把一種基于語音的正弦模型的高音何時(shí)長修正算法應(yīng)用于漢語普通話的韻律調(diào)整
上傳時(shí)間： 2013-12-16
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心血管系統(tǒng)疾病是現(xiàn)今世界上發(fā)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(wěn)態(tài)的心電變異性現(xiàn)象，是指心電T波段振幅、形態(tài)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(guān)系，已成為一種無創(chuàng)獨(dú)立性預(yù)測指標(biāo)。隨著數(shù)字信號處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，微伏級的TWA已經(jīng)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(shù)原理性樣機(jī)的硬件及軟件，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)的目的。 在TWA檢測研究中，需要對心電信號進(jìn)行預(yù)處理，即信號去噪和特征點(diǎn)檢測。小波分析以其多分辨率的特性和表征時(shí)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(xì)節(jié)信號，根據(jù)三種主要噪聲的不同能量分布，采用自適應(yīng)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(jìn)行去噪處理：同時(shí)基于心電信號的特征點(diǎn)R峰對應(yīng)于Mexican-hat小波變換的極值點(diǎn)，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(zhǔn)確性，并根據(jù)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(chǎn)生機(jī)理及研究進(jìn)展，分別從臨床應(yīng)用和檢測方法上展現(xiàn)了目前TWA的發(fā)展進(jìn)程，并利用了譜分析法、相關(guān)分析法和移動平均修正算法分別從時(shí)域和頻域?qū)σ恍颖緮?shù)據(jù)進(jìn)行T波交替檢測。在檢測中譜分析法抗噪能力較強(qiáng)，但作為一種頻域檢測方法，無法檢測非穩(wěn)態(tài)TWA信號，而相關(guān)分析法受呼吸、噪聲影響較大，數(shù)據(jù)要求較高，因此可以在譜分析檢測為陽性TWA基礎(chǔ)上，再對信號進(jìn)行相關(guān)分析，從而克服自身算法缺陷，確定交替幅度和時(shí)間段。最后對影響檢測結(jié)果的因素進(jìn)行討論研究，從而降低檢測誤差。 文章還設(shè)計(jì)了T波交替檢測技術(shù)原理性樣機(jī)的關(guān)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(shè)計(jì)了該樣機(jī)的關(guān)鍵電路，包括采集模塊、數(shù)據(jù)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(diǎn)，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(zhuǎn)換電路保證了信號量化的高精度。利用USB接口芯片和刪內(nèi)部異步串行通訊實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)與外界聯(lián)系。系統(tǒng)軟件中首先介紹了系統(tǒng)的軟件開發(fā)環(huán)境，然后給出了心電信號分析及處理程序設(shè)計(jì)流程圖及實(shí)現(xiàn)，使它們共同完成系統(tǒng)的軟件監(jiān)護(hù)功能。
上傳時(shí)間： 2013-07-27
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1.介紹了捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的基本工作原理，包括坐標(biāo)系及其之間的關(guān) 系，討論了歐拉角、四元數(shù)等幾種經(jīng)典的解算方法，和計(jì)算周期的劃分等。 2.討論了等效轉(zhuǎn)動矢量法及其衍生的一系列修正算法和優(yōu)化算法，并作 了精度分析和數(shù)字仿真，并對根據(jù)角增量提取角速率的方法進(jìn)行了研究和驗(yàn) 證。 3.研究了劃船運(yùn)動下，速度解算的誤差補(bǔ)償方法。對利用對偶原理從圓 錐效應(yīng)到劃船效應(yīng)的對應(yīng)方法進(jìn)行了討論。 4.討論了捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差，對位置計(jì)算中的渦卷誤差進(jìn)行了 推證。
標(biāo)簽： 捷聯(lián)慣性 導(dǎo)航系統(tǒng) 基本工作
上傳時(shí)間： 2016-04-01
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Bayes濾波器算法,c++語言實(shí)現(xiàn),Visual Studio.net下實(shí)現(xiàn),2003年8月修正版本,用于數(shù)據(jù)融合算法
標(biāo)簽： Visual Studio Bayes 2003
上傳時(shí)間： 2015-01-13
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修正MUSIC算法實(shí)現(xiàn)相干信號源的DOA估計(jì)算法
標(biāo)簽： MUSIC DOA 正 估計(jì)算法
上傳時(shí)間： 2015-04-20
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kalman算法 是對GPS接受機(jī)誤差的修正 可以糾正GPS的一定誤差范圍
上傳時(shí)間： 2015-06-12
上傳用戶：thuyenvinh
譜估計(jì) (1)修正協(xié)方差法 (2)多重信號分類（MUSIC）算法 (3)ESPRIT算法 (4)皮薩論科（Pisarenko）諧波分解法 并對各算法進(jìn)行分析。 解壓后即可在MATLAB上運(yùn)行
標(biāo)簽： Pisarenko ESPRIT MATLAB MUSIC
上傳時(shí)間： 2015-09-16
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基于信息熵的免疫算法是一種修正的免疫算法，方法并不復(fù)雜，對于特定問題效果較好
上傳時(shí)間： 2014-08-30
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摘要：基于語音狀態(tài)模型的語音增強(qiáng)算法是當(dāng)前語音信號處理的研究熱點(diǎn)。把通常的LPC語音模型修正后，將得到兩個語音模型：時(shí)變AR 模型、時(shí)變雙AR模型。但是利用這些模型增強(qiáng)語音時(shí)，都沒有考慮到語音的清音、濁音區(qū)別。為此本文引入了語音清濁音狀態(tài)空間模型，這種模型在描述語音方面比時(shí)變AR模型、時(shí)變雙AR模型要強(qiáng)，而且物理含義明顯 同時(shí)在用含噪語音信號預(yù)測純凈語音信號時(shí)，引入遺忘因子和粒子濾波算法以降低計(jì)算復(fù)雜性，減小運(yùn)算量。實(shí)驗(yàn)證明，增強(qiáng)后的語音信號信噪比有一定提高．且優(yōu)于傳統(tǒng)的LPC模型.
上傳時(shí)間： 2015-12-25
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衛(wèi)星姿態(tài)確定及敏感器誤差修正的濾波算法研究。介紹了幾種不同的濾波算法，如卡爾曼濾波，擴(kuò)展卡爾曼濾波，粒子濾波等在姿態(tài)確定上的應(yīng)用，并比較了它們仿真的結(jié)果
上傳時(shí)間： 2014-01-08
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