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
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這是一階二階電路在方波下形成的波形解析
標簽: 動態電路 方波 波形
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,模擬電路的故障診斷呈現復雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數據不平衡,提出了一種支持向量機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的基礎上,設計了模擬電路的最小二乘支持向量機預測模型,實現了對模擬電路的狀態的故障預測。將該方法應用于Sallen-Key帶通電路進行故障預測試驗,結果表明,該方法比單一支持向量機、徑向基神經網絡、BP神經網絡和APSVM有更好的分類和泛化性能,故障診斷準確率更高。
標簽: LS-SVM 集成 模擬電路 故障檢測
上傳時間: 2013-10-31
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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
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凌力爾特公司的 LT®5575 直接轉換解調器實現了超卓線性度和噪聲性能的完美結合。
標簽: 高線性度 元件 直接轉換 接收器
上傳時間: 2013-11-10
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雪崩光電二極管 (APD) 接收器模塊在光纖通信繫統中被廣泛地使用。APD 模塊包含 APD 和一個信號調理放大器,但並不是完全獨立。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度的精準電流監視器
標簽: Gbits GPON APD 10
上傳時間: 2013-11-22
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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,不同的人將表現為不同的特征,可以看出確定脈搏波特征點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性。運用極值法確定出脈搏波的峰值點,然后再根據峰值點確定出其他特征點的位置,實驗證明該方法能夠增加特征點的檢出率。
標簽: 脈搏波 信號降噪 特征點識別
上傳時間: 2013-10-12
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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。
標簽: 仿生 小波變換 模糊推理 語音降噪
上傳時間: 2013-10-14
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為去除腦電信號采集過程中存在的噪聲信號,提出了基于小波閾值去噪的腦電信號去噪。以小波閾值降噪為基礎,首先利用db4小波對腦電信號進行5尺度分解,然后采用軟、硬閾值與小波重構的算法進行去噪。通過對MIT腦電數據庫中的腦電信號進行仿真,結果表明,采用軟閾值方法有效去除了噪聲,提高了腦電信號的信噪比。
標簽: 小波分析 腦電信號
上傳時間: 2014-12-23
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針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩性特點,提出采用形態梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上,然后對各層的細節系數進行軟閾值方法降噪處理,對經過處理后的小波系數進行重構。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析,能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗和故障軸承的信號分析證明,該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優點,不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負頻率,能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征,適合齒輪故障的在線監測和診斷。
標簽: 梯度 小波降噪 S變換 齒輪故障
上傳時間: 2013-11-01
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