该文档为小波变换降噪处理及其Matlab实现总结文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
标签： matlab
上传时间： 2022-03-29
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QCC3020芯片是Qualcomm最新一代低功耗TWS蓝牙5.0芯片， 该芯片重要的功能是可以支持同时使用2个模拟或者数字麦克风用于通话中进行背景噪声降噪处理，该芯片使用的是Qualcomm第8代CVC降噪技术。QCC3020与3026同属于QCC302x系列芯片，在应用功能上有很多类似相同的功能，但开发使用的ADK不一样，最重要的是芯片使用市场定位不一样：QCC3026是WLCSP封装，制造成本高，体积很小，定位于非常紧凑的入耳式TWS耳机，芯片价格较贵，量产时对PCB板材和生产线要求较高。QCC3020采用VFBGA封装，制造成本低，体积稍大，定位于普通的入耳式耳机和头戴式耳机，芯片价格便宜，量产对PCB板材和生产线要求不高。
上传时间： 2022-06-07
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新一代雅马哈耳机主动降噪方案：耳机搭载YUM831降噪芯片，实现ANC（Active Noise Cancellation）功能，开启安静完美的听觉之旅。 功能特点： 1、媲美市场主流的耳机主动降噪效果（ANC） 2、无需Voice MIC,能实现HF通话 3、强大的噪声抑制和ANC效果并用，对在嘈杂环境下通话十分有效 此外，还可将此作为助听器使用（Hearing Aid）
标签： 数字主动降噪
上传时间： 2022-07-23
上传用户：canderile
一份介绍小波变换的论文，包括突变点的检测以及信号降噪等。
上传时间： 2017-02-28
上传用户：csgcd001
自编利用Labview进行信号分析，实现连续信号降噪、截取分析
上传时间： 2019-05-08
上传用户：小东北lhp
1.对染噪doppler信号进行小波包3层分解：分解层次j=1,2时，都是信号的概貌；当j=3时，反映概貌的已几乎不含噪声分量，而其它噪声分量的幅值已很小。 2.对加噪Blocks信号进行不同阈值及不同阈值的使用方式降噪。
上传时间： 2016-08-08
上传用户：thesk123
心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
上传用户：weixiao99
自适应信号处理中LMS，RLS类算法，非常适合做语音增强和语音降噪等算法研究
上传时间： 2014-10-26
上传用户：xwd2010
本文介绍了从人体采集到的脉搏波信号，由于脉搏波信号信噪比比较低，给后续参数的准确测量带来了困难，所以对于噪声干扰的去除是非常重要而必须的。其中脉搏波信号中常见的噪声有工频干扰、基线漂移、肢体抖
上传时间： 2013-07-23
上传用户：fuzhoulinzexu
为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号，提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础，首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解，然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真，结果表明，采用软阈值方法有效去除了噪声，提高了脑电信号的信噪比。
上传时间： 2014-12-23
上传用户：如果你也听说
