过采样和数字滤波有助于降低对ADC前置的抗混叠滤波器的要求。重构DAC可以通过类似的方式运用过采样和插值原理。
上传时间： 2014-12-23
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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
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微弱信号检测装置 四川理工学院 刘鹏飞、梁天德、曾学明 摘要： 本设计以TI的Launch Pad为核心板，采用锁相放大技术设计并制作了一套微弱信号检测装置，用以检测在强噪声背景下已知频率微弱正弦波信号的幅度值，并在液晶屏上数字显示出所测信号相应的幅度值。实验结果显示其抗干扰能力强，测量精度高。 关键词：强噪声；微弱信号；锁相放大；Launch Pad Abstract: This design is based on the Launch Pad of TI core board, using a lock-in amplifier technique designed and produced a weak signal detection device, to measure the known frequency sine wave signal amplitude values of the weak in the high noise background, and shows the measured signal amplitude of the corresponding value in the liquid crystal screen. Test results showed that it has high accuracy and strong anti-jamming capability. Keywords: weak signal detection; lock-in-amplifier; Launch Pad 1、引言 随着现代科学技术的发展，在科研与生产过程中人们越来越需要从复杂高强度的噪声中检测出有用的微弱信号，因此对微弱信号的检测成为当前科研的热点。微弱信号并不意味着信号幅度小，而是指被噪声淹没的信号，“微弱”也仅是相对于噪声而言的。只有在有效抑制噪声的条件下有选择的放大微弱信号的幅度，才能提取出有用信号。微弱信号检测技术的应用相当广泛，在生物医学、光学、电学、材料科学等相关领域显得愈发重要。 2、方案论证 针对微弱信号的检测的方法有很多，比如滤波法、取样积分器、锁相放大器等。下面就针对这几种方法做一简要说明。 方案一：滤波法。 在大部分的检测仪器中都要用到滤波方法对模拟信号进行一定的处理，例如隔离直流分量，改善信号波形，防止离散化时的波形混叠，克服噪声的不利影响，提高信噪比等。常用的噪声滤波器有：带通、带阻、高通、低通等。但是滤波方法检测信号不能用于信号频谱与噪声频谱重叠的情况，有其局限性。虽然可以对滤波器的通频带进行调节，但其噪声抑制能力有限，同时其准确性与稳定性将大打折扣。
上传时间： 2013-11-04
上传用户：lty6899826
针对齿轮故障特征信号具有强噪声背景、非线性、非平稳性特点，提出采用形态梯度小波对齿轮振动信号进行降噪。首先使用形态梯度小波把齿轮振动信号分解到多个尺度上，然后对各层的细节系数进行软阈值方法降噪处理，对经过处理后的小波系数进行重构。对降噪后的齿轮振动信号采用S变换多分辨率时频分析，能够从具有良好的时频分辨率的S变换谱图提取齿轮故障特征。通过仿真试验和故障轴承的信号分析证明，该方法具有短时傅里叶变换和小波变换的优点，不存在Wigner-Ville分布的交叉干扰和负频率，能有效地提取隐含在噪声中的齿轮故障特征，适合齿轮故障的在线监测和诊断。
上传时间： 2013-11-01
上传用户：AISINI005
提出了一种用各向异性双变量拉普拉斯函数模型去模拟NSCT域的系数的图像去噪算法，这种各向异性双边拉普拉斯模型不仅考虑了NSCT系数相邻尺度间的父子关系，同时满足自然图像不同尺度间NSCT系数方差具有各向异性的特征，基于这种统计模型，文中先推导出了一种各向异性双变量收缩函数的近似形式，然后基于贝叶斯去噪法和局部方差估计将这种新的阈值收缩函数应用于NSCT域，实验结果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比，能够有效地去除图像的高斯噪声，提高了图像的峰值信噪比；并较完整地保持了图像的纹理和边缘等细节信息，从而明显改善了图像的视觉效果。
上传时间： 2013-10-23
上传用户：thuyenvinh
模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术，但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响，可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法，根据粒子群优化算法强大的全局搜索能力，有效地避免了传统的FCM对随机初始值的敏感，容易陷入局部最优的缺点。实验表明，该算法加快了收敛速度，提高了图像的分割精度。
上传时间： 2013-10-25
上传用户：llandlu
常见电容值的读取方法
上传时间： 2013-11-10
上传用户：WMC_geophy
将模拟信号转换为数字信号后再进行处理,是当前信号处理普遍使用的方法,模数转换器（ADC）就是将模拟信号转换为数字信号的器件,所以计算其有效转换位数对系统性能评估就显得尤为重要。文中结合项目工程实践,讨论了ADC有效转换位数的两种测试方法:噪声测试法和信噪比测试法,并对两种方法进行了仿真与分析。
上传时间： 2013-12-17
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采用微波仿真软件AWR对电路结构进行了优化和仿真,结果显示,在5～12 GHz频带内,复合晶体管结构的输出阻抗值更稳定,带宽得到有效扩展,最高增益达到11 dB,带内波动<0.5 dB,在9 GHz工作频率时,其1 dB压缩点处的输出功率为26 dBm。
上传时间： 2013-11-04
上传用户：marten
模拟转换器性能不只依赖分辨率规格 大量的模数转换器(ADC)使人们难以选择最适合某种特定应用的ADC器件。工程师们选择ADC时，通常只注重位数、信噪比(SNR)、谐波性能，但是其它规格也同样重要。本文将介绍ADC器件最易受到忽视的九项规格，并说明它们是如何影响ADC性能的。 1. SNR比分辨率更为重要。 ADC规格中最常见的是所提供的分辨率，其实该规格并不能表明ADC器件的任何能力。但可以用位数n来计算ADC的理论SNR： 不 过工程师也许并不知道，热噪声、时钟抖动、差分非线性(DNL)误差以及其它参数异常都会限制ADC器件的SNR。对于高性能高分辨率转换器尤其如此。一 些数据表提供有效位数(ENOB)规格，它描述了ADC器件所能提供的有效位数。为了计算ADC的ENOB值，应把测量的SNR值放入上述公式，并求解 n。
上传时间： 2014-12-22
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