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BSAT-I 雙發(fā)五收聲波圖

  • 小波分析在信號(hào)降噪中的應(yīng)用

    針對(duì)信號(hào)檢測(cè)中經(jīng)常存在的噪聲污染問題,利用小波分解之后可以在各個(gè)層次選擇閾值,對(duì)噪聲成分進(jìn)行抑制,手段更加靈活。本文介紹了小波變換的一般理論以及在信號(hào)降噪中的應(yīng)用,分析了被噪聲污染后的信號(hào)的特性;利用MATLAB軟件進(jìn)行了信號(hào)降噪的模擬仿真實(shí)驗(yàn)并在降噪光滑性和相似性兩個(gè)方面體現(xiàn)出小波變換的優(yōu)勢(shì)。本文分別使用了不同類型的小波和相同類型小波下不同閾值對(duì)信號(hào)進(jìn)行了降噪.仿真結(jié)果表明小波變換具有良好降噪的效果。

    標(biāo)簽: 小波分析 信號(hào)降噪 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間: 2013-10-19

    上傳用戶:alex wang

  • 脈搏波信號(hào)降噪和特征點(diǎn)識(shí)別研究

    對(duì)脈搏波的完全分析是建立在含有少量噪聲且較為清晰的脈搏波信號(hào)中,然而在采集脈搏波信號(hào)時(shí)容易受到多種干擾的影響,使其提取出來的脈搏波含有大量的噪聲,因此降噪處理顯得尤為必要。同時(shí),脈搏波中含有人體生理病理信息,不同的人將表現(xiàn)為不同的特征,可以看出確定脈搏波特征點(diǎn)對(duì)于分析人體生理健康很有意義。針對(duì)信號(hào)去噪問題采用小波變換和多分辨率分析的方法,該方法在時(shí)域和頻域都能表征信號(hào)局部信息的能力,且具有對(duì)信號(hào)具有自適應(yīng)性。運(yùn)用極值法確定出脈搏波的峰值點(diǎn),然后再根據(jù)峰值點(diǎn)確定出其他特征點(diǎn)的位置,實(shí)驗(yàn)證明該方法能夠增加特征點(diǎn)的檢出率。

    標(biāo)簽: 脈搏波 信號(hào)降噪 特征點(diǎn)識(shí)別

    上傳時(shí)間: 2013-10-12

    上傳用戶:shirleyYim

  • 基于仿生小波變換和模糊推理的語音降噪算法研究

    提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長(zhǎng)自適應(yīng)濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對(duì)包含噪聲的語音信號(hào)進(jìn)行小波分解,以分離出來的噪聲信號(hào)作為自適應(yīng)濾波器的輸入,選擇基于模糊推理變步長(zhǎng)自適應(yīng)算法對(duì)帶噪聲語音信號(hào)進(jìn)行降噪處理,最終實(shí)現(xiàn)語音信號(hào)的信噪分離,去除語音信號(hào)中的噪聲。仿真結(jié)果表明,該方法對(duì)語音信號(hào)有較為明顯的降噪效果。

    標(biāo)簽: 仿生 小波變換 模糊推理 語音降噪

    上傳時(shí)間: 2013-10-14

    上傳用戶:戀天使569

  • 基于小波分析的腦電信號(hào)處理

    為去除腦電信號(hào)采集過程中存在的噪聲信號(hào),提出了基于小波閾值去噪的腦電信號(hào)去噪。以小波閾值降噪為基礎(chǔ),首先利用db4小波對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行5尺度分解,然后采用軟、硬閾值與小波重構(gòu)的算法進(jìn)行去噪。通過對(duì)MIT腦電數(shù)據(jù)庫(kù)中的腦電信號(hào)進(jìn)行仿真,結(jié)果表明,采用軟閾值方法有效去除了噪聲,提高了腦電信號(hào)的信噪比。

    標(biāo)簽: 小波分析 腦電信號(hào)

    上傳時(shí)間: 2014-12-23

    上傳用戶:如果你也聽說

  • 形態(tài)梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

    針對(duì)齒輪故障特征信號(hào)具有強(qiáng)噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點(diǎn),提出采用形態(tài)梯度小波對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動(dòng)信號(hào)分解到多個(gè)尺度上,然后對(duì)各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理,對(duì)經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。對(duì)降噪后的齒輪振動(dòng)信號(hào)采用S變換多分辨率時(shí)頻分析,能夠從具有良好的時(shí)頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗(yàn)和故障軸承的信號(hào)分析證明,該方法具有短時(shí)傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點(diǎn),不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負(fù)頻率,能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征,適合齒輪故障的在線監(jiān)測(cè)和診斷。

    標(biāo)簽: 梯度 小波降噪 S變換 齒輪故障

    上傳時(shí)間: 2013-11-01

    上傳用戶:AISINI005

  • 電子技術(shù)基礎(chǔ)_模擬部分(第五版)_康華光_課后答案

    電子技術(shù)基礎(chǔ)_模擬部分(第五版)_康華光_課后答

    標(biāo)簽: 電子技術(shù)基礎(chǔ) 模擬部分

    上傳時(shí)間: 2013-11-11

    上傳用戶:gps6888

  • 康華光《數(shù)字電子技術(shù)基礎(chǔ)》第五版課后答案

    康華光《數(shù)字電子技術(shù)基礎(chǔ)》第五版課后答案

    標(biāo)簽: 數(shù)字電子 技術(shù)基礎(chǔ)

    上傳時(shí)間: 2013-10-12

    上傳用戶:kao21

  • 電子技術(shù)基礎(chǔ)(數(shù)字部分)第五版答案康華光

    電子技術(shù)基礎(chǔ)(數(shù)字部分)第五版答案康華光。

    標(biāo)簽: 電子技術(shù)基礎(chǔ) 數(shù)字

    上傳時(shí)間: 2014-12-23

    上傳用戶:ligi201200

  • 數(shù)電五版習(xí)題、數(shù)電四版教師手冊(cè)、電路考研例題

    數(shù)電五版習(xí)題、數(shù)電四版教師手冊(cè)、電路考研例題

    標(biāo)簽: 數(shù)電 電路

    上傳時(shí)間: 2013-11-20

    上傳用戶:如果你也聽說

  • 自動(dòng)跟蹤工頻陷波器的研究與設(shè)計(jì)

    介紹了一種新型線性自動(dòng)跟蹤工頻陷波器的電路結(jié)構(gòu)。該陷波器應(yīng)用于電子束曝光機(jī)束流測(cè)量電路中,用來抑制工頻干擾對(duì)測(cè)量精度的影響。基于對(duì)自動(dòng)跟蹤陷波器的基本工作原理分析,陷波器采用了頻率/電壓轉(zhuǎn)換器與壓控帶阻濾波器相結(jié)合的設(shè)計(jì)方案,成功地解決了工頻頻偏對(duì)常規(guī)工頻陷波器濾波性能的嚴(yán)重影響問題。提出了提高抑制工頻干擾能力的設(shè)計(jì)要點(diǎn)和電路調(diào)試方法。通過性能指標(biāo)的測(cè)試和長(zhǎng)期實(shí)際運(yùn)行應(yīng)用,證明陷波器滿足了電子束測(cè)量中對(duì)工頻干擾進(jìn)行強(qiáng)抑制的要求,提高了電子束曝光機(jī)的制版質(zhì)量。

    標(biāo)簽: 自動(dòng)跟蹤 工頻陷波器

    上傳時(shí)間: 2013-11-13

    上傳用戶:天涯

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