目前，小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面，新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论，对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法，例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性，因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径，特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法，并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且，讨论了小波分析的基本理论，介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法，最后研究了小波基的数学特性，分析了它们对实际应用的影响和作用。进而，介绍了小波的几种去噪方法：小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的，但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节，且小波基的选择亦有相当的难度，只有靠经验来确定，不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理，分析了去噪过程中几个参数的选取问题，并给出了一些选取依据；对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进，利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理，并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比，去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上，进行了改进，利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法，仿真试验结果表明，由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好，准确率高，而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较，通过实验仿真来实现，并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词：小波分析，信号去噪，阈值，均值逼近，空域相关
上传时间： 2013-07-19
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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
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本书主要阐述设计射频与微波功率放大器所需的理论、方法、设计技巧，以及将分析计算与计算机辅助设计相结合的优化设计方法。这些方法提高了设计效率，缩短了设计周期。本书内容覆盖非线性电路设计方法、非线性主动设备建模、阻抗匹配、功率合成器、阻抗变换器、定向耦合器、高效率的功率放大器设计、宽带功率放大器及通信系统中的功率放大器设计。 本书适合从事射频与微波动功率放大器设计的工程师、研究人员及高校相关专业的师生阅读。 作者简介 Andrei Grebennikov是M／A—COM TYCO电子部门首席理论设计工程师，他曾经任教于澳大利亚Linz大学、新加坡微电子学院、莫斯科通信和信息技术大学。他目前正在讲授研究班课程，在该班上，本书作为国际微波年会论文集。 目录 第1章 双口网络参数 1.1 传统的网络参数 1.2 散射参数 1.3 双口网络参数间转换 1.4 双口网络的互相连接 1.5 实际的双口电路 1.5.1 单元件网络 1.5.2 π形和T形网络 1.6 具有公共端口的三口网络 1.7 传输线 参考文献 第2章 非线性电路设计方法 2.1 频域分析 2.1.1 三角恒等式法 2.1.2 分段线性近似法 2.1.3 贝塞尔函数法 2.2 时域分析 2.3 NewtOn.Raphscm算法 2.4 准线性法 2.5 谐波平衡法 参考文献 第3章 非线性有源器件模型 3.1 功率MOSFET管 3.1.1 小信号等效电路 3.1.2 等效电路元件的确定 3.1.3 非线性I—V模型 3.1.4 非线性C.V模型 3.1.5 电荷守恒 3.1.6 栅一源电阻 3.1.7 温度依赖性 3.2 GaAs MESFET和HEMT管 3.2.1 小信号等效电路 3.2.2 等效电路元件的确定 3.2.3 CIJrtice平方非线性模型 3.2.4 Curtice.Ettenberg立方非线性模型 3.2.5 Materka—Kacprzak非线性模型 3.2.6 Raytheon(Statz等)非线性模型 3.2.7 rrriQuint非线性模型 