在魚雷技術(shù)發(fā)展中，低截獲概率技術(shù)（LPI）的采用大大提高魚雷的作戰(zhàn)能力，同時也對截獲信號提出了更高的要求。本文將基于小波分析的檢測方法，具體對有效的低截獲特征信號信號進(jìn)行檢測，相比于短時傅里葉變換的基礎(chǔ)上，采用Daubechies5小波對信號進(jìn)行分解變換，證明小波分析方法的有效性及優(yōu)越性。
上傳時間： 2013-10-22
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對脈搏波信號進(jìn)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(jìn)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(jìn)行分析，通過大量實(shí)驗(yàn)對比，比較了它們在處理脈搏波信號方面的優(yōu)缺點(diǎn)。通過對一段含噪脈搏波信號降噪，得到了滿意的去噪效果。
上傳時間： 2013-10-20
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這是一階二階電路在方波下形成的波形解析
上傳時間： 2013-11-24
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由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點(diǎn)，模擬電路的故障診斷呈現(xiàn)復(fù)雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數(shù)據(jù)不平衡，提出了一種支持向量機(jī)集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量，在多類別支持向量機(jī)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了模擬電路的最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)了對模擬電路的狀態(tài)的故障預(yù)測。將該方法應(yīng)用于Sallen-Key帶通電路進(jìn)行故障預(yù)測試驗(yàn)，結(jié)果表明，該方法比單一支持向量機(jī)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和APSVM有更好的分類和泛化性能，故障診斷準(zhǔn)確率更高。
上傳時間： 2013-10-31
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針對信號檢測中經(jīng)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(jìn)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(yīng)用，分析了被噪聲污染后的信號的特性；利用MATLAB軟件進(jìn)行了信號降噪的模擬仿真實(shí)驗(yàn)并在降噪光滑性和相似性兩個方面體現(xiàn)出小波變換的優(yōu)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(jìn)行了降噪．仿真結(jié)果表明小波變換具有良好降噪的效果。
標(biāo)簽： 小波分析 信號降噪 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-10-19
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凌力爾特公司的 LT®5575 直接轉(zhuǎn)換解調(diào)器實(shí)現(xiàn)了超卓線性度和噪聲性能的完美結(jié)合。
標(biāo)簽： 高線性度 元件 直接轉(zhuǎn)換 接收器
上傳時間： 2013-11-10
上傳用戶：mikesering
雪崩光電二極管 (APD) 接收器模塊在光纖通信繫統(tǒng)中被廣泛地使用。APD 模塊包含 APD 和一個信號調(diào)理放大器，但並不是完全獨(dú)立。它仍舊需要重要的支持電路，包括一個高電壓、低噪聲電源和一個用於指示信號強(qiáng)度的精準(zhǔn)電流監(jiān)視器
上傳時間： 2013-11-22
上傳用戶：zhangyigenius
ADC需要FFT處理器來評估頻譜純度，DAC則不同，利用傳統(tǒng)的模擬頻譜分析儀就能直接 研究它所產(chǎn)生的模擬輸出。DAC評估的挑戰(zhàn)在于要產(chǎn)生從單音正弦波到復(fù)雜寬帶CDMA信 號的各種數(shù)字輸入。數(shù)字正弦波可以利用直接數(shù)字頻率合成技術(shù)來產(chǎn)生，但更復(fù)雜的數(shù)字 信號則需要利用更精密、更昂貴的字發(fā)生器來產(chǎn)生。 評估高速DAC時，最重要的交流性能指標(biāo)包括：建立時間、毛刺脈沖面積、失真、無雜散 動態(tài)范圍(SFDR)和信噪比(SNR)。本文首先討論時域指標(biāo)，然后討論頻域指標(biāo)。
上傳時間： 2013-10-27
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對脈搏波的完全分析是建立在含有少量噪聲且較為清晰的脈搏波信號中，然而在采集脈搏波信號時容易受到多種干擾的影響，使其提取出來的脈搏波含有大量的噪聲，因此降噪處理顯得尤為必要。同時，脈搏波中含有人體生理病理信息，不同的人將表現(xiàn)為不同的特征，可以看出確定脈搏波特征點(diǎn)對于分析人體生理健康很有意義。針對信號去噪問題采用小波變換和多分辨率分析的方法，該方法在時域和頻域都能表征信號局部信息的能力，且具有對信號具有自適應(yīng)性。運(yùn)用極值法確定出脈搏波的峰值點(diǎn)，然后再根據(jù)峰值點(diǎn)確定出其他特征點(diǎn)的位置，實(shí)驗(yàn)證明該方法能夠增加特征點(diǎn)的檢出率。
標(biāo)簽： 脈搏波 信號降噪 特征點(diǎn)識別
上傳時間： 2013-10-12
上傳用戶：shirleyYim
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(yīng)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(jìn)行小波分解，以分離出來的噪聲信號作為自適應(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應(yīng)算法對帶噪聲語音信號進(jìn)行降噪處理，最終實(shí)現(xiàn)語音信號的信噪分離，去除語音信號中的噪聲。仿真結(jié)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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