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降噪方法

小波閾值降噪在手寫數(shù)字識別圖像預(yù)處理中的應(yīng)用

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標(biāo)簽： 圖像預(yù)處理

上傳時(shí)間： 2021-10-16

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基于小波變換的圖像降噪

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標(biāo)簽： 小波變換圖像降噪

上傳時(shí)間： 2021-12-07

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在眾多基于小波變換的圖像去噪方法中

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標(biāo)簽： 小波變換圖像去噪

上傳時(shí)間： 2022-01-14

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小波變換降噪處理及其Matlab實(shí)現(xiàn)

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標(biāo)簽： matlab

上傳時(shí)間： 2022-03-29

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基于Qualcomm QCC3020的雙麥克風(fēng)降噪之TWS無線藍(lán)牙耳機(jī)方案

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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YMU831-數(shù)字主動(dòng)降噪方案

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
基于自適應(yīng)時(shí)頻分析方法的心音信號分析研究.rar

心音信號是人體最重要的生理信號之一，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。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識別技術(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、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（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種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面： a）心音信號采集與預(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(jù)實(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級閾值的方法作為心音信號預(yù)處理方案。 b）心音信號時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對心音信號進(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)行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據(jù)對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)心音信號的時(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(jù)心音信號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，建立了心音信號分類的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)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(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)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(yàn)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(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號分析與識別的軟件運(yùn)行平臺構(gòu)建，可完成對心音信號的讀取、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)對心音信號分析數(shù)據(jù)的存儲以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號的自動(dòng)識別功能。本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號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)踐兩方面對心音信號進(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特征向量，根據(jù)心音信號特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號分類的支持向量機(jī)模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進(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，進(jìn)一步提高心音信號分類精度，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，小波降噪，非平穩(wěn)信號，心臟雜音，信號處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)

標(biāo)簽： 時(shí)頻分析方法分

上傳時(shí)間： 2013-04-24

上傳用戶：weixiao99
基于相關(guān)分析的飛機(jī)目標(biāo)識別方法

提出了一種基于相關(guān)分析的飛機(jī)目標(biāo)識別方法。該方法利用飛機(jī)圖像低頻和高頻部分合成濾波器模板，能達(dá)到很高識別率與很低的等錯(cuò)率。該研究旨在提高飛機(jī)識別的準(zhǔn)確率和降低出錯(cuò)率，采用一種基于相關(guān)分析的飛機(jī)目標(biāo)識別方法。該方法通過對采集的飛機(jī)圖像做去除背景、降噪、圖像增強(qiáng)、二值化和歸一化處理，將飛機(jī)圖像低頻和高頻部分合成濾波器模板，通過特征比對達(dá)到識別飛機(jī)的目的。利用Matlab 7.0做10種飛機(jī)的識別實(shí)驗(yàn)，得出了95.47%識別率和0.04%等錯(cuò)率的結(jié)論，識別率和等錯(cuò)率均優(yōu)于不變矩法、三維識別方法、基于小波分析和矩不變量的方法，印證了筆者提出的基于相關(guān)分析的飛機(jī)目標(biāo)識別方法的優(yōu)越性。在飛機(jī)圖像數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法是可行的。

標(biāo)簽： 分飛機(jī) 目標(biāo)識別

上傳時(shí)間： 2013-11-03

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小波分析在信號去噪中的應(yīng)用研究.rar

目前，小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面，新觀點(diǎn)、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論，對原有的小波去噪方法作進(jìn)一步的改進(jìn)。經(jīng)典的信號處理方法，例如傅立葉變換、短時(shí)傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號處理方法，它將信號中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號去噪方面顯出了獨(dú)特的優(yōu)勢。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法，并對其適用范圍和效果進(jìn)行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法，最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性，分析了它們對實(shí)際應(yīng)用的影響和作用。進(jìn)而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪后重構(gòu)的信號會使信號丟失一些細(xì)節(jié)，且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度，只有靠經(jīng)驗(yàn)來確定，不過比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過程中幾個(gè)參數(shù)的選取問題，并給出了一些選取依據(jù)；對小波閾值去噪方法的幾個(gè)關(guān)鍵問題進(jìn)行了詳細(xì)討論。對閾值去噪進(jìn)行了改進(jìn)，利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來實(shí)現(xiàn)信號的處理，并通過實(shí)驗(yàn)仿真實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優(yōu)于單獨(dú)應(yīng)用閾值去噪的方法。在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了改進(jìn)，利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法，仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好，準(zhǔn)確率高，而且易于重構(gòu)信號。本文分別對這四種方法進(jìn)行了算法分析比較，通過實(shí)驗(yàn)仿真來實(shí)現(xiàn)，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對信號去噪的可行性和有效性。關(guān)鍵詞：小波分析，信號去噪，閾值，均值逼近，空域相關(guān)

標(biāo)簽： 小波分析信號去噪中的應(yīng)用

上傳時(shí)間： 2013-07-19

上傳用戶：啊颯颯大師的
小波閾值去噪法在MEMS陀螺儀信號降噪中的應(yīng)用

· 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陀螺儀信號漂移的數(shù)學(xué)模型,采用了基于小波閾值去噪法對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 小波閾值去噪信號降噪

上傳時(shí)間： 2013-04-24

上傳用戶：xiehao13