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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本書主要闡述設計射頻與微波功率放大器所需的理論、方法、設計技巧，以及將分析計算與計算機輔助設計相結合的優化設計方法。這些方法提高了設計效率，縮短了設計周期。本書內容覆蓋非線性電路設計方法、非線性主動設備建模、阻抗匹配、功率合成器、阻抗變換器、定向耦合器、高效率的功率放大器設計、寬帶功率放大器及通信系統中的功率放大器設計。 本書適合從事射頻與微波動功率放大器設計的工程師、研究人員及高校相關專業的師生閱讀。 作者簡介 Andrei Grebennikov是M／A—COM TYCO電子部門首席理論設計工程師，他曾經任教于澳大利亞Linz大學、新加坡微電子學院、莫斯科通信和信息技術大學。他目前正在講授研究班課程，在該班上，本書作為國際微波年會論文集。 目錄 第1章 雙口網絡參數 1.1 傳統的網絡參數 1.2 散射參數 1.3 雙口網絡參數間轉換 1.4 雙口網絡的互相連接 1.5 實際的雙口電路 1.5.1 單元件網絡 1.5.2 π形和T形網絡 1.6 具有公共端口的三口網絡 1.7 傳輸線 參考文獻 第2章 非線性電路設計方法 2.1 頻域分析 2.1.1 三角恒等式法 2.1.2 分段線性近似法 2.1.3 貝塞爾函數法 2.2 時域分析 2.3 NewtOn.Raphscm算法 2.4 準線性法 2.5 諧波平衡法 參考文獻 第3章 非線性有源器件模型 3.1 功率MOSFET管 3.1.1 小信號等效電路 3.1.2 等效電路元件的確定 3.1.3 非線性I—V模型 3.1.4 非線性C.V模型 3.1.5 電荷守恒 3.1.6 柵一源電阻 3.1.7 溫度依賴性 3.2 GaAs MESFET和HEMT管 3.2.1 小信號等效電路 3.2.2 等效電路元件的確定 3.2.3 CIJrtice平方非線性模型 3.2.4 Curtice.Ettenberg立方非線性模型 3.2.5 Materka—Kacprzak非線性模型 3.2.6 Raytheon(Statz等)非線性模型 3.2.7 rrriQuint非線性模型 3.2.8 Chalmers(Angek)v)非線性模型 3.2.9 IAF(Bemth)非線性模型 3.2.10 模型選擇 3.3 BJT和HBT汀管 3.3.1 小信號等效電路 3.3.2 等效電路中元件的確定 3.3.3 本征z形電路與T形電路拓撲之間的等效互換 3.3.4 非線性雙極器件模型 參考文獻 第4章 阻抗匹配 4.1 主要原理 4.2 Smith圓圖 4.3 集中參數的匹配 4.3.1 雙極UHF功率放大器 4.3.2 M0SFET VHF高功率放大器 4.4 使用傳輸線匹配 4.4.1 窄帶功率放大器設計 4.4.2 寬帶高功率放大器設計 4.5 傳輸線類型 4.5.1 同軸線 4.5.2 帶狀線 4.5.3 微帶線 4.5.4 槽線 4.5.5 共面波導 參考文獻 第5章 功率合成器、阻抗變換器和定向耦合器 5.1 基本特性 5.2 三口網絡 5.3 四口網絡 5.4 同軸電纜變換器和合成器 5.5 wilkinson功率分配器 5.6 微波混合橋 5.7 耦合線定向耦合器 參考文獻 第6章 功率放大器設計基礎 6.1 主要特性 6.2 增益和穩定性 6.3 穩定電路技術 6.3.1 BJT潛在不穩定的頻域 6.3.2 MOSFET潛在不穩定的頻域 6.3.3 一些穩定電路的例子 6.4 線性度 6.5 基本的工作類別：A、AB、B和C類 6.6 直流偏置 6.7 推挽放大器 6.8 RF和微波功率放大器的實際外形 參考文獻 第7章 高效率功率放大器設計 7.1 B類過激勵 7.2 F類電路設計 7.3 逆F類 7.4 具有并聯電容的E類 7.5 具有并聯電路的E類 7.6 具有傳輸線的E類 7.7 寬帶E類電路設計 7.8 實際的高效率RF和微波功率放大器 參考文獻 第8章 寬帶功率放大器 8.1 Bode—Fan0準則 8.2 具有集中元件的匹配網絡 8.3 使用混合集中和分布元件的匹配網絡 8.4 具有傳輸線的匹配網絡 8.5 有耗匹配網絡 8.6 實際設計一瞥 參考文獻 第9章 通信系統中的功率放大器設計 9.1 Kahn包絡分離和恢復技術 9.2 包絡跟蹤 9.3 異相功率放大器 9.4 Doherty功率放大器方案 9.5 開關模式和雙途徑功率放大器 9.6 前饋線性化技術 9.7 預失真線性化技術 9.8 手持機應用的單片cMOS和HBT功率放大器 參考文獻
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詳細講述了D類和E類的功率放大器設計原理及其參數選擇方法
標簽： 功率放大器
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07電子設計大賽論文 2007年全國電子設計大賽論文（A~J題）
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介紹單電源、低功耗、高精度 A/D轉換器 AD7714的特點、內部寄存器結構和外部接口；詳細闡述 AD7714與單片機 AT89C51的接口技術。
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本文介紹一種多通道的 12 位串行A/D 轉換器TLV2543 的功能特點和工作過程，討論了軟件編程輸入數據對器件工作方式的選擇，簡要敘述了器件時的工作時序，并給出TLV2543 與8
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IPC-A-610D 電子組件的可接受性
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硬件設計指南，電路設計說明，E文介紹,IC DESIGN
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This application note describes how the NCP3063 can be configured as a buck controller to drive an e
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合成孔徑雷達的實時信號處理系統,可以分成相對獨立的幾個階段,即A/D變換和緩存、距離向預處理器、方位向預處理器、距離向壓縮處理、轉置存儲器、方位向壓縮處理、逆轉置存儲器.合成孔徑雷達預處理的目的,就是緩解高處理數據率和低傳輸數據率的矛盾,使得在不太影響成像質量的前提下,盡量減少傳輸的數據率,有利于后續處理的硬件實現,做到實時處理.論文結合電子所合成孔徑雷達實時成像處理系統,設計開發了基于Xilinx Virtex-E FPGA的星載SAR高速預處理板,該信號處理板處理能力強,結構緊湊,運行效率高;其硬件電路的設計思路和結構形式有很強的通用性和使用價值.論文重點研究了預處理的核心部分—固定系數FIR濾波器的設計問題.而固定系數FIR濾波器的實現問題的重點又是FPGA內部的固定系數FIP濾波器實現問題,針對FPGA內部的查找表資源,我們選擇目前流行的分布式算法來實現FIR濾波器的設計.對比于預處理器中其他濾波器設計方案,基于FPGA分布式算法的FIR濾波器的設計,避免了乘累加運算,提高了系統運行的速度并且節省了大量的FPGA資源.并且由于FPGA可編程的特性,所以可以靈活的改變濾波器的系數和階數.所設計的電路簡單高速,工作正常、可靠,完全滿足了預處理器設計的技術要求.隨著超大規模集成電路技術,高密度存儲器技術,計算機技術的發展,一個全數字化的機載實時成像處理系統的研制,已經不是非常困難的事情了.而在現有條件下,全數字化的高分辨率星載實時成像處理系統的研制,將是一個非常具有挑戰意義的課題,論文以星載SAR的預處理器設計為例,拋磚引玉,希望對未來全數字化星載實時成像處理系統的研制起到一定參考價值.
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