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模擬濾波

  • 描述了一個(gè)用于微波傳輸設(shè)備的16QAM接收機(jī)解調(diào)芯片的FPGA實(shí)現(xiàn),芯片集成了定時(shí)恢復(fù)、載波恢復(fù)和自適應(yīng)盲判決反饋均衡器(DFE),采用恒模算法(CMA)作為均衡算法。芯片支持高達(dá)25M波特的符號(hào)速率

    描述了一個(gè)用于微波傳輸設(shè)備的16QAM接收機(jī)解調(diào)芯片的FPGA實(shí)現(xiàn),芯片集成了定時(shí)恢復(fù)、載波恢復(fù)和自適應(yīng)盲判決反饋均衡器(DFE),采用恒模算法(CMA)作為均衡算法。芯片支持高達(dá)25M波特的符號(hào)速率,在一片EP1C12Q240C8(ALTERA)上實(shí)現(xiàn),即將用于量產(chǎn)的微波傳輸設(shè)備中。

    標(biāo)簽: FPGA QAM DFE CMA

    上傳時(shí)間: 2013-12-09

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  • 小波變換的模極大值判斷沖擊函數(shù)、階躍函數(shù)、三角形函數(shù)的奇異性

    小波變換的模極大值判斷沖擊函數(shù)、階躍函數(shù)、三角形函數(shù)的奇異性

    標(biāo)簽: 函數(shù) 小波變換 三角形 模極大值

    上傳時(shí)間: 2014-08-27

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  • 通過時(shí)空變換的方法對(duì)超聲導(dǎo)波模態(tài)提取

    通過時(shí)空變換的方法對(duì)超聲導(dǎo)波模態(tài)提取,可以用于聲發(fā)射和超聲導(dǎo)波提取模態(tài)用

    標(biāo)簽: 變換 超聲導(dǎo)波 模態(tài)

    上傳時(shí)間: 2013-12-11

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  • 在小波變換中基于模極大值降噪算法的子程序

    在小波變換中基于模極大值降噪算法的子程序

    標(biāo)簽: 小波變換 模極大值 降噪 算法

    上傳時(shí)間: 2013-12-07

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  • 一些不錯(cuò)的基于小波模極大值的信號(hào)去噪算法資料

    一些不錯(cuò)的基于小波模極大值的信號(hào)去噪算法資料

    標(biāo)簽: 模極大值 信號(hào)去噪 算法

    上傳時(shí)間: 2014-01-03

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  • 小波變換模極大值程序

    利用小波變換的模極大值進(jìn)行重建原來的信號(hào)

    標(biāo)簽: 小波變換 模極大值 程序

    上傳時(shí)間: 2017-04-21

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  • 模電課程設(shè)計(jì)報(bào)告基于運(yùn)算放大器的正弦波-方波-三角波發(fā)生器

    模電課程設(shè)計(jì)報(bào)告基于運(yùn)算放大器的正弦波-方波-三角波發(fā)生器

    標(biāo)簽: 模電 報(bào)告 三角波發(fā)生器 方波 運(yùn)算放大器 正弦波

    上傳時(shí)間: 2018-01-09

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  • 永磁同步電動(dòng)機(jī)位置伺服系統(tǒng)的智能滑模控制策略研究及仿真.rar

    伺服驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)作為現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的重要驅(qū)動(dòng)源之一,是工廠自動(dòng)化不可缺少的基礎(chǔ)技術(shù).隨著現(xiàn)代工業(yè)的快速發(fā)展,對(duì)現(xiàn)代電伺服系統(tǒng)提出越來越高的要求,而以高性能正弦波永磁同步電動(dòng)機(jī)(簡稱PMSM)作為伺服電機(jī)的PMSM伺服系統(tǒng)因共具有較傳統(tǒng)的DC伺服系統(tǒng)和普通AC伺服系統(tǒng)優(yōu)越的性能和良好的發(fā)展?jié)摿Χ找孚A得廣泛青睞并已成為當(dāng)前電伺服務(wù)系統(tǒng)發(fā)展和研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)之一.為此,該文以極具發(fā)展前景的PMSM位置伺服驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)為研究對(duì)象,在綜合分析現(xiàn)代電伺服系統(tǒng)發(fā)展趨勢和借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上,針對(duì)發(fā)展高性能PMSM位置伺服系統(tǒng)的需要并結(jié)合控制理論新的發(fā)展,從通過采用先進(jìn)控制策略改進(jìn)其控制器性能的角度著手,提出了基于反饋控制、滑模控制、模糊控制等為基礎(chǔ)而集成的智能滑模控制策略,為進(jìn)一步豐富和發(fā)展PMSM伺服系統(tǒng)的控制策略提出了新的思路和方法.

    標(biāo)簽: 永磁同步電動(dòng)機(jī) 位置伺服系統(tǒng) 仿真

    上傳時(shí)間: 2013-06-12

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  • 小波分析在信號(hào)去噪中的應(yīng)用研究.rar

    目前,小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面,新觀點(diǎn)、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論,對(duì)原有的小波去噪方法作進(jìn)一步的改進(jìn)。 經(jīng)典的信號(hào)處理方法,例如傅立葉變換、短時(shí)傅立葉變換等具有局限性,因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號(hào)處理方法,它將信號(hào)中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上,為信號(hào)濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑,特別在信號(hào)去噪方面顯出了獨(dú)特的優(yōu)勢。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法,并對(duì)其適用范圍和效果進(jìn)行了分析和比較。并且,討論了小波分析的基本理論,介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法,最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性,分析了它們對(duì)實(shí)際應(yīng)用的影響和作用。進(jìn)而,介紹了小波的幾種去噪方法:小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪的方法是比較方便的,但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪后重構(gòu)的信號(hào)會(huì)使信號(hào)丟失一些細(xì)節(jié),且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度,只有靠經(jīng)驗(yàn)來確定,不過比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對(duì)于小波變換模極大值去噪的原理,分析了去噪過程中幾個(gè)參數(shù)的選取問題,并給出了一些選取依據(jù);對(duì)小波閾值去噪方法的幾個(gè)關(guān)鍵問題進(jìn)行了詳細(xì)討論。對(duì)閾值去噪進(jìn)行了改進(jìn),利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來實(shí)現(xiàn)信號(hào)的處理,并通過實(shí)驗(yàn)仿真實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法提高了信噪比,去噪效果優(yōu)于單獨(dú)應(yīng)用閾值去噪的方法。 在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了改進(jìn),利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法,仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好,準(zhǔn)確率高,而且易于重構(gòu)信號(hào)。 本文分別對(duì)這四種方法進(jìn)行了算法分析比較,通過實(shí)驗(yàn)仿真來實(shí)現(xiàn),并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對(duì)信號(hào)去噪的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞:小波分析,信號(hào)去噪,閾值,均值逼近,空域相關(guān)

    標(biāo)簽: 小波分析 信號(hào)去噪 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間: 2013-07-19

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  • 基于ARM的T波交替檢測技術(shù)

    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(jí)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(jí)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。

    標(biāo)簽: ARM 檢測技術(shù)

    上傳時(shí)間: 2013-07-27

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