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數(shù)字主動降噪

  • 這是一個非局部均值算法實現工具和相關實驗數據

    這是一個非局部均值算法實現工具和相關實驗數據,主要用來實現圖像增強和降噪應用

    標簽: 局部 均值算法 實驗數據

    上傳時間: 2017-02-10

    上傳用戶:kristycreasy

  • 一份介紹小波變換的論文

    一份介紹小波變換的論文,包括突變點的檢測以及信號降噪等。

    標簽: 小波變換 論文

    上傳時間: 2017-02-28

    上傳用戶:csgcd001

  • audition

    功能強大 ,編輯聲音非常好用,能夠刪減聲音,降噪,并且能夠男聲變女聲哦~專業電臺就用這個

    標簽: 音頻剪輯

    上傳時間: 2015-03-20

    上傳用戶:miomio

  • 高速PCB設計指南

    目錄 一、 1、PCB布線 2、PCB布局 3、高速PCB設計 二、 1、高密度(HD)電路設計 2、抗干擾技術 3、PCB的可靠性設計 4、電磁兼容性和PCB設計約束 三、 1、改進電路設計規程提高可測性 2、混合信號PCB的分區設計 3、蛇形走線的作用 4、確保信號完整性的電路板設計準則 四、 1、印制電路板的可靠性設計 五、 1、DSP系統的降噪技術 2、POWERPCB在PCB設計中的應用技術 3、PCB互連設計過程中最大程度降低RF效應的基本方法 六、 1、混合信號電路板的設計準則 2、分區設計 3、RF產品設計過程中降低信號耦合的PCB布線技巧 七、 1、PCB的基本概念 2、避免混合訊號系統的設計陷阱 3、信號隔離技術 4、高速數字系統的串音控制 八、 1、掌握IC封裝的特性以達到最佳EMI抑制性能 2、實現PCB高效自動布線的設計技巧和要點 3、布局布線技術的發展

    標簽: 高速PCB 設計

    上傳時間: 2015-11-10

    上傳用戶:龔小四龔小四

  • AS3501

    PDF文檔,主動降噪技術,用共振阻止噪聲

    標簽: 3501 AS

    上傳時間: 2016-07-12

    上傳用戶:pnrp

  • 汽車室內自適應主動降噪系統研究

    此論文針對車內噪聲會對人體健康造成不良影響的問題。文中采用線性橫向結構濾波器和 FXLMS 算法構建系統模型,在 Matlab 平臺上引入次級通路理念,搭建加入次級通路傳函的有源前饋噪聲控制系統,解決了有源噪聲控制系統中的非線性通路問題。

    標簽: 汽車 降噪 系統研究

    上傳時間: 2017-12-02

    上傳用戶:flybelieve

  • dsp anc fxlms

    介紹了基于 0# 公司提供的 1)’ 芯片 0")/-.2$34.- 的自適應有源噪聲控制(56789: ;<8=: 6<;7><?,,@$)系統,給出了系統的工作原理及其硬件結構,并詳細說明了基于平均的 *+,*, (*8?7:>:A B C ,A5D789: *8?7:>8;E F87G ,9:>5E8;E)算法,給出了程序流程圖和實驗結果。通過實驗證 明,該系統有較好的降噪效果

    標簽: fxlms dsp anc

    上傳時間: 2017-12-05

    上傳用戶:xiaoding

  • Labview數據采集

    自編利用Labview進行信號分析,實現連續信號降噪、截取分析

    標簽: Labview 數據分析

    上傳時間: 2019-05-08

    上傳用戶:小東北lhp

  • A Signal Subspace Approach for Speech Enhancement

    ephraim1995 子空間降噪經典算法

    標簽: Enhancement Approach Subspace Signal Speech for

    上傳時間: 2020-04-29

    上傳用戶:LacrimosaMozart

  • 同源多傳感器加權數據融合算法的研究

    在工業應用中常用一組傳感器對問一個被測量目標在一個過程的不同位置進行測量,然而由于每個傳感器位于過程的不同位置,它們將不問程度的受到嗓聲的干擾,為了從被嗓聲干擾的多傳感器測量值中獲得更準確的測量結果,霱要進“步研究多傳感器的融合理論多傳感器數據融合系統的關鍵在于如何充分利用各個傳感器的信息,得到對被測參數的最優估計,本文主要研究了以加權的方式進行多傳感器數據融合的方法,即研究如何對每個傳感器進行加權,從而得到對被測參數最優佑計的方法為此本文在介紹了多傳感器數據融合技術的基礎上,首先研究了基于奇異值分解的數據融合算法,通過對傳感器測量值構成的矩陣進行奇異值分解,利用每個傳感器測量值所對應的奇異值,可以估計出對每個傳感器權值的最優估計,從而在不要任何先驗知識的條件下,可僅由多傳感器的測量值,利用提出的算法得到在最小均方誤差意義下的被測參數的最優估計,此外,在許多工業過程中,人們利用多傳感器測量同一過程參數以控制該參數在過程中的不同位置能根據需要進行合理分布,此時人們希望利用多傳感器融合的測量結果,對每一個傳感器的測量數據進行重建,以獲得對每一個傳感器的測量結果進行更為準確的估計。為此,本文進一步研究了基于小波降噪和數據融合的傳感器數據重建算法,仿真和實驗結果都說明提出算法是有效的,最后,研究了非線性動態系統的狀態融合問題,研究了加權無氣味卡爾曼濾波(UKF)方法,研究表明無氣味卡爾曼波波能克服了擴展卡爾曼濾波(EKF)在狀態融合估計中的不足,可以得到了更準確的狀態融合估計結關鍵詞多傳感器系統,數據融合,奇異值分解,UKF

    標簽: 傳感器 數據融合

    上傳時間: 2022-03-16

    上傳用戶:aben

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