基于脈搏波的血氧飽和度檢測算法的研究，包含血氧計算原理及濾波。
上傳時間： 2013-06-20
上傳用戶：asasasas
1、 利用FLEX10的片內(nèi)RAM資源，根據(jù)DDS原理，設(shè)計產(chǎn)生正弦信號的各功能模塊和頂層原理圖； 2、 利用實驗板上的TLC7259轉(zhuǎn)換器，將1中得到的正弦信號，通過D/A轉(zhuǎn)換，通過ME5534濾波后在示波器上觀察； 3、 輸出波形要求： 在輸入時鐘頻率為16KHz時，輸出正弦波分辨率達到1Hz； 在輸入時鐘頻率為4MHz時，輸出正弦波分辨率達到256Hz； 4、 通過RS232C通信，實現(xiàn)FPGA和PC機之間串行通信，從而實現(xiàn)用PC機改變頻率控制字，實現(xiàn)對輸出正弦波頻率的控制。
上傳時間： 2013-09-06
上傳用戶：zhuimenghuadie
隨著遙感影像數(shù)據(jù)量不斷增長，為了更加高效地組織與管理海量的遙感影像，研究并提出了改進的基于小波分解的影像金字塔構(gòu)建方法。利用多分辨率分析和圖像的小波分解與重構(gòu)算法，參考影像金字塔構(gòu)建的一般方法，將圖像小波分解的不同級系數(shù)量化、編碼后，分別存儲于金字塔的不同層中。該構(gòu)建方法可以有效地降低金字塔各層之間的數(shù)據(jù)冗余，減少總數(shù)據(jù)量和瀏覽時的數(shù)據(jù)流量，并能更好地支持嵌入式碼流和漸進式傳輸。
上傳時間： 2013-10-20
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對脈搏波信號進行分析之前，對信號的去噪非常重要，本論文利用Mallat算法對脈搏波信號進行多分辨分析和去噪，分別對閾值法、平移不變量法、模極大值法的降噪原理進行分析，通過大量實驗對比，比較了它們在處理脈搏波信號方面的優(yōu)缺點。通過對一段含噪脈搏波信號降噪，得到了滿意的去噪效果。
上傳時間： 2013-10-20
上傳用戶：lmq0059
文中討論了圖像的高斯加性噪聲模型和圖像的稀疏性表示，提出了利用映射函數(shù)來描述圖像的去噪過程，通過求解映射函數(shù)和利用映射函數(shù)對加噪圖像的小波變換子帶系數(shù)進行變換，達到了降低圖像噪聲并使加噪圖像逼近原始圖像的目的。經(jīng)過實驗比較，驗證了本文算法的可行性和魯棒性。
上傳時間： 2013-10-21
上傳用戶：許小華
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(chǔ)，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(gòu)的算法進行去噪。通過對MIT腦電數(shù)據(jù)庫中的腦電信號進行仿真，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(wěn)性特點，提出采用形態(tài)梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態(tài)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(jié)系數(shù)進行軟閾值方法降噪處理，對經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進行重構(gòu)。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(yōu)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(jiān)測和診斷。
上傳時間： 2013-11-01
上傳用戶：AISINI005
為了提高數(shù)字水印抗擊各種圖像攻擊的性能和保持圖像的穩(wěn)健性和不可見性，提出了一種基于離散小波變換（DWT），SVD（singular value decomposition）奇異值分解水印圖像和原始載體圖像的離散余弦變換（DCT）的自適應(yīng)水印嵌入算法，主要是將水印圖像的兩次小波變換后的低頻分量潛入到原始圖像分塊經(jīng)過SVD分解的S分量矩陣中，同時根據(jù)圖像的JPEG壓縮比的不同計算各個圖像塊的水印調(diào)節(jié)因子。實驗證明該算法在抗擊JPEG壓縮、中值濾波、加噪等均具有很好的魯棒性，嵌入后的圖像的PSNR達到38，具有良好的視覺掩蔽性
標簽： 數(shù)字水印算法
上傳時間： 2013-10-09
上傳用戶：ca05991270
目前，被廣泛使用的經(jīng)典邊緣檢測算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點是相對應(yīng)于圖像灰度值梯度的局部極大值點。然而，當圖像中含有噪聲時這些算子對噪聲都比較敏感，使得將噪聲作為邊緣點。由于噪聲的干擾，不能檢測出真正的邊緣。一個擁有良好屬性的的邊緣檢測算法是每個研究者的追求。利用小波交換的特點，設(shè)計了三次B樣條平滑濾波算子。通過利用這個算子，對利用小波變換來檢測圖像的邊緣進行了一定的研究和理解。
標簽： 小波變換 圖像邊緣檢測 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-10-13
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在任意波形發(fā)生器設(shè)計中，DDS技術(shù)具有成本低、功耗小、分辨率高和切換時間快等優(yōu)點，但波形形狀任意可編輯性較差；軟件無線電技術(shù)可產(chǎn)生任意復(fù)雜波形，但切換時間慢。采用DDS和軟件無線電相結(jié)合的技術(shù)，正弦波、三角波、方波等普通信號的產(chǎn)生用DDS實現(xiàn)；復(fù)雜無規(guī)則波形信號的產(chǎn)生用軟件無線電實現(xiàn)；最后任意波形發(fā)生器通過波形存儲器、相位累加器、取樣時鐘發(fā)生器、地址發(fā)生器等硬件平臺設(shè)計和軟件波形算法設(shè)計來共同完成。
標簽： 任意波發(fā)生器
上傳時間： 2013-11-12
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