3.2.8 Chalmers(Angek)v)非线性模型 3.2.9 IAF(Bemth)非线性模型 3.2.10 模型选择 3.3 BJT和HBT汀管 3.3.1 小信号等效电路 3.3.2 等效电路中元件的确定 3.3.3 本征z形电路与T形电路拓扑之间的等效互换 3.3.4 非线性双极器件模型 参考文献 第4章 阻抗匹配 4.1 主要原理 4.2 Smith圆图 4.3 集中参数的匹配 4.3.1 双极UHF功率放大器 4.3.2 M0SFET VHF高功率放大器 4.4 使用传输线匹配 4.4.1 窄带功率放大器设计 4.4.2 宽带高功率放大器设计 4.5 传输线类型 4.5.1 同轴线 4.5.2 带状线 4.5.3 微带线 4.5.4 槽线 4.5.5 共面波导 参考文献 第5章 功率合成器、阻抗变换器和定向耦合器 5.1 基本特性 5.2 三口网络 5.3 四口网络 5.4 同轴电缆变换器和合成器 5.5 wilkinson功率分配器 5.6 微波混合桥 5.7 耦合线定向耦合器 参考文献 第6章 功率放大器设计基础 6.1 主要特性 6.2 增益和稳定性 6.3 稳定电路技术 6.3.1 BJT潜在不稳定的频域 6.3.2 MOSFET潜在不稳定的频域 6.3.3 一些稳定电路的例子 6.4 线性度 6.5 基本的工作类别：A、AB、B和C类 6.6 直流偏置 6.7 推挽放大器 6.8 RF和微波功率放大器的实际外形 参考文献 第7章 高效率功率放大器设计 7.1 B类过激励 7.2 F类电路设计 7.3 逆F类 7.4 具有并联电容的E类 7.5 具有并联电路的E类 7.6 具有传输线的E类 7.7 宽带E类电路设计 7.8 实际的高效率RF和微波功率放大器 参考文献 第8章 宽带功率放大器 8.1 Bode—Fan0准则 8.2 具有集中元件的匹配网络 8.3 使用混合集中和分布元件的匹配网络 8.4 具有传输线的匹配网络 8.5 有耗匹配网络 8.6 实际设计一瞥 参考文献 第9章 通信系统中的功率放大器设计 9.1 Kahn包络分离和恢复技术 9.2 包络跟踪 9.3 异相功率放大器 9.4 Doherty功率放大器方案 9.5 开关模式和双途径功率放大器 9.6 前馈线性化技术 9.7 预失真线性化技术 9.8 手持机应用的单片cMOS和HBT功率放大器 参考文献
上传时间： 2013-04-24
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针对目前光照补偿后人脸图像的识别率仍不够理想这一问题，提出了一种基于模糊增强和小波包变换相结合的非均匀光照下人脸识别方法。将人脸图像在对数域中计算二维小波包变换，通过舍弃部分子带图像中的系数来实现人脸
上传时间： 2013-04-24
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本课题设计和完成了一套基于DSP+FPGA结构的小波变换实时图像处理系统。采用小波算法对图像进行边缘提取、图像增强、图像融合等处理，并在ADSP-BF535上实现了小波算法，分析了其运行小波算法的性能。图像处理的数据量比较大，而且运算比较复杂，DSP的特殊结构和性能很好地满足了系统实现的需要，而FPGA的高速性和灵活性也满足了系统实时性和稳定性的需要，所以采用DSP+FPGA来实现图像处理系统是可靠的，也是可行的。系统的硬件设计以DSP和FPGA为平台，DSP实现算法、管理系统运行、并实现了系统的自启动；FPGA实现一些接口、时序控制等，简化了外围电路，提高了系统的可靠性。结果表明，在ADSP-BF535上实现小波算法，效果良好，而且满足系统实时性的要求。最后，总结了系统的设计和调试经验，对调试时遇到的一些问题进行了分析。
上传时间： 2013-04-24
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相对于JPEG中二维离散余弦变换(2DDCT)来说，在JPEG2000标准中，二维离散小波变换(2DDWT)是其图像压缩系统的核心变换。在很多需要进行实时处理图像的系统中，如数码相机、遥感遥测、卫星通信、多媒体通信、便携式摄像机、移动通信等系统，需要用芯片实现图像的编解码压缩过程。虽然有许多研究工作者对图像处理的小波变换进行了研究，但大都只偏重算法研究，对算法硬件实现时的复杂性考虑较少，对图像处理的小波变换硬件实现的研究也较少。 本文针对图像处理的小波变换算法及其硬件实现进行了研究。对文献[13]提出的“内嵌延拓提升小波变换”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法进行仔细分析，提出一种基于提升方式的5/3小波变换适合硬件实现的算法，在MATLAB中仿真验证了该算法，证明其是正确的。并设计了该算法的硬件结构，在MATLAT的Simulink中进行仿真，对该结构进行VHDL语言的寄存器传输级(RTL)描述与仿真，成功综合到Altera公司的FPGA器件中进行验证通过。本算法与传统的小波变换的边界处理方法比较：由于将其边界延拓过程内嵌于小波变换模块中，使该硬件结构无需额外的边界延拓过程，减少小波变换过程中对内存的读写量，从而达到减少内存使用量，降低功耗，提高硬件利用率和运算速度的特点。本算法与文献[13]提出的算法相比较：无需增加额外的硬件计算模块，又具有在硬件实现时不改变原来的提升小波算法的规则性结构的特点。这种小波变换硬件芯片的实现不仅适用于JPEG2000的5/3无损小波变换，当然也可用于其它各种实时图像压缩处理硬件系统。
