為去除腦電信號(hào)采集過程中存在的噪聲信號(hào)，提出了基于小波閾值去噪的腦電信號(hào)去噪。以小波閾值降噪為基礎(chǔ)，首先利用db4小波對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行5尺度分解，然后采用軟、硬閾值與小波重構(gòu)的算法進(jìn)行去噪。通過對(duì)MIT腦電數(shù)據(jù)庫(kù)中的腦電信號(hào)進(jìn)行仿真，結(jié)果表明，采用軟閾值方法有效去除了噪聲，提高了腦電信號(hào)的信噪比。
上傳時(shí)間： 2014-12-23
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微弱信號(hào)檢測(cè)裝置 四川理工學(xué)院 劉鵬飛、梁天德、曾學(xué)明 摘要： 本設(shè)計(jì)以TI的Launch Pad為核心板，采用鎖相放大技術(shù)設(shè)計(jì)并制作了一套微弱信號(hào)檢測(cè)裝置，用以檢測(cè)在強(qiáng)噪聲背景下已知頻率微弱正弦波信號(hào)的幅度值，并在液晶屏上數(shù)字顯示出所測(cè)信號(hào)相應(yīng)的幅度值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示其抗干擾能力強(qiáng)，測(cè)量精度高。 關(guān)鍵詞：強(qiáng)噪聲；微弱信號(hào)；鎖相放大；Launch Pad Abstract: This design is based on the Launch Pad of TI core board, using a lock-in amplifier technique designed and produced a weak signal detection device, to measure the known frequency sine wave signal amplitude values of the weak in the high noise background, and shows the measured signal amplitude of the corresponding value in the liquid crystal screen. Test results showed that it has high accuracy and strong anti-jamming capability. Keywords: weak signal detection; lock-in-amplifier; Launch Pad 1、引言 隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，在科研與生產(chǎn)過程中人們?cè)絹碓叫枰獜膹?fù)雜高強(qiáng)度的噪聲中檢測(cè)出有用的微弱信號(hào)，因此對(duì)微弱信號(hào)的檢測(cè)成為當(dāng)前科研的熱點(diǎn)。微弱信號(hào)并不意味著信號(hào)幅度小，而是指被噪聲淹沒的信號(hào)，“微弱”也僅是相對(duì)于噪聲而言的。只有在有效抑制噪聲的條件下有選擇的放大微弱信號(hào)的幅度，才能提取出有用信號(hào)。微弱信號(hào)檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用相當(dāng)廣泛，在生物醫(yī)學(xué)、光學(xué)、電學(xué)、材料科學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域顯得愈發(fā)重要。 2、方案論證 針對(duì)微弱信號(hào)的檢測(cè)的方法有很多，比如濾波法、取樣積分器、鎖相放大器等。下面就針對(duì)這幾種方法做一簡(jiǎn)要說明。 方案一：濾波法。 在大部分的檢測(cè)儀器中都要用到濾波方法對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行一定的處理，例如隔離直流分量，改善信號(hào)波形，防止離散化時(shí)的波形混疊，克服噪聲的不利影響，提高信噪比等。常用的噪聲濾波器有：帶通、帶阻、高通、低通等。但是濾波方法檢測(cè)信號(hào)不能用于信號(hào)頻譜與噪聲頻譜重疊的情況，有其局限性。雖然可以對(duì)濾波器的通頻帶進(jìn)行調(diào)節(jié)，但其噪聲抑制能力有限，同時(shí)其準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性將大打折扣。
標(biāo)簽： 2012 TI 電子設(shè)計(jì)大賽 微弱信號(hào)
上傳時(shí)間： 2013-11-04
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本電路用于實(shí)現(xiàn)模擬MEMS麥克風(fēng)與麥克風(fēng)前置放大器的接口，如圖1所示。ADMP504由一個(gè)MEMS麥克風(fēng)元件和一個(gè)輸出放大器組成。ADI公司的MEMS麥克風(fēng)具有高信噪比(SNR)和平坦的寬帶頻率響應(yīng)，堪稱高性能、低功耗應(yīng)用的絕佳選擇。
上傳時(shí)間： 2014-01-16
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論述了過采樣Σ一AADC的基本原理及結(jié)構(gòu)，分析了Σ一△調(diào)制器的頻域傳輸特性和系統(tǒng)的信噪比，給出了實(shí)現(xiàn)不同的A／D轉(zhuǎn)換精度必須滿足的條件和用單片機(jī)實(shí)現(xiàn)Σ一AADC的具體方法和電路．實(shí)際使用表明，該方法測(cè)量結(jié)果可靠，具有實(shí)用價(jià)值．
