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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在魚雷技術發展中，低截獲概率技術（LPI）的采用大大提高魚雷的作戰能力，同時也對截獲信號提出了更高的要求。本文將基于小波分析的檢測方法，具體對有效的低截獲特征信號信號進行檢測，相比于短時傅里葉變換的基礎上，采用Daubechies5小波對信號進行分解變換，證明小波分析方法的有效性及優越性。
上傳時間： 2013-10-22
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針對信號檢測中經常存在的噪聲污染問題，利用小波分解之后可以在各個層次選擇閾值，對噪聲成分進行抑制，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降噪中的應用，分析了被噪聲污染后的信號的特性；利用MATLAB軟件進行了信號降噪的模擬仿真實驗并在降噪光滑性和相似性兩個方面體現出小波變換的優勢。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信號進行了降噪．仿真結果表明小波變換具有良好降噪的效果。
上傳時間： 2013-10-19
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小信號高頻晶體管放大器
上傳時間： 2013-10-18
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轉速傳感器信號隔離變送器,正弦波整形 主要特性: >> 轉速傳感器信號直接輸入，整形調理方波信號 >> 200mV峰值微弱信號的放大與整形 >> 正弦波、鋸齒波信號輸入，方波信號輸出 >> 不改變原波形頻率，響應速度快 >> 電源、信號：輸入/輸出 3000VDC三隔離 >> 供電電源：5V、12V、15V或24V直流單電源供電 >> 低成本、小體積，使用方便，可靠性高 >> 標準DIN35 導軌式安裝 >> 尺寸：106.7x79.0x25.0mm >> 工業級溫度范圍: - 45 ~ + 85 ℃ 應用： >> 轉速傳感器信號隔離、采集及變換 >> 汽車速度測量 >> 汽車ABS防抱死制動系統 >> 轉速信號放大與整形 >> 地線干擾抑制 >> 電機轉速監測系統 >> 速度測量與報警 >> 信號無失真變送和傳輸 產品選型表： DIN11 IAP – S□ - P□ – O□ 輸入信號 供電電源 輸出信號 特點 代碼 Power 代碼 特點 代碼 正負信號輸入，正弦波輸入 幅度峰峰值（VP-P）：200mV~50V S1 24VDC P1 輸出電平0-5V O1 單端信號輸入， 幅度峰峰值（VP-P）：5V S2 12VDC P2 輸出電平0-12V O2 單端信號輸入， 幅度峰峰值（VP-P）：12V S3 5VDC P3 輸出電平0-24V O3 單端信號輸入， 幅度峰峰值（VP-P）：24V S4 15VDC P4 集電極開路輸出 O4 用戶自定義 Su 用戶自定義 Ou 產品選型舉例： 例 1：輸入：轉速傳感器，正弦波VP-P：200mV~10V；電源：24V ；輸出：0-5V電平 型號：DIN11 IAP S1-P1-O1 例 2：輸入：轉速傳感器，正弦波VP-P：200mV~10V；電源：12V ；輸出：0-24V電平 型號：DIN11 IAP S1-P2-O3 例 3：輸入：0-5V電平；電源：24V ；輸出：0-24V電平 型號：DIN11 IAP S2-P1-O3 例 4：輸入：0-5V電平；電源：12V ；輸出：集電極開路輸出 型號：DIN11 IAP S2-P2-O4 例 5：輸入：用戶自定義；電源：24V ；輸出：用戶自定義 型號：DIN11 IAP Su-P1-Ou
上傳時間： 2013-10-22
上傳用戶：hebanlian
對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中，然而在采集脈搏波信號時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，脈搏波中含有人體生理病理信息，不同的人將表現為不同的特征，可以看出確定脈搏波特征點對于分析人體生理健康很有意義。針對信號去噪問題采用小波變換和多分辨率分析的方法，該方法在時域和頻域都能表征信號局部信息的能力，且具有對信號具有自適應性。運用極值法確定出脈搏波的峰值點，然后再根據峰值點確定出其他特征點的位置，實驗證明該方法能夠增加特征點的檢出率。
上傳時間： 2013-10-12
上傳用戶：shirleyYim
基于低噪聲放大器（LNA）的噪聲系數和駐波比之間的矛盾，本文采用安捷倫公司的ATF54143晶體管計了一款工作于890~960 MHz平衡式低噪聲放大器。該設計分為兩部分：3 dB 90°相移定向耦合器和并聯的低噪聲放大器。本文中首先介紹LNA相關理論，然后通過安捷倫公司的ADS仿真軟件進行電路仿真，仿真結果滿足設計要求，達到了低噪聲系數和良好地駐波比要求。此文也為后面電路的設計和調試提供了理論支持。
上傳時間： 2013-11-02
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為去除腦電信號采集過程中存在的噪聲信號，提出了基于小波閾值去噪的腦電信號去噪。以小波閾值降噪為基礎，首先利用db4小波對腦電信號進行5尺度分解，然后采用軟、硬閾值與小波重構的算法進行去噪。通過對MIT腦電數據庫中的腦電信號進行仿真，結果表明，采用軟閾值方法有效去除了噪聲，提高了腦電信號的信噪比。
上傳時間： 2014-12-23
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針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩性特點，提出采用形態梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上，然后對各層的細節系數進行軟閾值方法降噪處理，對經過處理后的小波系數進行重構。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析，能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗和故障軸承的信號分析證明，該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優點，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負頻率，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測和診斷。
上傳時間： 2013-11-01
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自適應濾波器的原理分析和設計流程，及matlab程序
上傳時間： 2013-10-18
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