基于MATLAB GUI的数字信号处理仿真平台的设计
上传时间： 2021-12-14
上传用户：wangshoupeng199
文档为基于MATLAB--GUI的图像处理软件平台的开发总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，
标签： MATLAB
上传时间： 2022-07-01
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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
* 高斯列主元素消去法求解矩阵方程AX=B,其中A是N*N的矩阵,B是N*M矩阵 * 输入: n----方阵A的行数 * a----矩阵A * m----矩阵B的列数 * b----矩阵B * 输出: det----矩阵A的行列式值 * a----A消元后的上三角矩阵 * b----矩阵方程的解X
上传时间： 2015-07-26
上传用户：xauthu
(1) 、用下述两条具体规则和规则形式实现.设大写字母表示魔王语言的词汇 小写字母表示人的语言词汇 希腊字母表示可以用大写字母或小写字母代换的变量.魔王语言可含人的词汇. (2) 、B→tAdA A→sae (3) 、将魔王语言B(ehnxgz)B解释成人的语言.每个字母对应下列的语言.
上传时间： 2013-12-30
上传用户：ayfeixiao
1.有三根杆子A,B,C。A杆上有若干碟子 2.每次移动一块碟子,小的只能叠在大的上面 3.把所有碟子从A杆全部移到C杆上 经过研究发现，汉诺塔的破解很简单，就是按照移动规则向一个方向移动金片： 如3阶汉诺塔的移动：A→C,A→B,C→B,A→C,B→A,B→C,A→C 此外，汉诺塔问题也是程序设计中的经典递归问题
上传时间： 2016-07-25
上传用户：gxrui1991
1. 下列说法正确的是 （ ） A. Java语言不区分大小写 B. Java程序以类为基本单位 C. JVM为Java虚拟机JVM的英文缩写 D. 运行Java程序需要先安装JDK 2. 下列说法中错误的是 ( ) A. Java语言是编译执行的 B. Java中使用了多进程技术 C. Java的单行注视以//开头 D. Java语言具有很高的安全性 3. 下面不属于Java语言特点的一项是( ) A. 安全性 B. 分布式 C. 移植性 D. 编译执行 4. 下列语句中，正确的项是 ( ) A . int $e,a,b=10 B. char c,d=’a’ C. float e=0.0d D. double c=0.0f
上传时间： 2017-01-04
上传用户：netwolf
近年来微光、红外、X光图像传感器在军事、科研、工农业生产、医疗卫生等领域的应用越来越为广泛，但由于这些成像器件自身的物理缺陷，视觉效果很不理想，往往需要对图像进行适当的处理，以得到适合人眼观察或机器识别的图像。因此，市场急需大量高效的实时图像处理器能够在传感器后端对这类图像进行处理。而FPGA的出现，恰恰解决了这个问题。 近十年来，随着FPGA(现场可编程门阵列)技术的突飞猛进，FPGA也逐渐进入数字信号处理领域，尤其在实时图像处理方面。Xilinx的研究表明，在2000年主要用于DSP应用的FPGA的发货量，增长了50％；而常规的DSP大约增长了40％。由于FPGA可无比拟的并行处理能力，使得FPGA在图像处理领域的应用持续上升，国内外，越来越多的实时图像处理应用都转向了FPGA平台。与PDSP相比，FPGA将在未来统治更多前端(如传感器)应用，而PDSP将会侧重于复杂算法的应用领域。可以说，FPGA是数字信号处理的一次重大变革。 算法是图像处理应用的灵魂，是硬件得以发挥其强大功能的根本。”共轭变换”图像处理方法是一种新型的图像处理算法，由郑智捷博士上个世纪90年代初提出。这种算法使用基元形状(meta-shape)技术，而这种技术的特征正好具备几何与拓扑的双重特性，使得大量不同的基于形态的灰度图像处理滤波器可用这种方法实现。该种算法在空域进行图像处理，无需进行大量复杂的算术运算，算法简单、快速、高效，易于硬件实现。通过十多年来的实验与实践证明，在微光图像，红外图像，X光图像处理领域，”共轭变换”图像处理方法确实有其独特的优异性能。本篇论文就针对”共轭变换”图像处理方法在微光图像处理领域的应用，就如何在FPGA上实现”共轭变换”图像处理方法展开研究。首先在Matlab环境下，对常用的图像增强算法和”共轭变换”图像处理方法进行了比较，并且在设计制作“FPGA视频处理开发平台”的基础上，用VHDL实现了”共轭变换”图像处理方法的基本内核并进行了算法的硬件实现与效果验证。此外，本文还详细地讨论了视频流的采集及其编码解码问题以及I2C总线的FPGA实现。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：CHENKAI
本文实现了GPS中频信号处理的整体设计方案。该方案使用Zarlink公司的GP2015射频芯片和FPGA共同搭建硬件系统，用于实现GPS定位功能。其中GP2015芯片作为GPS信号接收前端，FPGA作为系统搭建和算法实现的平台。 首先，针对建立GPS中频数据处理平台的需要，设计了GPS信号接收的射频前端以及LVDS数据传输电路，编写了FPGA传输大量高频数据的VHDL程序，实现了数据的传输及存储。其次，设计PC机的用户界面接口程序，为控制和测试提供了可靠的保障。在此基础上开发了GPS中频数据处理的平台，为研究GPS定位算法提供了硬件基础。 数据捕获和追踪是GPS算法中最耗时的两部分，因此，本设计提出快速精确的数据捕获方法。在分析频域捕获算法的基础上，提出相位差分精确定频的方法，分析其可行性，给出实施方案并与普通串行精确定频算法比较，经过实验，得到了很好的结果。 在研究捕获算法的基础上，本文在FPGA上实现了GPS中频信号的捕获算法。既保证了软件算法的灵活性又利用了硬件工作的实时性，达到了快速捕获的目的。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：dengzb84
人民币大写金额转换程序(修正版v0.0.3) =================================== 1.使用方法: ------------- 将Cash_RMB.dcu放入Delphi安装目录下的Lib中,在uses中加入Cash_RMB, 即可引用CashRMB方法. function CashRMB(CashAmount: Double): String 如: procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject) begin QRLabel1.Caption := CashRMB(Table1.FieldByName( 金额 ).AsFloat) end 结果将传回人民币金额大写字符串. 如果 CashAmount = 0 或数值溢出(超出万亿位),结果返回空串. 2.说明: -------- A.本转换程序最大程度只支持到万亿元(位)的金额数值转换操作.如果你的 转换数值超出此极限,你可以在调用前先行判断数据的合法性,如果没有作预 先判断,转换过程中将引发本单元中自带的错误处理例程. b.该转换结果符合标准金额大写书写格式，零角零分等字样不存在于最终的 转换结果中. c.本转换程序自带数据溢出等数据非法及转换错误等处理例程. d.本程序适用于32位的Delphi版本.
上传时间： 2013-12-31
上传用户：hebmuljb
