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載波模塊

  • 基于分塊的多尺度小波頻域數字水印

    數字水印是數字信息安全領域研究的一個熱點。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應用數學方面取得了一定的發展。文中結合小波算法，在數字圖像的低頻域中采用分塊方法來嵌入數字水印，改進了小波多尺度分解算法，通過實驗說明，該數字水印算法對數字水印的穩定性效果明顯

    標簽： 分塊 多尺度 頻域 數字水印

    上傳時間： 2013-11-08

    上傳用戶：199311

  • 基于小波分析的低截獲信號檢測方法研究

    在魚雷技術發展中，低截獲概率技術（LPI）的采用大大提高魚雷的作戰能力，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行檢測，相比于短時傅里葉變換的基礎上，采用Daubechies5小波對信號進行分解變換，證明小波分析方法的有效性及優越性。

    標簽： 小波分析 信號檢測 方法研究

    上傳時間： 2013-10-22

    上傳用戶：lht618

  • 動態電路在方波下形成的波形的解析

    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

    上傳用戶：uuuuuuu

  • 模電、數電所必備的電路基礎知識

    模電、數電所必備的電路基礎知識

    標簽： 模電 數電 基礎知識 電路

    上傳時間： 2014-12-23

    上傳用戶：lnnn30

  • 基于小波與LS-SVM集成的模擬電路故障檢測

    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

    上傳用戶：417313137

  • 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

  • Σ-Δ模數轉換器工作原理及簡單分析

    ∑-ΔA/D轉換器是一種高精度的模數轉換器，它和傳統的A/D轉換器不同，具有高分辨率、高集成度、造價低和使用方便的特點， 并且越來越廣泛地使用在一些高精度儀器儀表和測量設備中。文章從信號的過采樣、噪聲整形、數字抽取濾波等方面分析了∑-ΔA/D轉換器的工作原理，對人們全面了解∑-ΔA/D轉換器有一定的幫助。

    標簽： 模數轉換器 工作原理 分

    上傳時間： 2013-11-25

    上傳用戶：Vici

  • 模電全集

    模電ppt教學和學學習的寶典

    標簽： 模電

    上傳時間： 2013-12-18

    上傳用戶：lansedeyuntkn

  • 模電的學習重點

    模電愛好者導航燈

    標簽： 模電

    上傳時間： 2013-12-21

    上傳用戶：wvbxj

  • 脈搏波信號降噪和特征點識別研究

    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

    上傳用戶：shirleyYim

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