該文檔為小波變換降噪處理及其Matlab實(shí)現(xiàn)總結(jié)文檔，是一份很不錯(cuò)的參考資料，具有較高參考價(jià)值，感興趣的可以下載看看………………
標(biāo)簽： matlab
上傳時(shí)間： 2022-03-29
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QCC3020芯片是Qualcomm最新一代低功耗TWS藍(lán)牙5.0芯片， 該芯片重要的功能是可以支持同時(shí)使用2個(gè)模擬或者數(shù)字麥克風(fēng)用于通話中進(jìn)行背景噪聲降噪處理，該芯片使用的是Qualcomm第8代CVC降噪技術(shù)。QCC3020與3026同屬于QCC302x系列芯片，在應(yīng)用功能上有很多類似相同的功能，但開發(fā)使用的ADK不一樣，最重要的是芯片使用市場(chǎng)定位不一樣：QCC3026是WLCSP封裝，制造成本高，體積很小，定位于非常緊湊的入耳式TWS耳機(jī)，芯片價(jià)格較貴，量產(chǎn)時(shí)對(duì)PCB板材和生產(chǎn)線要求較高。QCC3020采用VFBGA封裝，制造成本低，體積稍大，定位于普通的入耳式耳機(jī)和頭戴式耳機(jī)，芯片價(jià)格便宜，量產(chǎn)對(duì)PCB板材和生產(chǎn)線要求不高。
標(biāo)簽： 麥克風(fēng) 無線 藍(lán)牙耳機(jī)
上傳時(shí)間： 2022-06-07
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新一代雅馬哈耳機(jī)主動(dòng)降噪方案：耳機(jī)搭載YUM831降噪芯片，實(shí)現(xiàn)ANC（Active Noise Cancellation）功能，開啟安靜完美的聽覺之旅。 功能特點(diǎn)： 1、媲美市場(chǎng)主流的耳機(jī)主動(dòng)降噪效果（ANC） 2、無需Voice MIC,能實(shí)現(xiàn)HF通話 3、強(qiáng)大的噪聲抑制和ANC效果并用，對(duì)在嘈雜環(huán)境下通話十分有效 此外，還可將此作為助聽器使用（Hearing Aid）
標(biāo)簽： 數(shù)字主動(dòng)降噪
上傳時(shí)間： 2022-07-23
上傳用戶：canderile
· 摘要： 通過分析小波分析法中的閾值去噪算法的原理,根據(jù)MEMS陀螺儀信號(hào)漂移的數(shù)學(xué)模型,采用了基于小波閾值去噪法對(duì)MEMS陀螺儀的輸出進(jìn)行實(shí)時(shí)消噪處理.并將該算法應(yīng)用到基于DSP的某MEMS陀螺捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)后對(duì)系統(tǒng)的MEMS陀螺儀進(jìn)行零漂試驗(yàn).通過整個(gè)系統(tǒng)試驗(yàn)結(jié)果分析,使用小波閾值去噪法對(duì)抑制MEMS陀螺儀零漂,改善MEMS陀螺儀的零偏穩(wěn)定性具有很好的效果,肯定了小波閾值去
標(biāo)簽： MEMS 小波閾值 去噪 信號(hào)降噪
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：xiehao13
為了提高圖像去噪效果，提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先將待去噪圖像進(jìn)行循環(huán)平移，使用Contourlet域HMT模型對(duì)平移后的圖像進(jìn)行降噪處理，然后將降噪后的圖像進(jìn)行循環(huán)反平移，最后將不同循環(huán)平移量下的降噪圖像進(jìn)行平均處理，以減少去噪后圖像的失真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不僅可以提高降噪后圖像峰值信噪比，而且可以提高降噪后圖像的視覺效果。
標(biāo)簽： Contourlet Spinning Cycle HMT
上傳時(shí)間： 2014-12-23
上傳用戶：ddddddos
1.對(duì)染噪doppler信號(hào)進(jìn)行小波包3層分解：分解層次j=1,2時(shí)，都是信號(hào)的概貌；當(dāng)j=3時(shí)，反映概貌的已幾乎不含噪聲分量，而其它噪聲分量的幅值已很小。 2.對(duì)加噪Blocks信號(hào)進(jìn)行不同閾值及不同閾值的使用方式降噪。
上傳時(shí)間： 2016-08-08
上傳用戶：thesk123
心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一，包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)（NM）和房顫（AF）、主動(dòng)脈回流（AR）、主動(dòng)脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號(hào)的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面： a）心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過對(duì)心音信號(hào)噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b）心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)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(yīng)錐形核時(shí)頻（ATF）分析方法，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時(shí)頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c）心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號(hào)的2維特征向量，作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d）心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法，同時(shí)，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(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對(duì)余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)測(cè)，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(yàn)證了該方法的分類有效性。 e）心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建，可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理，繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時(shí)，利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接，實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號(hào)特征向量，根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)進(jìn)行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號(hào)種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號(hào)，進(jìn)一步提高心音信號(hào)分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞：心音信號(hào)，小波降噪，非平穩(wěn)信號(hào)，心臟雜音，信號(hào)處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：weixiao99
本文針對(duì)工業(yè)測(cè)試現(xiàn)場(chǎng)中方波頻率信號(hào)的高頻噪聲污染問題，選用LabVIEW 中提供的脈寬濾波、數(shù)據(jù)采集等功能模塊組建了虛擬計(jì)數(shù)濾波器，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種可靠、便捷的方波頻率信號(hào)的數(shù)字濾波。工程實(shí)踐
標(biāo)簽： LabVIEW 濾波器 信號(hào)降噪 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：jackgao
對(duì)脈搏波信號(hào)進(jìn)行分析之前，對(duì)信號(hào)的去噪非常重要，本論文利用Mallat算法對(duì)脈搏波信號(hào)進(jìn)行多分辨分析和去噪，分別對(duì)閾值法、平移不變量法、模極大值法的降噪原理進(jìn)行分析，通過大量實(shí)驗(yàn)對(duì)比，比較了它們?cè)谔幚砻}搏波信號(hào)方面的優(yōu)缺點(diǎn)。通過對(duì)一段含噪脈搏波信號(hào)降噪，得到了滿意的去噪效果。
上傳時(shí)間： 2013-10-20
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射頻識(shí)別 (RFID) 是一種自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，用於識(shí)別包含某個(gè)編碼標(biāo)簽的任何物體
上傳時(shí)間： 2013-10-29
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