生物醫學信號是源于一個生物系統的一類信號，像心音、腦電、生物序列和基因以及神經活動等，這些信號通常含有與生物系統生理和結構狀態相關的信息，它們對這些系統狀態的研究和診斷具有很大的價值。信號拾取、采集和處理的正確與否直接影響到生物醫學研究的準確性，如何有效地從強噪聲背景中提取有用的生物醫學信號是信號處理技術的重要問題。 設計自適應濾波器對帶有工頻干擾的生物醫學信號進行濾波，從而消除工頻干擾，獲得最佳的濾波效果是本研究要解決的問題。生物醫學信號具有信號弱、噪聲強、頻率范圍較低、隨機性強等特點。由于心電(electrocardiogram，ECG)信號的確定性、穩定性、規則性都比其他生物信號高，便于準確評估和檢測濾波效果，本研究采用ECG信號作為原始的模板信號。 本研究將新的電子芯片技術與現代信號處理技術相結合，從過去單一的軟件算法研究，轉向軟件與硬件結合，從而提高自適應速度和精度，而且可以使系統的開發周期縮短、成本降低、容易升級和變更。 采用現場可編程邏輯器件(Field Programmable Gate Array，FPGA)作為新的ECG快速提取算法的硬件載體，加快信號處理的速度。為了將ECG快速提取算法轉換為常用的適合于FPGA芯片的定點數算法，研究中詳細分析了定點數的量化效應對自適應噪聲消除器的影響，以及對浮點數算法和定點數算法的復合自適應濾波器的各種參數的選擇，如步長因子和字長選擇。研究中以定點數算法中的步長因子和字長選擇，作為FPGA設計的基礎，利用串并結合的硬件結構實現自適應濾波器，并得到了預期的效果，準確提取改善后的ECG信號。 研究中，在MATLAB(Matrix Laboratry)軟件的環境下模擬，選取帶有50Hz工頻干擾的不同信噪比的ECG原始信號，在浮點數情況下，原始信號通過采用最小均方LMS(LeastMean Squares)算法的浮點數自適應濾波器后，根據信噪比的改善和收斂速度，確定不同的最佳μ值，并在定點數情況下，在最佳μ值的情況下，原始信號通過采用LMs算法的定點數自適應濾波器后，根據信噪比的改善效果和采用硬件的經濟性，確定最佳的定點數。并了解LMS算法中步長因子、定點數字長值對信號信噪比、收斂速度和硬件經濟性的影響。從而得出針對含有工頻干擾的不同信噪比的原始ECG，應該采用什么樣的μ值和什么樣的定點數才能對原始ECG的改善和以后的硬件實現取得最佳的效果，并根據所得到的數據和結果，在FPGA上實現自適應濾波器，使自適應濾波器能對帶有工頻干擾的ECG原始信號有最佳的濾波效果。
上傳時間： 2013-04-24
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·期刊論文：基于DTW算法的語音識別系統實現
上傳時間： 2013-05-16
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·數字圖像處理--行程編碼算法的設計與實現(完整報告版本)目 錄1 緒論 22 需求分析 32.1設計題目 32.2設計目的 32.3設計要求 32.4 開發環境介紹 43 概要設計 53.1圖像編碼相關理論 53.2 行程編碼（Run-Length Encoding，RLE） 63.21 RLE
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·大名鼎鼎的“黑書”。內容包括了競賽需要的各種算法，各種層次的讀者都適合。
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·一個用VB編寫的雙音多頻識別程式(運用傅里葉變換算法)文件列表: AudioFFT.bas back.bmp DTMF.exe DTMF.frm DTMF.frx DTMF.vbp frmAbout.frm frmAbout.frx
上傳時間： 2013-05-18
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·【內容簡介】本書所關注的是圖算法領域。從實用的視角，以獨特的結構將有關內容組織在一起，從而使讀者不僅可以對這一領域有系統性的認識，而且還可在實踐中靈活使用所提供的算法工具。本版中，增加了數以千計的新練習、數百年新圖表以及數十個新程序，而且對所有的圖表和程序都做了詳盡的注釋說明；不僅涵蓋了新的主題，還對許多經典算法提供了更為充分的解釋。所有讀者都可從中得到極為豐富的學習資料，從而更好地理解基本概念。
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2011年飛思卡爾智能汽車大賽B車的電機PID算法程序
上傳時間： 2013-06-25
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·經典Mean shift算法
上傳時間： 2013-05-29
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·詳細說明：高精度C語音識別。使用雙精度變音算法。系統環境：Access2002+文件列表: Metaphone.NET .............\AssemblyInfo.cs .............\bin .............\...\Debug .............\...\Release
上傳時間： 2013-04-24
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·摘要： 在介紹了G.723.1雙速率編解碼算法標準,LSI Logicc公司的DSP芯片LSI403LP的特性以及對G.723.1標準的C源代碼進行深入分析的基礎上,對標準中的雙速率語音編解碼算法進行了優化,并且在LSI403LP上進行了實現,結果表明可以得到較低的算法時延和極高的語音音質.
上傳時間： 2013-05-27
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