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
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51單片機最最小系統，作為學習參考，對大家有幫助
上傳時間： 2013-07-28
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在紡織紗線的張力測試中,為了對小張力進行有效的測試,利用電阻應變傳感器作為信號轉換器件,通 過對其輸出信號進行分析,設計出相應的小信號放大濾波電路。設計應用了高精度斬波穩零運算放大器芯片 TLC2652 作為小信號放大電路的核心器件,實驗證明其放大效果理想,并給出了相應的實驗數據。
上傳時間： 2013-04-24
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PT4107 日光燈DEMO 采用非隔離BUCK 電路，驅動一個由小功率LED 串并聯組成的LED 網絡，具體為20 串15 并共300顆LED。
上傳時間： 2013-04-24
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紅外成像制導武器系統在打擊目標的過程中，起始階段由于距離目標比較遠，其成的像是只有幾個象素大小的小目標，對于在機車內進行鎖定目標的操作手來說，看不見目標的外形輪廓。為了提醒操作手注意圖
上傳時間： 2013-04-24
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針對目前光照補償后人臉圖像的識別率仍不夠理想這一問題，提出了一種基于模糊增強和小波包變換相結合的非均勻光照下人臉識別方法。將人臉圖像在對數域中計算二維小波包變換，通過舍棄部分子帶圖像中的系數來實現人臉
上傳時間： 2013-04-24
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MSP430系列單片機接口技術及系統設計實例_魏小龍,是一本很不錯的關于msp430的書籍
上傳時間： 2013-08-04
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本課題設計和完成了一套基于DSP+FPGA結構的小波變換實時圖像處理系統。采用小波算法對圖像進行邊緣提取、圖像增強、圖像融合等處理，并在ADSP-BF535上實現了小波算法，分析了其運行小波算法的性能。圖像處理的數據量比較大，而且運算比較復雜，DSP的特殊結構和性能很好地滿足了系統實現的需要，而FPGA的高速性和靈活性也滿足了系統實時性和穩定性的需要，所以采用DSP+FPGA來實現圖像處理系統是可靠的，也是可行的。系統的硬件設計以DSP和FPGA為平臺，DSP實現算法、管理系統運行、并實現了系統的自啟動；FPGA實現一些接口、時序控制等，簡化了外圍電路，提高了系統的可靠性。結果表明，在ADSP-BF535上實現小波算法，效果良好，而且滿足系統實時性的要求。最后，總結了系統的設計和調試經驗，對調試時遇到的一些問題進行了分析。
上傳時間： 2013-04-24
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相對于JPEG中二維離散余弦變換(2DDCT)來說，在JPEG2000標準中，二維離散小波變換(2DDWT)是其圖像壓縮系統的核心變換。在很多需要進行實時處理圖像的系統中，如數碼相機、遙感遙測、衛星通信、多媒體通信、便攜式攝像機、移動通信等系統，需要用芯片實現圖像的編解碼壓縮過程。雖然有許多研究工作者對圖像處理的小波變換進行了研究，但大都只偏重算法研究，對算法硬件實現時的復雜性考慮較少，對圖像處理的小波變換硬件實現的研究也較少。 本文針對圖像處理的小波變換算法及其硬件實現進行了研究。對文獻[13]提出的“內嵌延拓提升小波變換”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法進行仔細分析，提出一種基于提升方式的5/3小波變換適合硬件實現的算法，在MATLAB中仿真驗證了該算法，證明其是正確的。并設計了該算法的硬件結構，在MATLAT的Simulink中進行仿真，對該結構進行VHDL語言的寄存器傳輸級(RTL)描述與仿真，成功綜合到Altera公司的FPGA器件中進行驗證通過。本算法與傳統的小波變換的邊界處理方法比較：由于將其邊界延拓過程內嵌于小波變換模塊中，使該硬件結構無需額外的邊界延拓過程，減少小波變換過程中對內存的讀寫量，從而達到減少內存使用量，降低功耗，提高硬件利用率和運算速度的特點。本算法與文獻[13]提出的算法相比較：無需增加額外的硬件計算模塊，又具有在硬件實現時不改變原來的提升小波算法的規則性結構的特點。這種小波變換硬件芯片的實現不僅適用于JPEG2000的5/3無損小波變換，當然也可用于其它各種實時圖像壓縮處理硬件系統。
上傳時間： 2013-06-13
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在衛星遙感設備中，隨著遙感技術的發展和對傳輸式觀測衛星遙感圖像質量要求的不斷提高，航天遙感圖像的分辨率和采樣率也越來越高，由此引起高分辨率遙感圖像數據存儲量和傳輸數據量的急劇增長，然而衛星信道帶寬有限。為了盡量保持高分辨率遙感圖像所具有的信息，必須解決輸入數據碼率和傳輸信道帶寬之間的矛盾。所以星載高分辨率遙感圖像數據的高保真、實時、大壓縮比壓縮技術就成了解決這一矛盾的關鍵技術。FPGA器件為實現數據壓縮提供了一種壓縮算法的硬件實現的一個理想的平臺。FPGA器件集成度高，體積小，通過用戶編程實現專門應用的功能。它允許電路設計者利用基于計算機的開發平臺，經過設計輸入，仿真，測試和校驗，直到達到預期的結果，減少了開發周期。小波變換能夠適應現代圖像壓縮所需要的如多分辨率、多層質量控制等要求，在較大壓縮比下，小波圖像壓縮質量明顯好于DCT變換，因此小波變換成為新一代壓縮標準JPEG2000的核心算法。同時，小波變換的提升算法結構簡單，能夠實現快速算法，有利于硬件實現，因此提升小波變換對于采用FPGA或ASIC來實現圖像變換來說是很好的選擇。本文針對衛星遙感圖像的數據流，主要研究可以對衛星圖像進行實時二維小波變換的方案。針對提升小波變換的VLSI結構和FPGA設計中的關鍵技術，從邊界延拓、濾波器結構、整數小波、定點運算、原位運算等方面進行了研究和討論，并且完成了針對衛星遙感圖像的分塊二維9/7提升小波變換的FPGA實現。采用VerIlog語言對設計進行了仿真驗證，并將仿真結果同matlab仿真結果進行了比較，比較結果表明該方案能實現對衛星遙感圖像數據流的二維提升小波變換的功能。同時QuartusII綜合結果也表明，系統時鐘能夠工作在很高的頻率，可以滿足高速實時對衛星圖像的小波變換處理。
上傳時間： 2013-06-15
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