对脉搏波的完全分析是建立在含有少量噪声且较为清晰的脉搏波信号中，然而在采集脉搏波信号时容易受到多种干扰的影响，使其提取出来的脉搏波含有大量的噪声，因此降噪处理显得尤为必要。同时，脉搏波中含有人体生理病理信息，不同的人将表现为不同的特征，可以看出确定脉搏波特征点对于分析人体生理健康很有意义。针对信号去噪问题采用小波变换和多分辨率分析的方法，该方法在时域和频域都能表征信号局部信息的能力，且具有对信号具有自适应性。运用极值法确定出脉搏波的峰值点，然后再根据峰值点确定出其他特征点的位置，实验证明该方法能够增加特征点的检出率。
上传时间： 2013-10-12
上传用户：shirleyYim
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
目前，被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而，当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感，使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰，不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点，设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子，对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。
上传时间： 2013-10-13
上传用户：kqc13037348641
总体平均经验模式分解（EEMD）方法是一种先进的时频分析方法，非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤，重点分析了EEMD方法避免模式混淆的机理。利用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分析，成功提取了小齿轮磨损故障特征，验证了EEMD方法在故障微弱信号特征提取的有效性。
上传时间： 2014-11-30
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2012TI杯陕西赛题H题,2012TI杯陕西赛题B题--频率补偿电路.
上传时间： 2013-10-07
上传用户：ysystc670
小信号放大电路设计
上传时间： 2013-11-22
上传用户：王庆才
首先把功率管的小信号S参数制成S2P文件,然后将其导入ADS软件中,在ADS中搭建功率管的输入输出端口匹配电路,按照最大增益目标对整个电路进行优化,最后完成电路的设计。
上传时间： 2013-10-21
上传用户：zhangfx728
本练习将通过 PCB 布局，布线，信号完整性仿真分析，修改原理图添加器件等一系列的操作，使您熟悉Mentor ISD2004 系列板级仿真设计工具。
标签： Expedtion Mentor PCB 信号完整性
上传时间： 2013-11-06
上传用户：非洲之星
信号完整性分析
上传时间： 2013-11-17
上传用户：xingyuewubian
PCB相关技术，信号完整性分析，EMI和热设计
上传时间： 2014-12-24
上传用户：磊子226
