該文檔為小波閾值降噪在手寫數字識別圖像預處理中的應用概述資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………
標簽： 圖像預處理
上傳時間： 2021-10-16
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基于小波變換的圖像降噪這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
上傳時間： 2021-12-07
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在眾多基于小波變換的圖像去噪方法中這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
上傳時間： 2022-01-14
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該文檔為小波變換降噪處理及其Matlab實現總結文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
標簽： matlab
上傳時間： 2022-03-29
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QCC3020芯片是Qualcomm最新一代低功耗TWS藍牙5.0芯片， 該芯片重要的功能是可以支持同時使用2個模擬或者數字麥克風用于通話中進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。QCC3020與3026同屬于QCC302x系列芯片，在應用功能上有很多類似相同的功能，但開發使用的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，芯片價格較貴，量產時對PCB板材和生產線要求較高。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和頭戴式耳機，芯片價格便宜，量產對PCB板材和生產線要求不高。
上傳時間： 2022-06-07
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新一代雅馬哈耳機主動降噪方案：耳機搭載YUM831降噪芯片，實現ANC（Active Noise Cancellation）功能，開啟安靜完美的聽覺之旅。 功能特點： 1、媲美市場主流的耳機主動降噪效果（ANC） 2、無需Voice MIC,能實現HF通話 3、強大的噪聲抑制和ANC效果并用，對在嘈雜環境下通話十分有效 此外，還可將此作為助聽器使用（Hearing Aid）
標簽： 數字主動降噪
上傳時間： 2022-07-23
上傳用戶：canderile
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
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：weixiao99
提出了一種基于相關分析的飛機目標識別方法。該方法利用飛機圖像低頻和高頻部分合成濾波器模板，能達到很高識別率與很低的等錯率。該研究旨在提高飛機識別的準確率和降低出錯率，采用一種基于相關分析的飛機目標識別方法。該方法通過對采集的飛機圖像做去除背景、降噪、圖像增強、二值化和歸一化處理，將飛機圖像低頻和高頻部分合成濾波器模板，通過特征比對達到識別飛機的目的。利用Matlab 7.0做10種飛機的識別實驗，得出了95.47%識別率和0.04%等錯率的結論，識別率和等錯率均優于不變矩法、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分析的飛機目標識別方法的優越性。在飛機圖像數據庫上的實驗結果表明，該方法是可行的。
上傳時間： 2013-11-03
上傳用戶：manlian
目前，小波分析在信息技術和其他學科方面的應用是眾多科技工作者關心的課題。在理論方面，新觀點、新方法不斷涌現。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一步的改進。 經典的信號處理方法，例如傅立葉變換、短時傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應用范圍。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特的優勢。本文介紹了經典的去噪方法，并對其適用范圍和效果進行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構算法，最后研究了小波基的數學特性，分析了它們對實際應用的影響和作用。進而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關性去噪方法。用小波變換將高頻系數強制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經將高頻系數強制置零去噪后重構的信號會使信號丟失一些細節，且小波基的選擇亦有相當的難度，只有靠經驗來確定，不過比傳統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參數的選取問題，并給出了一些選取依據；對小波閾值去噪方法的幾個關鍵問題進行了詳細討論。對閾值去噪進行了改進，利用均值逼近與閾值去噪相結合的方法來實現信號的處理，并通過實驗仿真實現。實驗結果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優于單獨應用閾值去噪的方法。 在空域相關去噪算法的基礎上，進行了改進，利用閾值濾波與相關去噪算法相結合的一種組合去噪算法，仿真試驗結果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數不僅連續性好，準確率高，而且易于重構信號。 本文分別對這四種方法進行了算法分析比較，通過實驗仿真來實現，并對實驗結果進行了分析。實驗仿真結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。 關鍵詞：小波分析，信號去噪，閾值，均值逼近，空域相關
上傳時間： 2013-07-19
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· 摘要： 通過分析小波分析法中的閾值去噪算法的原理,根據MEMS陀螺儀信號漂移的數學模型,采用了基于小波閾值去噪法對MEMS陀螺儀的輸出進行實時消噪處理.并將該算法應用到基于DSP的某MEMS陀螺捷聯慣導系統后對系統的MEMS陀螺儀進行零漂試驗.通過整個系統試驗結果分析,使用小波閾值去噪法對抑制MEMS陀螺儀零漂,改善MEMS陀螺儀的零偏穩定性具有很好的效果,肯定了小波閾值去
上傳時間： 2013-04-24
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