专辑类-可编程逻辑器件相关专辑-96册-1.77G 基于MATLAB的系统分析与设计-时频分析-250页-6.4M.pdf
上传时间： 2013-07-09
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专辑类-微波相关专辑-共31册-341M 电磁场计算中的时域有限差分法（王常清）-382页-12.3M-pdf版.pdf
上传时间： 2013-04-24
上传用户：liuxiaojie
New-尚未归类-412册-8.64G 道路照明LED灯-规范性引用文件.pdf
上传时间： 2013-06-01
上传用户：ninal
专辑类-数字处理及显示技术专辑-106册-9138M 空时自适应信号处理-207页-4.8M.pdf
上传时间： 2013-04-24
上传用户：watch100
专辑类-单片机专辑-258册-4.20G 交通灯控制系统设计-7页-0.4M.pdf
上传时间： 2013-05-27
上传用户：pscsmon
上一讲我们对流水灯实验的电路实现和程序进行了分析，由于我们使用的是C语言编写AVR单片机程序，很多初学者对于怎样使用C语言来编写单片机程序有着很多迷惑，比如为什么PORTB = 0Xff这句话就能实现将单片机的PB口输出高电平。这一讲我们就来进行一下C语言编写AVR单片机程序的入门讲解。
上传时间： 2013-04-24
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《基于MATLAB的系统分析与设计——时频分析》书本里的源代码
上传时间： 2013-07-18
上传用户：sunzhp
51单片机交通灯实验 c语言程序 L0.0; //主路红灯 L0.1; //主路黄灯 L0.2; //主路绿灯 L1.0; //支路红灯 L1.1; //支路黄灯 L1.2; //支路绿灯
标签： 交通灯
上传时间： 2013-06-25
上传用户：四只眼
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
摇摇棒，摇动时显示你载入的汉字，不摇动时，流水灯显示，附带原理图，PCB图，汉字取模软件，C语言源程序！
上传时间： 2013-04-24
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