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，首先利用db4小波對腦電信號進行5尺度分解，然后采用軟、硬閾值與小波重構的算法進行去噪。通過對MIT腦電數據庫中的腦電信號進行仿真，結果表明，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。
標簽： 小波分析 腦電信號
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、非平穩性特點，提出采用形態梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上，然后對各層的細節系數進行軟閾值方法降噪處理，對經過處理后的小波系數進行重構。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測和診斷。
標簽： 梯度 小波降噪 S變換 齒輪故障
上傳時間： 2013-11-01
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自適應濾波器的原理分析和設計流程，及matlab程序
標簽： MATLAB 自適應濾波器
上傳時間： 2013-10-18
上傳用戶：glxcl
目前，被廣泛使用的經典邊緣檢測算子有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 中的應用
上傳時間： 2013-10-13
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自適應信號處理的理論和技術已經成為人們常用濾波和去噪技術。文中講述了自適應濾波的原理以及LMS算法和RLS算法兩種基本自適應算法的原理及步驟。并用MATLAB分別對兩種算法進行了自適應濾波仿真和實現。
標簽： LMS RLS 算法 自適應濾波
上傳時間： 2013-11-26
上傳用戶：1051290259
關于multisim如何自定義元器件
標簽： Multisim 自定義 元器件
上傳時間： 2013-10-14
上傳用戶：zw380105939
小信號放大電路設計
標簽： 小信號 放大 電路設計
上傳時間： 2013-11-22
上傳用戶：王慶才
功能簡介 虛儀聲卡萬用儀是一個功能強大的基于個人電腦的虛擬儀器。它由聲卡實時雙蹤示波器、聲卡實時雙蹤頻譜分析儀和聲卡雙蹤信號發生器組成，這三種儀器可同時使用。本儀器內含一個獨特設計的專門適用于聲卡信號采集的算法，它能連續監視輸入信號，只有當輸入信號滿足觸發條件時，才采集一幀數據，即先觸發后采集，因而不會錯過任何觸發事件。這與同類儀器中常用的先采集一長段數據，然后再在其中尋找觸發點的方式，即先采集后觸發，截然不同。因此本儀器能達到每秒50幀的快速屏幕刷新率，從而實現了真正的實時信號采集、分析和顯示。本儀器還支持各種復雜的觸發方式包括超前觸發和延遲觸發。 虛儀聲卡萬用儀發揮了以電腦屏幕作為顯示的虛擬儀器的優點，支持圖形顯示的放大和滾動，并將屏幕的絕大部分面積用于數據顯示，使您能夠深入研究被測信號的任何細節。而市面上有些同類儀器則在人機界面上過分追求“形”似，將傳統儀器的面板簡單地模擬到電腦屏幕上，占用了大量寶貴的屏幕資源，僅留下較小面積供數據顯示用。 虛儀聲卡萬用儀提供了一套完整的信號測試與分析功能，包括：雙蹤波形、波形相加、波形相減、李莎如圖、電壓表、瞬態信號捕捉、RMS絕對幅度譜、相對幅度譜、八度分析（1/1、1/3、1/6、1/12、1/24）、THD、THD+N、SNR、SINAD、頻率響應、阻抗測試、相位譜、自相關函數、互相關函數、函數發生器、任意波形發生器、白噪聲發生器、粉紅噪聲發生器、多音合成發生器和掃頻信號發生器等。 虛儀聲卡萬用儀將采集到的數據和分析后的數據保存為標準的WAV波形文件或TXT文本文件。它也支持WAV波形文件的輸入和BMP圖像文件的輸出和打印。支持24比特采樣分辨率。支持WAV波形文件的合并和數據抽取。
標簽： 聲卡 虛擬示波器
上傳時間： 2013-10-25
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為了使計算機能更好的識別人臉表情，對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進行了研究。首先對包含表情區域的靜態灰度圖像進行預處理，包括對確定的人臉表情區域進行尺寸和灰度歸一化，然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征，使用快速PCA方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中，利用Fisher準則提取那些有利于分類的特征，最后用SVM分類器進行分類。實驗結果表明，上述提出的方法比傳統的方法識別速度更快，能達到實時性的要求，并且具有很好的魯棒性，識別率高。
標簽： Gabor 人臉 特征提取
上傳時間： 2013-11-08
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首先把功率管的小信號S參數制成S2P文件,然后將其導入ADS軟件中,在ADS中搭建功率管的輸入輸出端口匹配電路,按照最大增益目標對整個電路進行優化,最后完成電路的設計。
標簽： 小信號 S參數 功率 放大器設計
上傳時間： 2013-10-21
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