一套行之有效的指紋處理算法, 主要包括使用基于方向圖的自適應旋轉濾波器、與自 適應增強濾波同時進行的自適應閾值邊緣處理、自適應閾值二值化, 很好地增強了指紋圖像的清晰度, 同時起到了很好的濾波作用, 為可靠、準確地實現指紋自動識別系統奠定了最可靠的基礎。
標簽： 濾波 閾值 指紋處理 指紋圖像
上傳時間： 2016-12-01
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測 試 自 動 化 技 術開發英文版，全球經典教程
標簽： 英文
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f2812 spi初始化及自測程序，測試時將MISO和MOSI短接
標簽： f2812 spi 初始化 程序
上傳時間： 2014-07-13
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數值微分和數值積分:Newton-Cotes公式、復化公式和區間逐次半分法、外推法和Romberg積分、自適應Simpson積分法 [ReMap.rar] - EASYARM2200教學實驗平臺上的存儲器映射
標簽： Newton-Cotes EASYARM Romberg Simpson
上傳時間： 2013-12-17
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WDM驅動程序設計 一個同步問題的例子 中斷請求級 自旋鎖 內核同步對象 其它內核同步原語
標簽： WDM 內核 驅動 程序
上傳時間： 2014-10-10
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歸一化最小均方（LMS）自適應數字濾波，帶測試主程序。
標簽： LMS 數字濾波
上傳時間： 2016-12-29
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注冊成為自啟動項目 提醒近期工作. 沒有提醒項目時最小化到系統托盤
標簽： 項目 自啟動
上傳時間： 2013-12-02
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實用電子技術專輯 385冊 3.609G新型智慧驅動器可簡化開關電源隔離拓樸結構中同步整流器.pdf
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上傳時間： 2014-05-05
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
標簽： 時頻 分析方法 分
上傳時間： 2013-04-24
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激光測距技術被廣泛應用于現代工業測量、航空與大地的測量、國防及通信等諸多領域。本文從已獲得廣泛應用的脈沖激光測距技術入手，重點分析了近年提出的自觸發脈沖激光測距技術(STPLR)特別是其中的雙自觸發脈沖激光測距技術(BSTPLR)，通過分析發現其核心部件之一就是用于測量激光脈沖飛行時間(周期)的高精度高速計數器，而目前一般的方式是采用昂貴的進口高速計數器或專用集成電路(ASIC)來完成，這使得激光測距儀在研發、系統的改造升級和自主知識產權保護等諸多方面受到制約，同時在其整體性能上特別是在集成化、小型化和高可靠性方面帶來阻礙。為此，本文研究了采用現場可編程門陣列(FPGA)來實現脈沖激光測距中的高精度高速計數及其他相關功能，基本解決了以上存在的問題。 論文通過對雙自觸發脈沖激光測距的主要技術要求和技術指標進行分析，對其中的信號處理單元采用了FPGA+單片機的設計形式。由FPGA主控芯片(EPF10K20TC144-4)作為周期測量模塊，在整個測距系統中是信號處理的核心部件，借助其用戶可編程特性及很高的內部時鐘頻率，設計了專用于BSTPLR的高速高精度計數芯片，負責對測距信號產生電路中的時刻鑒別電路輸出信號進行計數。數據處理模塊則主要由單片機(AT89C51)來實現。系統可以通過鍵盤預置門控信號的寬度以均衡測量的精度和速度，測量結果采用7位LED數碼管顯示。本設計在近距離(大尺寸)范圍內實驗測試時基本滿足設計要求。
標簽： FPGA 自觸發脈沖 激光測距 關鍵技術
上傳時間： 2013-06-02
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