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專輯類-實(shí)用電子技術(shù)專輯-385冊(cè)-3.609G 集成A＼D和D＼A轉(zhuǎn)換器應(yīng)用技術(shù)-569頁-9.7M.pdf
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專輯類-實(shí)用電子技術(shù)專輯-385冊(cè)-3.609G jk-b交通信號(hào)控制機(jī)原理圖-1.3M.zip
標(biāo)簽： jk-b 1.3 zip 交通信號(hào)
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專輯類-實(shí)用電子技術(shù)專輯-385冊(cè)-3.609G A-D和D-A轉(zhuǎn)換器應(yīng)用手冊(cè)-744頁-27.4M.pdf
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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專輯類-電子基礎(chǔ)類專輯-153冊(cè)-2.20G 21世紀(jì)大學(xué)新型參考教材系列-集成電路B-荒井-159頁-2.8M.pdf
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專輯類-電子基礎(chǔ)類專輯-153冊(cè)-2.20G 第八章-數(shù)字電路技術(shù)-A-D-D-A.pdf
標(biāo)簽： A-D-D-A 數(shù)字 電路技術(shù)
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專輯類-單片機(jī)專輯-258冊(cè)-4.20G 單片機(jī)與數(shù)-模（D-A）轉(zhuǎn)換器的接口-3頁-0.2M.pdf
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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三次B樣條曲線源代碼,C語言編寫的三次B樣條曲線源代碼，希望大家喜歡。
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上傳時(shí)間： 2013-07-13
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心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一，包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)（NM）和房顫（AF）、主動(dòng)脈回流（AR）、主動(dòng)脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號(hào)的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面： a）心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過對(duì)心音信號(hào)噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b）心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)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(yīng)錐形核時(shí)頻（ATF）分析方法，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時(shí)頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c）心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號(hào)的2維特征向量，作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d）心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法，同時(shí)，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(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對(duì)余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)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(yàn)證了該方法的分類有效性。 e）心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建，可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理，繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時(shí)，利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接，實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號(hào)特征向量，根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)進(jìn)行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號(hào)種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號(hào)，進(jìn)一步提高心音信號(hào)分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞：心音信號(hào)，小波降噪，非平穩(wěn)信號(hào)，心臟雜音，信號(hào)處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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本文分析了永磁同步直線電動(dòng)機(jī)的運(yùn)行機(jī)理與運(yùn)行特性，并通過坐標(biāo)變換，分別得出了電機(jī)在a—b—c，α—β、d—q坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)模型。針對(duì)永磁同步直線電機(jī)模型的非線性與耦合特性，采用了次級(jí)磁場定向的矢量控制，并使id=0，不但解決了上述問題，還實(shí)現(xiàn)了最大推力電流比控制。為了獲得平穩(wěn)的推力，采用了SVPWM控制，并對(duì)它算法實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了研究。 針對(duì)速度環(huán)采用傳統(tǒng)PID控制難以滿足高性能矢量控制系統(tǒng)，通過對(duì)傳統(tǒng)PID控制和模糊控制理論的研究，將兩者相結(jié)合，設(shè)計(jì)出能夠在線自整定的模糊PID控制器。將該控制器代替?zhèn)鹘y(tǒng)的PID控制器應(yīng)用于速度環(huán)，以提高系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)性能。 在以上分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了永磁同步直線電機(jī)矢量控制系統(tǒng)的軟、硬件。其中電流檢測采用了新穎的電流傳感器芯片IR2175，以解決溫漂問題；速度檢測采用了增量式光柵尺，設(shè)計(jì)了與DSP的接口電路，通過M/T法實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)的測速。最后在Matlab/Simlink下建立了電機(jī)及其矢量控制系統(tǒng)的仿真模型，并對(duì)分別采用傳統(tǒng)PID速度控制器和模糊PID速度控制器的系統(tǒng)進(jìn)行仿真，結(jié)果表明采用模糊PID控制具有更好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能，能有效的抑制暫態(tài)和穩(wěn)態(tài)下的推力脈動(dòng)，對(duì)于負(fù)載擾動(dòng)具有較強(qiáng)的魯棒性。
上傳時(shí)間： 2013-07-04
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便攜式B型超聲診斷儀具有無創(chuàng)傷、簡便易行、相對(duì)價(jià)廉等優(yōu)勢，在臨床中越來越得到廣泛的應(yīng)用。它將超聲波技術(shù)、微電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、機(jī)械設(shè)計(jì)與制造及生物醫(yī)學(xué)工程等技術(shù)融合在一起。開展該課題的研究對(duì)提高臨床診斷能力和促進(jìn)我國醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展具有重要的意義。 便攜式B型超聲診斷儀由人機(jī)交互系統(tǒng)、探頭、成像系統(tǒng)、顯示系統(tǒng)構(gòu)成。其基本工作過程是：首先人機(jī)交互系統(tǒng)接收到用戶通過鍵盤或鼠標(biāo)發(fā)出的命令，然后成像系統(tǒng)根據(jù)命令控制探頭發(fā)射超聲波，并對(duì)回波信號(hào)處理、合成圖像，最后通過顯示系統(tǒng)完成圖像的顯示。 成像系統(tǒng)作為便攜式B型超聲診斷儀的核心對(duì)圖像質(zhì)量有決定性影響，但以前研制的便攜式B型超聲診斷儀的成像系統(tǒng)在三個(gè)方面存在不足：第一、采用的是單片機(jī)控制步進(jìn)電機(jī)，控制精度不高，導(dǎo)致成像系統(tǒng)采樣不精確；第二、采用的數(shù)字掃描變換算法太粗糙，影響超聲圖像的分辨率；第三、它的CPU多采用的是51系列單片機(jī)，測量速度太慢，同時(shí)也不便于系統(tǒng)升級(jí)和擴(kuò)展。 針對(duì)以上不足，提出了基于FPGA的B型超聲成像系統(tǒng)解決方案，采用Altera公司的EP2C5Q208C8芯片實(shí)現(xiàn)了步進(jìn)電機(jī)步距角的細(xì)分，使電機(jī)旋轉(zhuǎn)更勻速，提高了采樣精度；提出并采用DSTI-ULA算法（Uniform Ladder Algorithm based on Double Sample and Trilinear Interotation）在FPGA內(nèi)實(shí)現(xiàn)數(shù)字掃描變換，提高了圖像分辨率；人機(jī)交互系統(tǒng)采用S3C2410-AL作為CPU，改善了測量速度和系統(tǒng)的擴(kuò)展性。 通過對(duì)系統(tǒng)硬件電路的設(shè)計(jì)、制作，軟件的編寫、調(diào)試，結(jié)果表明，本文所設(shè)計(jì)的便攜式B型超聲成像系統(tǒng)圖像分辨率高、測量速度快、體積小、操作方便。本文所設(shè)計(jì)的便攜式B型超聲診斷儀可在野外作業(yè)和搶險(xiǎn)（諸如地震、抗洪）中發(fā)揮作用，同時(shí)也可在鄉(xiāng)村診所中完成對(duì)相關(guān)疾病的診斷工作。
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