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電壓駐波比

  • MSP430pwm方波占空比頻率可調

    MSP430pwm方波占空比頻率可調                     

    標簽: msp430 pwm

    上傳時間: 2022-07-06

    上傳用戶:d1997wayne

  • 小波分析在信號去噪中的應用研究.rar

    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

    標簽: 小波分析 信號去噪 中的應用

    上傳時間: 2013-07-19

    上傳用戶:啊颯颯大師的

  • 一種單相交流斬波變換器的研究.rar

    本文致力于可并聯運行的斬控式單相交流斬波變換器的研究。交交變換技術作為電力電子技術一個重要的領域一直得到人們的關注,但大都將目光投向AC-DC-AC兩級變換上面。AC/AC直接變換具有單級變換、功率密度高、拓撲緊湊簡單、并聯容易等優勢,并且具有較強擴展性,故而在工業加熱、調光電源、異步電機啟動、調速等領域具有重要應用。斬控式AC/AC 電壓變換是一種基于自關斷半導體開關器件及脈寬調制控制方式的新型交流調壓技術。 本文對全數字化的斬控式AC/AC 變換做了系統研究,工作內容主要有:對交流斬波電路的拓撲及其PWM方式做了詳細的推導,著重對不同拓撲的死區效應進行了分析,并且推導了不同負載情況對電壓控制的影響。重點推導了單相Buck型變換器和Buck-Boost 變換器的拓撲模型,并將單相系統的拓撲開關模式推導到三相的情況,然后分別對單相、三相的情況進行了Matlab仿真。建立了單相Buck 型拓撲的開關周期平均意義下的大信號模型和小信號模型,指導控制器的設計。建立了適合電路工作的基于占空比前饋的電壓瞬時值環、電壓平均值環控制策略。在理論分析和仿真驗證的基礎上,建立了一臺基于TMS320F2808數字信號處理器的實驗樣機,完成樣機調試,并完成各項性能指標的測試工作。

    標簽: 單相交流 斬波 變換器

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:visit8888

  • 基于MATALAB的脈搏波信號的實時處理

    本文介紹了從人體采集到的脈搏波信號,由于脈搏波信號信噪比比較低,給后續參數的準確測量帶來了困難,所以對于噪聲干擾的去除是非常重要而必須的。其中脈搏波信號中常見的噪聲有工頻干擾、基線漂移、肢體抖

    標簽: MATALAB 脈搏波 信號 實時處理

    上傳時間: 2013-07-23

    上傳用戶:fuzhoulinzexu

  • 基于提升機構的二維離散小波的FPGA設計

    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。

    標簽: FPGA 提升機 二維 離散小波

    上傳時間: 2013-06-15

    上傳用戶:00.00

  • 基于ARM的T波交替檢測技術

    心血管系統疾病是現今世界上發病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作為一種非穩態的心電變異性現象,是指心電T波段振幅、形態甚至極性逐拍交替變化。大量研究表明,TWA與室性心律失常、心臟性猝死等有直接密切的關系,已成為一種無創獨立性預測指標。隨著數字信號處理技術和計算機技術的迅速發展,微伏級的TWA已經可以被檢出,并且精度越來越高。本文以T波交替檢測為中心,基于ARM給出了T波交替檢測技術原理性樣機的硬件及軟件,實現實時監護的目的。 在TWA檢測研究中,需要對心電信號進行預處理,即信號去噪和特征點檢測。小波分析以其多分辨率的特性和表征時頻兩域信號局部特征的能力成為我們選取的心電信號自動分析手段。文中采用小波變換將原始心電信號分解為不同頻段的細節信號,根據三種主要噪聲的不同能量分布,采用自適應閾值和軟硬閾值折衷處理策略用閾值濾波方法對原始信號進行去噪處理:同時基于心電信號的特征點R峰對應于Mexican-hat小波變換的極值點,因此我們使用Mexican-hat小波檢測R峰,通過附加檢測方案確保了位置的準確性,并根據需要提出了T波矩陣提取方法。 隨后文章介紹了T波交替的產生機理及研究進展,分別從臨床應用和檢測方法上展現了目前TWA的發展進程,并利用了譜分析法、相關分析法和移動平均修正算法分別從時域和頻域對一些樣本數據進行T波交替檢測。在檢測中譜分析法抗噪能力較強,但作為一種頻域檢測方法,無法檢測非穩態TWA信號,而相關分析法受呼吸、噪聲影響較大,數據要求較高,因此可以在譜分析檢測為陽性TWA基礎上,再對信號進行相關分析,從而克服自身算法缺陷,確定交替幅度和時間段。最后對影響檢測結果的因素進行討論研究,從而降低檢測誤差。 文章還設計了T波交替檢測技術原理性樣機的關鍵部分電路和軟件框架。硬件部分圍繞ARM核的Samsung S3C44BOX為核心,設計了該樣機的關鍵電路,包括采集模塊、數據處理模塊(外部存儲電路、通信接口電路等)。其中在采集模塊中針對心電信號是微弱信號并且干擾大的特點,采用了具有高共模抑制比和高輸入阻抗的分級放大電路,有效的提取了信號分量:A/D轉換電路保證了信號量化的高精度。利用USB接口芯片和刪內部異步串行通訊實現系統與外界聯系。系統軟件中首先介紹了系統的軟件開發環境,然后給出了心電信號分析及處理程序設計流程圖及實現,使它們共同完成系統的軟件監護功能。