上传时间： 2013-06-13
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数字超声诊断设备在临床诊断中应用十分广泛，研制全数字化的医疗仪器已成为趋势。尽管很多超声成像仪器设计制造中使用了数字化技术，但是我们可以说现代VLSI 和EDA 技术在其中并没有得到充分有效的应用。随着现代电子信息技术的发展，PLD 在很多与B 型超声成像或多普勒超声成像有关的领域都得到了较好的应用，例如数字通信和相控雷达领域。 在研究现代超声成像原理的基础上，我们首先介绍了常见的数字超声成像仪器的基本结构和模块功能，同时也介绍了现代FPGA 和EDA 技术。随后我们详细分析讨论了B 超中，全数字化波束合成器的关键技术和实现手段。我们设计实现了片内高速异步FIFO 以降低采样率，仿真结果表明资源使用合理且访问时间很小。正交检波方法既能给出灰度超声成像所需要的回波的幅值信息，也能给出多普勒超声成像所需要的回波的相移信息。我们设计实现了基于直接数字频率合成原理的数控振荡器，能够给出一对幅值和相位较平衡的正交信号，且在FPGA 片内实现方案简单廉价。数控振荡器输出波形的频率可动态控制且精度较高，对于随着超声在人体组织深度上的穿透衰减，导致回波中心频率下移的声学物理现象，可视作将回波接收机的中心频率同步动态变化进行补偿。 还设计实现了B 型数字超声诊断仪前端发射波束聚焦和扫描控制子系统。在单片FPGA 芯片内部设计实现了聚焦延时、脉宽和重复频率可动态控制的发射驱动脉冲产生器、线扫控制、探头激励控制、功能码存储等功能模块，功能仿真和时序分析结果表明该子系统为设计实现高速度、高精度、高集成度的全数字化超声诊断设备打下了良好的基础，将加快其研发和制造进程，为生物医学电子、医疗设备和超声诊断等方面带来新思路。
上传时间： 2013-06-18
上传用户：hfmm633
磁共振成像（MRI）由于自身独特的成像特点，使得其处理方法不同于一般图像.根据不同的应用目的，该文分别提出了MRI图像去噪和分割两个算法.首先，该文针对MRI重建后图像噪声分布的实际特点，提出了基于小波变换的MRI图像去噪算法.该算法详细阐明了MRI图像Rician噪声的特点，首先对与噪声和边缘相关的小波系数进行建模，然后利用最大似然估计来进行参数估计，同时利用连续尺度间的尺度相关性特点来进行函数升级，以便获得最佳萎缩函数，进一步提高图像的质量，最终取得了一定的效果.与此同时，该文对MRI图像的进一步的分析与应用展开了一定研究，提出了一种改进的快速模糊C均值聚类鲁棒分割算法.该算法先用K均值聚类方法得到初始聚类中心点，同时考虑邻域对分割结果的影响，对目标函数加以改进，用来克服噪声和非均匀场对MRI图像分割的影响，达到鲁棒分割的目的，为进一步图像处理和分析打下基础.通过实验，我们发现，无论是针对模拟图像还是实际图像，该文所提出的两个算法都取得了较好的效果，达到了预期的目的.
上传时间： 2013-04-24
上传用户：zhichenglu
小波分析经典，注重小波分析的基本理论。将一位小波理论和高维小波理论放在一起并行介绍。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：duoshen1989
傅里叶变换是信号处理领域中较完善、应用较广泛的一种分析手段.但傅里叶变换只是一种时域或频域的分析方法,它要求信号具有统计平稳,即时不变的特性.但是实际应用中存在很多非平稳信号,它们并不能很好的用傅立叶变换来处理.小波变换的出现解决了这个问题,它在处理非平稳信号方面具有傅立叶变换无法比拟的优越性.小波变换在通信技术、信号处理、地球物理、水利电力、医疗等领域中获得了日益广泛的应用.小波变换的研究成为了当今学术界的一个热点.随着现代数字信号处理朝着高速实时的方向发展,纯软件的程序式信号处理方法越来越不能满足实际应用的需求,因此人们希望用硬件电路来实现高速信号处理问题.基于以上原因,该文在研究了小波变换的基本理论和特点的基础上,重点研究了小波变换的VLSI电路构架,并用FPGA实现了它的功能.毫无疑问,该文所做的具体工作在理论和实践上都有参考价值.论文中,在简单介绍了小波变换的基本理论、特点和应用;对信号小波变换分解,重构的MATLAB算法进行了分析,为硬件实现奠定了理论基础.论文在研究了小波核心算法MALLAT算法的基础上,以直观的图形方式描述了算法的流程图;并由此提出了基于VLSI的电路模块架构.根据上述模块结构,对相关模块进行了硬件描述语言(VERILOG-HDL)的建模,并且在仿真平台上(ACTIVE-HDL)进行了仿真.在仿真正确的前提下,该文选用了EP20K100BC356-1V芯片作为目标器件进行了综合和后仿真,并且将仿真结果通过MATLAB与理论参数进行了比较,结果表明设计是正确的.对设计中存在的误差和部分模块的进一步优化,该文也作了分析和说明,为下一步实现通用IP核设计奠定了基础.
上传时间： 2013-06-27
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