生物醫學信號是源于一個生物系統的一類信號，像心音、腦電、生物序列和基因以及神經活動等，這些信號通常含有與生物系統生理和結構狀態相關的信息，它們對這些系統狀態的研究和診斷具有很大的價值。信號拾取、采集和處理的正確與否直接影響到生物醫學研究的準確性，如何有效地從強噪聲背景中提取有用的生物醫學信號是信號處理技術的重要問題。 設計自適應濾波器對帶有工頻干擾的生物醫學信號進行濾波，從而消除工頻干擾，獲得最佳的濾波效果是本研究要解決的問題。生物醫學信號具有信號弱、噪聲強、頻率范圍較低、隨機性強等特點。由于心電(electrocardiogram，ECG)信號的確定性、穩定性、規則性都比其他生物信號高，便于準確評估和檢測濾波效果，本研究采用ECG信號作為原始的模板信號。 本研究將新的電子芯片技術與現代信號處理技術相結合，從過去單一的軟件算法研究，轉向軟件與硬件結合，從而提高自適應速度和精度，而且可以使系統的開發周期縮短、成本降低、容易升級和變更。 采用現場可編程邏輯器件(Field Programmable Gate Array，FPGA)作為新的ECG快速提取算法的硬件載體，加快信號處理的速度。為了將ECG快速提取算法轉換為常用的適合于FPGA芯片的定點數算法，研究中詳細分析了定點數的量化效應對自適應噪聲消除器的影響，以及對浮點數算法和定點數算法的復合自適應濾波器的各種參數的選擇，如步長因子和字長選擇。研究中以定點數算法中的步長因子和字長選擇，作為FPGA設計的基礎，利用串并結合的硬件結構實現自適應濾波器，并得到了預期的效果，準確提取改善后的ECG信號。 研究中，在MATLAB(Matrix Laboratry)軟件的環境下模擬，選取帶有50Hz工頻干擾的不同信噪比的ECG原始信號，在浮點數情況下，原始信號通過采用最小均方LMS(LeastMean Squares)算法的浮點數自適應濾波器后，根據信噪比的改善和收斂速度，確定不同的最佳μ值，并在定點數情況下，在最佳μ值的情況下，原始信號通過采用LMs算法的定點數自適應濾波器后，根據信噪比的改善效果和采用硬件的經濟性，確定最佳的定點數。并了解LMS算法中步長因子、定點數字長值對信號信噪比、收斂速度和硬件經濟性的影響。從而得出針對含有工頻干擾的不同信噪比的原始ECG，應該采用什么樣的μ值和什么樣的定點數才能對原始ECG的改善和以后的硬件實現取得最佳的效果，并根據所得到的數據和結果，在FPGA上實現自適應濾波器，使自適應濾波器能對帶有工頻干擾的ECG原始信號有最佳的濾波效果。
上傳時間： 2013-04-24
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UCOSII和UCGUI移植到NXP的ARM芯片LPC1788上 代碼通過測試
上傳時間： 2013-07-12
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:文章針對目前數字信號處理中大量采用的快速傅立葉變換[FFT] 算法采用軟件編程來處理的應用現狀,在對FFT 算法進行\\\\\\\\r\\\\\\\\n分析的基礎上,給出了用FPGA[Field Programmable Gate Array] 實現的8 點32 位FFT 處理器方案,并得到了系統的仿真結果。\\\\\\\\r\\\\\\\\n最后在Altera 公司FLEX10K系列FPGA 芯片上成功地實現了綜合。
上傳時間： 2013-08-09
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航空發動機故障診斷技術對避免飛行事故和降低飛行器運行成本是十分重要的。提出一種BP網絡對某型飛機發動機進行故障診斷，但是由于BP網絡收斂速度較慢而且容易陷入局部極小值，特別是BP網絡通常只能給出一個解，受訓練樣本病態影響大。因此通過對BP網絡的改進，建立了L-M算法神經網絡的飛機發動機故障診斷模型。實驗表明，該網絡在一定程度上克服了BP網絡存在的的問題，在逼近能力、分類能力和學習速度等方面均優于BP網絡。為機務人員提供了有效的、科學的發動機故障診斷方法，該種評估手段較好地解決了發動機故障診斷問題，在飛行安全中發揮著越來越大的作用。
上傳時間： 2014-12-23
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數字水印是數字信息安全領域研究的一個熱點。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應用數學方面取得了一定的發展。文中結合小波算法，在數字圖像的低頻域中采用分塊方法來嵌入數字水印，改進了小波多尺度分解算法，通過實驗說明，該數字水印算法對數字水印的穩定性效果明顯
上傳時間： 2013-11-08
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多傳感器信息融合是對多種信息的獲取、表示及其內在聯系進行綜合處理和優化的技術。單一傳感器只能獲得環境或被測對象的部分信息段，多傳感器信息融合后可以完善地、準確地反映環境特征。本文介紹多傳感器數據融合的基本理論。數據融合是把來自不同傳感器數據加以綜合、相關、互聯，提高定位和特征估計的精度。文章對Kalman融合算法進行仿真，對結果進行分析。驗證算法的可行性。
上傳時間： 2013-10-08
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模糊C-均值聚類算法是一種無監督圖像分割技術，但存在著初始隸屬度矩陣隨機選取的影響，可能收斂到局部最優解的缺點。提出了一種粒子群優化與模糊C-均值聚類相結合的圖像分割算法，根據粒子群優化算法強大的全局搜索能力，有效地避免了傳統的FCM對隨機初始值的敏感，容易陷入局部最優的缺點。實驗表明，該算法加快了收斂速度，提高了圖像的分割精度。
上傳時間： 2013-10-25
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特點： 精確度0.1%滿刻度 可作各式數學演算式功能如:A+B/A-B/AxB/A/B/A&B(Hi or Lo)/|A|/ 16 BIT類比輸出功能 輸入與輸出絕緣耐壓2仟伏特/1分鐘(input/output/power) 寬范圍交直流兩用電源設計 尺寸小,穩定性高
上傳時間： 2014-12-23
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針對傳統的雙線性插值法在對圖像進行插值后會不可避免的產生邊緣模糊的問題，提出了一種改進的線性插值法，該算法首先把待插值點分為三類，然后分別選取合適的已知點進行插值。通過對經典圖像lena和pepper進行插值的實驗結果表明，該算法的插值效果與雙立方法相當，但計算量遠遠小于雙立方，能有效的保持圖像邊緣信息，提高了圖像質量。
上傳時間： 2014-01-17
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基于圖形處理器單元（GPU）提出了一種幀間差分與模板匹配相結合的運動目標檢測算法。在CUDA-SIFT（基于統一計算設備架構的尺度不變特征變換）算法提取圖像匹配特征點的基礎上，優化隨機采樣一致性算法（RANSAC）剔除圖像中由于目標運動部分產生的誤匹配點，運用背景補償的方法將靜態背景下的幀間差分目標檢測算法應用于動態情況，實現了動態背景下的運動目標檢測，通過提取目標特征與后續多幀圖像進行特征匹配的方法最終實現自動目標檢測。實驗表明該方法對運動目標較小、有噪聲、有部分遮擋的圖像序列具有良好的目標檢測效果。
上傳時間： 2013-10-09
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