    標簽: ARM 檢測技術

    上傳時間: 2013-07-27

    上傳用戶:familiarsmile

  • JPEG2000中小波變換的研究與FPGA實現

    JPEG2000是新一代圖像壓縮標準,JPEG2000與傳統JPEG最大的不同,在于它放棄了JPEG所采用的以離散余弦變換(Discrete Cosine Transform)為主的區塊編碼方式,而采用以小波轉換(Wavelet Transform)為主的多解析編碼方式.離散小波變換算法是現代譜分析工具,在圖像處理與圖像分析領域正得到越來越廣泛的應用.由于JPEG2000標準具有復雜的算法,全部用軟件來實現將會占用很大的處理器時間開銷和內存開銷,尤其對于實時圖像傳輸和處理系統,因而用硬件電路來實現JPEG2000標準的部分或全部,就具有重要的意義,本課題的目的就是用硬件電路來實現JPEG2000標準中的離散小波變換部分,論文研究的主要工作就是設計了一個符合JPEG2000標準的、高性能的多級二維離散小波變換的硬件電路.論文研究的內容主要分為兩部分,第一部分首先分析了JPEG2000標準和離散小波變換的原理,重點研究了離散小波變換的快速算法,包括第一代小波變換所采用的卷積算法和第二代小波變換所采用的提升算法,然后具體分析了離散小波變換在JPEG2000中的具體實現.論文第二部分對兩種離散小波變換快速算法的硬件實現進行了比較,并選擇卷積濾波算法作為硬件實現的對象,并采用Daubechies9/7小波基.然后具體設計了離散小波變換的各個模塊,所有的模塊都是有硬件描述語言(Verilog HDL)來實現,經過仿真和邏輯綜合,在一塊自行設計的FPGA開發板上進行了驗證.仿真和驗證的結果表明了該小波變換的硬件電路符合JPEG2000標準,具有較高的速度和信噪比.

    標簽: JPEG 2000 FPGA 小波變換

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:h886166

  • 基于小波變換的圖像去噪算法研究

    隨著多媒體技術的發展,數字圖像處理已經成為眾多應用系統的核心和基礎。它的發展主要依賴于兩個性質不同、自成體系但又緊密相關的研究領域:圖像處理算法及其相應的電路實現。圖像處理系統的硬件實現—般有三種方式:專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數字信號處理器(Digital Signal Process)和現場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中,低層的圖像預處理的數據量很大,要求處理速度快,但運算結果相對比較簡單。相對于其他兩種方式,基于FPGA的圖像處理方式的系統更適合于圖像的預處理。本文設計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統。首先,闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理,重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法,并給出了該算法相應的Matlab 仿真;然后,為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點,本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準則同時結合小波系數尺度間關系的鄰域閾值去噪算法。經Matlab實驗表明,相比于其他幾種經典算法,本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節,并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應的簡化,以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現;最后,給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統的總體結構和FPGA內部各功能模塊的具體實現方案,包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統核心控制模塊,并對各個系統模塊和整體進行了仿真驗證,結果表明本文設計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統能滿足實際的圖像處理要求,具有一定的理論和實際應用價值。關鍵詞:圖像處理系統,FPGA,圖像去噪算法,小波變換

    標簽: 小波變換 圖像去噪 算法研究

    上傳時間: 2013-05-16

    上傳用戶:450976175

  • 基于小波與LS-SVM集成的模擬電路故障檢測

    由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點,模擬電路的故障診斷呈現復雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數據不平衡,提出了一種支持向量機集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量,在多類別支持向量機的基礎上,設計了模擬電路的最小二乘支持向量機預測模型,實現了對模擬電路的狀態的故障預測。將該方法應用于Sallen-Key帶通電路進行故障預測試驗,結果表明,該方法比單一支持向量機、徑向基神經網絡、BP神經網絡和APSVM有更好的分類和泛化性能,故障診斷準確率更高。

    標簽: LS-SVM 集成 模擬電路 故障檢測

    上傳時間: 2013-10-31

    上傳用戶:417313137

  • 基于小波分析的腦電信號處理

    為去除腦電信號采集過程中存在的噪聲信號,提出了基于小波閾值去噪的腦電信號去噪。以小波閾值降噪為基礎,首先利用db4小波對腦電信號進行5尺度分解,然后采用軟、硬閾值與小波重構的算法進行去噪。通過對MIT腦電數據庫中的腦電信號進行仿真,結果表明,采用軟閾值方法有效去除了噪聲,提高了腦電信號的信噪比。

    標簽: 小波分析 腦電信號

    上傳時間: 2014-12-23

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