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連續(xù)波

  • 小波分析在信號(hào)降噪中的應(yīng)用

    針對(duì)信號(hào)檢測(cè)中經(jīng)常存在的噪聲污染問(wèn)題,利用小波分解之后可以在各個(gè)層次選擇閾值,對(duì)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(hào)降噪中的應(yīng)用,分析了被噪聲污染后的信號(hào)的特性;利用MATLAB軟件進(jìn)行了信號(hào)降噪的模擬仿真實(shí)驗(yàn)并在降噪光滑性和相似性兩個(gè)方面體現(xiàn)出小波變換的優(yōu)勢(shì)。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(duì)信號(hào)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(hào)降噪 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間: 2013-10-19

    上傳用戶:alex wang

  • 脈搏波信號(hào)降噪和特征點(diǎn)識(shí)別研究

    對(duì)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(hào)中,然而在采集脈搏波信號(hào)時(shí)容易受到多種干擾的影響,使其提取出來(lái)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(shí),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(duì)于分析人體生理健康很有意義。針對(duì)信號(hào)去噪問(wèn)題采用小波變換和多分辨率分析的方法,該方法在時(shí)域和頻域都能表征信號(hào)局部信息的能力,且具有對(duì)信號(hào)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(hào)降噪 特征點(diǎn)識(shí)別

    上傳時(shí)間: 2013-10-12

    上傳用戶:shirleyYim

  • 基于仿生小波變換和模糊推理的語(yǔ)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(zhǎng)自適應(yīng)濾波語(yǔ)音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對(duì)包含噪聲的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行小波分解,以分離出來(lái)的噪聲信號(hào)作為自適應(yīng)濾波器的輸入,選擇基于模糊推理變步長(zhǎng)自適應(yīng)算法對(duì)帶噪聲語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行降噪處理,最終實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的信噪分離,去除語(yǔ)音信號(hào)中的噪聲。仿真結(jié)果表明,該方法對(duì)語(yǔ)音信號(hào)有較為明顯的降噪效果。

    標(biāo)簽: 仿生 小波變換 模糊推理 語(yǔ)音降噪

    上傳時(shí)間: 2013-10-14

    上傳用戶:戀天使569

  • 基于小波分析的腦電信號(hào)處理

    為去除腦電信號(hào)采集過(guò)程中存在的噪聲信號(hào),提出了基于小波閾值去噪的腦電信號(hào)去噪。以小波閾值降噪為基礎(chǔ),首先利用db4小波對(duì)腦電信號(hào)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(guò)對(duì)MIT腦電數(shù)據(jù)庫(kù)中的腦電信號(hào)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(hào)的信噪比。

    標(biāo)簽: 小波分析 腦電信號(hào)

    上傳時(shí)間: 2014-12-23

    上傳用戶:如果你也聽(tīng)說(shuō)

  • 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(duì)齒輪故障特征信號(hào)具有強(qiáng)噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點(diǎn),提出采用形態(tài)梯度小波對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動(dòng)信號(hào)分解到多個(gè)尺度上,然后對(duì)各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理,對(duì)經(jīng)過(guò)處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。對(duì)降噪后的齒輪振動(dòng)信號(hào)采用S變換多分辨率時(shí)頻分析,能夠從具有良好的時(shí)頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過(guò)仿真試驗(yàn)和故障軸承的信號(hào)分析證明,該方法具有短時(shí)傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點(diǎn),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(cè)和診斷。

    標(biāo)簽: 梯度 小波降噪 S變換 齒輪故障

    上傳時(shí)間: 2013-11-01

    上傳用戶:AISINI005

  • 自動(dòng)跟蹤工頻陷波器的研究與設(shè)計(jì)

    介紹了一種新型線性自動(dòng)跟蹤工頻陷波器的電路結(jié)構(gòu)。該陷波器應(yīng)用于電子束曝光機(jī)束流測(cè)量電路中,用來(lái)抑制工頻干擾對(duì)測(cè)量精度的影響。基于對(duì)自動(dòng)跟蹤陷波器的基本工作原理分析,陷波器采用了頻率/電壓轉(zhuǎn)換器與壓控帶阻濾波器相結(jié)合的設(shè)計(jì)方案,成功地解決了工頻頻偏對(duì)常規(guī)工頻陷波器濾波性能的嚴(yán)重影響問(wèn)題。提出了提高抑制工頻干擾能力的設(shè)計(jì)要點(diǎn)和電路調(diào)試方法。通過(guò)性能指標(biāo)的測(cè)試和長(zhǎng)期實(shí)際運(yùn)行應(yīng)用,證明陷波器滿足了電子束測(cè)量中對(duì)工頻干擾進(jìn)行強(qiáng)抑制的要求,提高了電子束曝光機(jī)的制版質(zhì)量。

    標(biāo)簽: 自動(dòng)跟蹤 工頻陷波器

    上傳時(shí)間: 2013-11-13

    上傳用戶:天涯

  • 橫向Ka波段波導(dǎo)微帶探針過(guò)渡的設(shè)計(jì)和優(yōu)化

    介紹了一種橫向Ka波段寬帶波導(dǎo)-微帶探針過(guò)渡的設(shè)計(jì),基于有限元場(chǎng)分析軟件Ansoft HFSS對(duì)該類過(guò)渡的設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了研究。最后給出了Ka波段內(nèi)的優(yōu)化數(shù)據(jù)。仿真結(jié)果表明,該寬帶波導(dǎo)-微帶探針過(guò)渡在26.5G~40 GHz內(nèi)插入損耗小于0.065 dB,達(dá)到了設(shè)計(jì)目標(biāo)。

    標(biāo)簽: Ka波段 波導(dǎo) 微帶探針

    上傳時(shí)間: 2014-05-27

    上傳用戶:gxy670166755

  • 小波變換在圖像邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用

    目前,被廣泛使用的經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點(diǎn)是相對(duì)應(yīng)于圖像灰度值梯度的局部極大值點(diǎn)。然而,當(dāng)圖像中含有噪聲時(shí)這些算子對(duì)噪聲都比較敏感,使得將噪聲作為邊緣點(diǎn)。由于噪聲的干擾,不能檢測(cè)出真正的邊緣。一個(gè)擁有良好屬性的的邊緣檢測(cè)算法是每個(gè)研究者的追求。利用小波交換的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了三次B樣條平滑濾波算子。通過(guò)利用這個(gè)算子,對(duì)利用小波變換來(lái)檢測(cè)圖像的邊緣進(jìn)行了一定的研究和理解。

    標(biāo)簽: 小波變換 圖像邊緣檢測(cè) 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間: 2013-10-13

    上傳用戶:kqc13037348641

  • 基于555定時(shí)器的高精度鋸齒波發(fā)生器設(shè)計(jì)

    基于555定時(shí)器的高精度鋸齒波發(fā)生器設(shè)計(jì)

    標(biāo)簽: 555 定時(shí)器 高精度 鋸齒波發(fā)生器

    上傳時(shí)間: 2013-10-08

    上傳用戶:88mao

  • SX-600駐波功率計(jì)說(shuō)明書

    SX-600駐波功率計(jì)說(shuō)明書,詳細(xì)介紹它的使用和注意事項(xiàng)。

    標(biāo)簽: 600 SX 駐波功率計(jì) 說(shuō)明書

    上傳時(shí)間: 2013-11-04

    上傳用戶:long14578

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