針對游客游跡跟蹤與追溯系統(tǒng)，本文深入分析了游客游跡不確定數(shù)據(jù)產(chǎn)生的原因，根據(jù)景區(qū)應(yīng)用特點(diǎn)，提出了一種游客游跡RFID數(shù)據(jù)處理與清洗方法。在數(shù)據(jù)處理時(shí)，引入事件概念，設(shè)計(jì)出了游客游跡RFID事件處理機(jī)制；引入過濾器概念，給出了游客游跡數(shù)據(jù)的一種過濾模型，設(shè)計(jì)了游客游跡數(shù)據(jù)的去噪、平滑以及去冗余清洗算法。最后，通過模擬場景的實(shí)驗(yàn)，對該算法的準(zhǔn)確性和有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。
標(biāo)簽： RFID 數(shù)據(jù)處理 方法研究
上傳時(shí)間： 2014-12-28
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本文將介紹Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(HNN)的產(chǎn)生、發(fā)展及基本原理，重點(diǎn)是對離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)(DHNN)的說明。包括：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、涉及的算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法；具體實(shí)例描述網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想去噪功能；進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真計(jì)算及仿真結(jié)果說明；仿真程序的說明文檔（仿真程序附后）；最后將對DHNN的最新發(fā)展?fàn)顩r作簡單闡述。
標(biāo)簽： Hopfield HNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 發(fā)展
上傳時(shí)間： 2015-04-28
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RA8802 是一個(gè)中英文文字與繪圖模式的點(diǎn)矩陣液晶顯示(LCD)控制器，可最大支援320x240 點(diǎn)的LCD 面 板。內(nèi)建512Kbyte 的字形碼可以顯示中文字型、數(shù)字符號(hào)與英文字母。在文字模式中，RA8802 可接收標(biāo)準(zhǔn) 中文文字內(nèi)碼直接顯示中文，而不需要進(jìn)入繪圖模式以繪圖方式描繪中文，可以節(jié)省許多微處理器時(shí)間，提 升液晶顯示中文之處理效率。
上傳時(shí)間： 2014-06-08
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1.matlab編程，實(shí)現(xiàn)函數(shù)的倒排序； 2.程序?qū)崿F(xiàn)FFT,傅立葉逆變換； 3.一個(gè)圖像處理程序，添加噪聲，去噪。
上傳時(shí)間： 2016-01-20
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《Java手機(jī)程式設(shè)計(jì)入門》／王森 書號(hào)：29014 頁數(shù)：約 492 頁 ISBN：957-200-527-8 出版日期：2001年08月25日 出版廠商：知城數(shù)位科技股份有限公司 訂價(jià)：380 第一章 Java 2 Micro Edition概論陣 第二章 Java程式設(shè)計(jì)簡介陣 第三章 撰寫您的第一個(gè)手機(jī)程式陣 第四章 在實(shí)體機(jī)器上執(zhí)行MIDlet陣 第五章 J2ME Wireless Toolkit陣 第六章 Motorola A6288手機(jī)程式開發(fā)陣 第七章 JBuilder MobileSet陣 第八章 MIDP for Palm 第九章 MIDlet的事件處理陣 第十章 MIDP圖形使用者介面程式設(shè)計(jì)陣 第十一章 MIDP圖形處理陣 第十二章 MIDP資料庫程式設(shè)計(jì)陣 第十三章 MIDP網(wǎng)路程式設(shè)計(jì)陣 附錄A MID其他參考資源總整理陣 附錄B Motorola J2ME SDK
標(biāo)簽： 29014 Java 2001 ISBN
上傳時(shí)間： 2016-12-01
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小波信號(hào)消噪，使用小波閾值法對含噪信號(hào)進(jìn)行去噪。
標(biāo)簽： 信號(hào)
上傳時(shí)間： 2017-05-02
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基于小波和全變分兩種不同模型進(jìn)行圖像去模糊和去噪試驗(yàn)。使用快速有效的FISTA算法。
標(biāo)簽： 圖像恢復(fù) 圖像去噪 小波 全變分
上傳時(shí)間： 2015-03-11
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MATLAB去噪聲代碼簡單MATLAB去噪聲代碼簡單MATLAB去噪聲代碼簡單MATLAB去噪聲代碼簡單
標(biāo)簽： 實(shí)驗(yàn) 去噪 代碼
上傳時(shí)間： 2021-09-14
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自適應(yīng)濾波器的硬件實(shí)現(xiàn)一直是自適應(yīng)信號(hào)處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。隨著電子技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字系統(tǒng)功能越來越強(qiáng)大，對器件的響應(yīng)速度也提出更高的要求。 本文針對用通用DSP 芯片實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)濾波器處理速度低和用HDL語言編寫底層代碼用FPGA實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)濾波器開發(fā)效率低的缺點(diǎn)，提出了一種基于DSP Builder系統(tǒng)建模的設(shè)計(jì)方法。以隨機(jī)2FSK信號(hào)作為研究對象，首先在matlab上編寫了LMS去噪自適應(yīng)濾波器的點(diǎn)M文件，改變自適應(yīng)參數(shù)，進(jìn)行了一系列的仿真，對算法迭代步長、濾波器的階數(shù)與收斂速度和濾波精度進(jìn)行了研究，得出了最佳自適應(yīng)參數(shù)，即迭代步長μ=0.0057，濾波器階數(shù)m=8，為硬件實(shí)現(xiàn)提供了參考。 然后，利用最新DSP Builder工具建立了基于LMS算法的8階2FSK信號(hào)去噪自適應(yīng)濾波器的模型，結(jié)合多種EDA工具，在EPFlOKl00EQC208-1器件上設(shè)計(jì)出了最高數(shù)據(jù)處理速度為36.63MHz的8階LMS自適應(yīng)濾波器，其速度是文獻(xiàn)[3]通過編寫底層VHDL代碼設(shè)計(jì)的8階自適應(yīng)濾波器數(shù)據(jù)處理速度7倍多，是文獻(xiàn)[50]采用DSP通用處理器TMS320C54X設(shè)計(jì)的8階自適應(yīng)濾波器處理速度25倍多，開發(fā)效率和器件性能都得到了大大地提高，這種全新的設(shè)計(jì)理念與設(shè)計(jì)方法是EDA技術(shù)的前沿與發(fā)展方向。 最后，采用異步FIFO技術(shù)，設(shè)計(jì)了高速采樣自適應(yīng)濾波系統(tǒng)，完成了對雙通道AD器件AD9238與自適應(yīng)濾波器的高速匹配控制，在QuartusⅡ上進(jìn)行了仿真，給出了系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)的原理框圖，并將采樣濾波控制器與異步FIF0集成到同一芯片上，既能有效降低高頻可能引起的干擾又降低了系統(tǒng)的成本。
標(biāo)簽： FPGA 高速采樣 自適應(yīng)濾波
上傳時(shí)間： 2013-06-01
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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(hào)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(hào)進(jìn)行預(yù)處理，即信號(hào)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(hào)局部特征的能力成為我們選取的心電信號(hào)自動(dòng)分析手段。文中采用小波變換將原始心電信號(hào)分解為不同頻段的細(xì)節(jié)信號(hào)，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(hào)進(jìn)行去噪處理：同時(shí)基于心電信號(hào)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(dòng)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(hào)，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(hào)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(chǔ)電路、通信接口電路等)。其中在采集模塊中針對心電信號(hào)是微弱信號(hào)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(hào)分量：A/D轉(zhuǎn)換電路保證了信號(hào)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(hào)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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