上傳時(shí)間： 2013-11-17
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基于數(shù)字微鏡器件（Digital Micro-mirror Device，DMD）的哈達(dá)瑪變換光譜技術(shù)是一種新型的光譜成像技術(shù)，在國(guó)內(nèi)很少有專門的文獻(xiàn)介紹[1-3]。文中先介紹了本實(shí)驗(yàn)采用的哈達(dá)瑪光譜儀樣機(jī)的原理以及哈達(dá)瑪成像光譜儀優(yōu)于傳統(tǒng)模板的獨(dú)特之處，即獲得多通道高能量高信噪比的光譜數(shù)據(jù)，然后描述對(duì)采集到的數(shù)據(jù)做高信噪比，高分辨率壓縮處理，最后說明此方法實(shí)時(shí)性強(qiáng)、圖像失真小、實(shí)用價(jià)值高、應(yīng)用范圍廣。
標(biāo)簽： 哈達(dá) 變換光譜儀 壓縮系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-11-25
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將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)后再進(jìn)行處理,是當(dāng)前信號(hào)處理普遍使用的方法,模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）就是將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)的器件,所以計(jì)算其有效轉(zhuǎn)換位數(shù)對(duì)系統(tǒng)性能評(píng)估就顯得尤為重要。文中結(jié)合項(xiàng)目工程實(shí)踐,討論了ADC有效轉(zhuǎn)換位數(shù)的兩種測(cè)試方法:噪聲測(cè)試法和信噪比測(cè)試法,并對(duì)兩種方法進(jìn)行了仿真與分析。
標(biāo)簽： ADC 模數(shù)轉(zhuǎn)換器 計(jì)算
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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模擬轉(zhuǎn)換器性能不只依賴分辨率規(guī)格 大量的模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)使人們難以選擇最適合某種特定應(yīng)用的ADC器件。工程師們選擇ADC時(shí)，通常只注重位數(shù)、信噪比(SNR)、諧波性能，但是其它規(guī)格也同樣重要。本文將介紹ADC器件最易受到忽視的九項(xiàng)規(guī)格，并說明它們是如何影響ADC性能的。 1. SNR比分辨率更為重要。 ADC規(guī)格中最常見的是所提供的分辨率，其實(shí)該規(guī)格并不能表明ADC器件的任何能力。但可以用位數(shù)n來計(jì)算ADC的理論SNR： 不 過工程師也許并不知道，熱噪聲、時(shí)鐘抖動(dòng)、差分非線性(DNL)誤差以及其它參數(shù)異常都會(huì)限制ADC器件的SNR。對(duì)于高性能高分辨率轉(zhuǎn)換器尤其如此。一 些數(shù)據(jù)表提供有效位數(shù)(ENOB)規(guī)格，它描述了ADC器件所能提供的有效位數(shù)。為了計(jì)算ADC的ENOB值，應(yīng)把測(cè)量的SNR值放入上述公式，并求解 n。
上傳時(shí)間： 2014-12-22
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為提高弱信號(hào)檢測(cè)中的信噪比, 常采用選頻放大電路放大微弱信號(hào), 然后利用自相關(guān)檢測(cè)技術(shù)只提取所需信號(hào), 抑制噪聲干擾信號(hào)。
上傳時(shí)間： 2014-12-24
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為了解決電力系統(tǒng)諧波檢測(cè)中存在的檢測(cè)精度低的問題，提出一種改進(jìn)的全相位時(shí)移相位差頻譜校正算法，消除了相位值對(duì)采樣中心樣點(diǎn)的依賴性。將該算法用于電網(wǎng)含有諧波以及間諧波的測(cè)量分析，結(jié)果表明該算法在中高信噪比情況下相位誤差小于1°，具有估計(jì)精度高且穩(wěn)定性好的特點(diǎn)。
標(biāo)簽： 電力系統(tǒng) 諧波檢測(cè) 相位 頻譜分析
上傳時(shí)間： 2014-12-24
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提出了用“過采樣”技術(shù)使在有用的測(cè)量頻帶內(nèi)的信噪比得到改善, 從而提高ADC 測(cè)量的分辨率。并利用Matlab 對(duì)其結(jié)論進(jìn)行仿真, 且在TMS320L F2407 DSP 上予以實(shí)現(xiàn),結(jié)果表明信噪比和測(cè)量分辨率明顯提高。
上傳時(shí)間： 2013-11-20
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