基于FPGA的B超数据采集功能，根据输入图像的束同步与帧同步信号，采用中断控制进入FIFO的图像数据的读写操作！
上传时间： 2013-12-19
上传用户：waitingfy
作者B.A.Shenoi, John Wiley & Sons 出版社出版，主要讲述DSP信号处理、滤波器设计，书里包含大量matlab实例。
上传时间： 2017-05-20
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TLC5620 DAC转换实验程序 该实验程序使用TLC5620中A、B、C、D四个通道中的前两个通道分别输出周期相等、幅度均为3.3V的三角波和方波，5620的输出经过LM358双运方的反相跟随后增强了带负载能力 并且使得输出的信号电压位于-3.3V～0V之间，起到了模拟反相的作用。在程序中，RNG位的置位使得输出幅度增加一倍。
上传时间： 2017-08-03
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对ads-b接收机接收模式进行识别，判断其接收信号的模式
上传时间： 2016-04-23
上传用户：guozc09
该问题由某客户提出，发生在STM32F103VDT6 器件上。据其工程师讲述：在其产品中，需要使用STM32 的 ADC 对多路模拟信号进行同步采样。在具体的实现上，采用了 ADC 常规通道的扫描模式来完成这一功能。然而，在调试中过程中发现一个奇怪的现象：当将各路模拟信号的电平设置成相同时，ADC 对各路模拟信号的转换结果相同，用 A 来表示。改变其中一路模拟信号的电平，并保持其各路模拟信号的电平不变，则 ADC 对该路信号的转换结果变为 B。然而，此时与其在扫描次序上相邻的下一路模拟信号的转换结果也发生
标签： adc
上传时间： 2022-02-21
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21世纪大学新型参考教材系列 集成电路B 荒井
上传时间： 2013-04-15
上传用户：eeworm
家电维修(最基础的教程B)1-20.Torrent
上传时间： 2013-06-10
上传用户：eeworm
专辑类-电子基础类专辑-153册-2.20G 21世纪大学新型参考教材系列-集成电路B-荒井-159页-2.8M.pdf
上传时间： 2013-05-16
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三次B样条曲线源代码,C语言编写的三次B样条曲线源代码，希望大家喜欢。
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上传时间： 2013-07-13
上传用户：chengli008
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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