通过对IIR数字滤波器算法的研究,得出IIR数字滤波器的设计方案.经过仿真实验表明该滤波器能够滤除信号中的噪声,滤波效果良好
上传时间： 2017-09-01
上传用户：coeus
阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法，研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声。然后利用MATLAB软件编制程序实现了基于小波变换的正弦信号的去噪仿真分析，仿真结果表明小波变换去除噪声具有很强的实用性。
上传时间： 2017-09-10
上传用户：franktu
加性高斯白噪声信道条件下的QPSK信号的调制与解调，观察了调制信号的功率谱图，输入输出信号图，已经时间误码率图与理论误码率的比较
上传时间： 2013-12-05
上传用户：杜莹12345
实现了对模拟信号的量化编码并计算了模拟信号的量化噪声
上传时间： 2017-09-20
上传用户：yuchunhai1990
通过图像像素点之间的相关性来判断该像素点为噪声点还是信号点，进而对其进行滤波。
上传时间： 2014-12-20
上传用户：zsjzc
摘 要:本文分析了在限幅噪声和高斯噪声环境下,在HFC 网中混合传输AM/ OFDM信号时的误 码特性,并与单载波AM/ QAM系统进行比较,结果表明OFDM系统由于多个子通道的稀释作用,其 抗限幅噪声性能比单载波系统好。 关键词:正交频分复用 HFC 网 限幅噪声 误码率
上传时间： 2013-12-17
上传用户：daguda
现代数字信号处理与噪声降低，第三版PDF
标签： 数字信号处理
上传时间： 2021-01-19
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由于低场磁共振自由感应（FID-Free Induction Decay）信号十分微弱,信噪比低,所以信号放大电路的设计、调试具有一定的困难.该文首先对低场磁共振电路系统的各个功能模块进行了分析,并估算了低场磁共振的信号幅值,然后重点对天线接口和前置放大两个电路模块进行了分析研究.天线接口电路是射频发射电路、信号接收电路与磁体天线的接口电路.针对接收信号弱、信噪比低的情况,天线接口电路不但要实现天线的三个状态（发射、泄放、接收）间的切换,而且要对信号进行无源放大.该文在完成了天线接口电路功能分析后,建立了简化模型,然后对其参数进行分析计算,得出了满足最大放大倍数和期望带宽时的调试指导参数,还据此设计了校验信号发生电路.前置放大电路主要完成磁共振FID信号的有源放大.该文在进行了方案讨论后,给出了具体的前置放大电路,并对其工作状态进行了静态工作点计算和动态仿真分析,计算了增益系数,分析了带宽,并作了噪声分析.该文还参照高频电路的设计特点,分析了低场磁共振信号放大电路的噪声干扰的来源、种类;讨论了器件选择、电路布板等方面的注意事项;给出了减小噪声干扰的一些具体措施.
上传时间： 2013-06-01
上传用户：hanli8870
随着电机在工业、农业等领域的广泛应用，如何测试、分析和抑制电机振动和噪声，越来越受到人们的广泛关注。虚拟仪器技术，相比于传统仪器拥有性能高、扩展性强等优点，在工程测试等领域得到越来越广泛的应用。因此，结合虚拟仪器技术，建立电机噪声和振动的测试分析系统是一种可行的解决途径。 本文将虚拟仪器技术应用于电机的噪声和振动问题，建立了基于虚拟仪器的电机噪声振动测试分析系统。全文主要研究工作分为三部分：前两部分分别研究了系统的硬件和软件组成，建立了完整的硬件和软件系统；第三部分进行了噪声振动实验研究，验证了系统的正确性和有效性。本文的主要研究内容如下： 1．硬件部分。探讨了系统的硬件组成，建立了以传感器、信号调理电路和数据采集卡为核心的测试系统。系统硬件部分是正确采集电机噪声和振动信号的关键，是测试分析的基础。 2．软件部分。用LabVIEw虚拟仪器编程语言完成了软件部分的设计，实现了信号采集、显示、处理、诊断、打印报告等一系列功能。针对电机噪声振动的复杂性，建立了以快速傅里叶变换、功率谱函数分析、分数倍频谱分析、小波分析等信号处理方法为核心的信号分析处理功能，并用最小二乘支持向量机实现了电机故障诊断功能。 3．实验研究。实验验证了系统的信号采集、信号分析和故障诊断的正确性。构造三类电机故障，实验研究了采用最小二乘支持向量机进行故障诊断的有效性。 在总结全文的基础上，提出了该电机噪声和振动测试分析系统有待深入研究的若干问题。
上传时间： 2013-07-22
上传用户：hainan_256
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
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