圖像壓縮應用而出現的新的靜止圖像壓縮標準，小波變換是JEPG 2000核心算法之一。小波變換是一種可達到時(空)域或頻率域局部化的時頻域或空頻域分析方法，其多尺度分解特性符合人類的視覺機制，更加適用于圖像信息的處理。提升小波變換是一類不采用傅立葉變換做為主要分析工具的小波變換新方法，提升小波變換的提出大大簡化了小波變換的計算，使其在實時信號處理領域得到廣泛的應用。通過提升的方法很容易構造一般的整數小波變換，由于圖像一般用位數較低的整數表示，整數小波變換可以將為整數序列的圖像矩陣映射成整數小波系數矩陣，這就大大簡化了小波變換的硬件電路設計。在當今數字化和信息化時代背景下，研究具有高速硬件處理功能的可變程邏輯器件在圖像壓縮算法領域的應用已經成為當今研究的熱點。本文旨在探討和研制基于FPGA的小波變換模塊的可能性和方法。本文采用Xilinx公司的Spartan-Ⅲ系列芯片，根據JPEG 2000推薦無損提升小波算法和有損提升小波算法，設計圖像壓縮系統的小波變換模塊。主要工作如下：第一部分介紹了傳統小波分析理論和提升小波分析理論。包括連續小波時頻局域性的特征，離散小波變換系數的意義，多分辨分析引出的構造小波基的系統方法和計算離散小波的快速算法等。重點放在介紹正交小波和雙正交小波的構造方法，并介紹了數字圖像在小波域的特點。討論了提升小波變換的基本思想，討論了用提升方法構造小波基以及傳統小波變換的提升實現，討論了整數小波變換。第二部分介紹了FPGA結構及其設計流程。介紹了FPGA/CPLD器件的特征、發展趨勢及FPGA/CPLD基本結構，然后重點介紹了本文用到的Xilinx公司Spartan-Ⅲ系列芯片的結構特點，以及Xilinx的FPGA開發軟件ISE，最后介紹了硬件描述語言VHDL語言的特點。最后一部分是本論文研究的主要內容，即JPEG 2000中最核心的算法-提升格式小波變換的一維變換模塊設計和二維變換模塊設計。一維提升小波變換模塊采用兩種不同的電路結構進行設計-低速低功耗的串行流水線結構和高速高功耗的并行陣列結構。同樣，二維小波變換模塊也采用了兩種不同的電路結構進行設計-低速低功耗的折疊結構和高速高功耗的串行結構。文章對提升小波變換的FPGA實現中的大量細節問題進行了討論，給出了每種結構提升小波變換模塊的電路原理圖，并對原理圖進行了仿真測試，仿真測試結果不僅表明了模塊功能的正確性，而且表明不同小波模塊可以滿足相應領域的實際要求。

標簽： JPEG 2000 FPGA

上傳時間： 2013-06-08

上傳用戶：dwzjt
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