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載波模塊

  • 基于ADC0809的模數(shù)轉(zhuǎn)換設(shè)計與調(diào)試

    摘要:模數(shù)轉(zhuǎn)換是微機(jī)測控系統(tǒng)的重要組成部分。論文闡述了微機(jī)測控系統(tǒng)中模數(shù)轉(zhuǎn)換的應(yīng)用和軟件設(shè)計.介紹了模數(shù)轉(zhuǎn)換接口電路的測試、故障分析與檢測方法。

    標(biāo)簽: 0809 ADC 模數(shù)轉(zhuǎn)換 調(diào)試

    上傳時間: 2013-10-23

    上傳用戶:天空說我在

  • 基于仿生小波變換和模糊推理的語音降噪算法研究

    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。

    標(biāo)簽: 仿生 小波變換 模糊推理 語音降噪

    上傳時間: 2013-10-14

    上傳用戶:戀天使569

  • 基于小波分析的腦電信號處理

    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(chǔ),首先利用db4小波對腦電信號進(jìn)行5尺度分解,然后采用軟、硬閾值與小波重構(gòu)的算法進(jìn)行去噪。通過對MIT腦電數(shù)據(jù)庫中的腦電信號進(jìn)行仿真,結(jié)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(biāo)簽: 小波分析 腦電信號

    上傳時間: 2014-12-23

    上傳用戶:如果你也聽說

  • MSP430模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊--ADC12

    MSP430的各種調(diào)好的模塊,串口,模數(shù)轉(zhuǎn)換,時鐘,定時器、低功耗、看門狗、PWM等

    標(biāo)簽: MSP 430 ADC 12

    上傳時間: 2013-10-16

    上傳用戶:YKLMC

  • 形態(tài)梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

    針對齒輪故障特征信號具有強(qiáng)噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點,提出采用形態(tài)梯度小波對齒輪振動信號進(jìn)行降噪。首先使用形態(tài)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(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理,對經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。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(yōu)點,不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負(fù)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(jiān)測和診斷。

    標(biāo)簽: 梯度 小波降噪 S變換 齒輪故障

    上傳時間: 2013-11-01

    上傳用戶:AISINI005

  • 模數(shù)轉(zhuǎn)換器ADC0809引腳及內(nèi)部框圖

    模數(shù)轉(zhuǎn)換器ADC0809引腳及內(nèi)部框圖

    標(biāo)簽: 0809 ADC 模數(shù)轉(zhuǎn)換器 引腳

    上傳時間: 2013-11-19

    上傳用戶:lingfei

  • 模電經(jīng)典資料

    華為內(nèi)部模電資料。

    標(biāo)簽: 模電

    上傳時間: 2013-10-19

    上傳用戶:浩子GG

  • 模電第五版高等教育出版社課后答案

    模電參考答案

    標(biāo)簽: 模電 出版社

    上傳時間: 2013-10-24

    上傳用戶:落花無痕

  • 模電知識V7EDUBR

    模電

    標(biāo)簽: V7EDUBR 模電

    上傳時間: 2013-11-05

    上傳用戶:hasan2015

  • 模電答案

    模電答案

    標(biāo)簽: 模電

    上傳時間: 2013-12-14

    上傳用戶:asdkin

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