针对信号检测中经常存在的噪声污染问题，利用小波分解之后可以在各个层次选择阈值，对噪声成分进行抑制，手段更加灵活。本文介绍了小波变换的一般理论以及在信号降噪中的应用，分析了被噪声污染后的信号的特性；利用MATLAB软件进行了信号降噪的模拟仿真实验并在降噪光滑性和相似性两个方面体现出小波变换的优势。本文分别使用了不同类型的小波和相同类型小波下不同阈值对信号进行了降噪．仿真结果表明小波变换具有良好降噪的效果。
上传时间： 2013-10-19
上传用户：alex wang
简易DDS波形发生器设计
上传时间： 2014-01-12
上传用户：hxy200501
DDS波形发生器
上传时间： 2014-12-23
上传用户：wsf950131
ADC需要FFT处理器来评估频谱纯度，DAC则不同，利用传统的模拟频谱分析仪就能直接 研究它所产生的模拟输出。DAC评估的挑战在于要产生从单音正弦波到复杂宽带CDMA信 号的各种数字输入。数字正弦波可以利用直接数字频率合成技术来产生，但更复杂的数字 信号则需要利用更精密、更昂贵的字发生器来产生。 评估高速DAC时，最重要的交流性能指标包括：建立时间、毛刺脉冲面积、失真、无杂散 动态范围(SFDR)和信噪比(SNR)。本文首先讨论时域指标，然后讨论频域指标。
上传时间： 2013-10-27
上传用户：Vici
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
提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解，以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入，选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理，最终实现语音信号的信噪分离，去除语音信号中的噪声。仿真结果表明，该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。
上传时间： 2013-10-14
上传用户：恋天使569
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
功能是：基于声卡的虚拟信号发生器和基于声卡的虚拟示波器 信号发生器是：1、以声卡代替DAQ作为输出卡，2、能发生的信号包括：正弦波、三角波、方波、斜波、调幅、调频、随机、指数、对数、微分、积分及任意公式信号，3、具有存储功能 示波器：1、、以声卡代替DAQ作为输入卡，2、具有频谱分析、储存记忆、多种滤波、多种信号分析与处理功能
上传时间： 2013-10-10
上传用户：xiaodu1124
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
信号发生器
标签： 信号发生器
上传时间： 2013-10-20
上传用户：集美慧
