长期以来,小电流接地系统单相接地的故障选线和定位问题一直没能很好的解决,由于系统故障信号微弱,易受到各种干扰的影响,同时故障条件、运行方式的可变性,使得信号特征也不一样,因此已经提出并在实践中取得应用的一些方法都存在着一定的缺陷,无法适应多变的故障情况。本文在了解国内外配电网故障选线研究工作的基础上,对各种选线方法进行了归纳总结,并对存在的问题实质进行了深入分析。本文采用小波变换分析了单相接地故障时系统暂态电流分量的分布特征,讨论了通过数据融合技术把多种选线方法融合,从而为小电流接地系统单相接地故障选线提供了一条新的路径。
上传时间: 2013-07-01
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MATLAB小波分析 是张德丰 编著的那本黄色书上的源代码
上传时间: 2013-06-01
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心血管系统疾病是现今世界上发病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作为一种非稳态的心电变异性现象,是指心电T波段振幅、形态甚至极性逐拍交替变化。大量研究表明,TWA与室性心律失常、心脏性猝死等有直接密切的关系,已成为一种无创独立性预测指标。随着数字信号处理技术和计算机技术的迅速发展,微伏级的TWA已经可以被检出,并且精度越来越高。本文以T波交替检测为中心,基于ARM给出了T波交替检测技术原理性样机的硬件及软件,实现实时监护的目的。 在TWA检测研究中,需要对心电信号进行预处理,即信号去噪和特征点检测。小波分析以其多分辨率的特性和表征时频两域信号局部特征的能力成为我们选取的心电信号自动分析手段。文中采用小波变换将原始心电信号分解为不同频段的细节信号,根据三种主要噪声的不同能量分布,采用自适应阈值和软硬阈值折衷处理策略用阈值滤波方法对原始信号进行去噪处理:同时基于心电信号的特征点R峰对应于Mexican-hat小波变换的极值点,因此我们使用Mexican-hat小波检测R峰,通过附加检测方案确保了位置的准确性,并根据需要提出了T波矩阵提取方法。 随后文章介绍了T波交替的产生机理及研究进展,分别从临床应用和检测方法上展现了目前TWA的发展进程,并利用了谱分析法、相关分析法和移动平均修正算法分别从时域和频域对一些样本数据进行T波交替检测。在检测中谱分析法抗噪能力较强,但作为一种频域检测方法,无法检测非稳态TWA信号,而相关分析法受呼吸、噪声影响较大,数据要求较高,因此可以在谱分析检测为阳性TWA基础上,再对信号进行相关分析,从而克服自身算法缺陷,确定交替幅度和时间段。最后对影响检测结果的因素进行讨论研究,从而降低检测误差。 文章还设计了T波交替检测技术原理性样机的关键部分电路和软件框架。硬件部分围绕ARM核的Samsung S3C44BOX为核心,设计了该样机的关键电路,包括采集模块、数据处理模块(外部存储电路、通信接口电路等)。其中在采集模块中针对心电信号是微弱信号并且干扰大的特点,采用了具有高共模抑制比和高输入阻抗的分级放大电路,有效的提取了信号分量:A/D转换电路保证了信号量化的高精度。利用USB接口芯片和删内部异步串行通讯实现系统与外界联系。系统软件中首先介绍了系统的软件开发环境,然后给出了心电信号分析及处理程序设计流程图及实现,使它们共同完成系统的软件监护功能。
上传时间: 2013-07-27
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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
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本文对基于FPGA的远程视频传输系统进行了研究。主要内容如下: (1)在系统发送端将数据采集等逻辑控制和图像压缩集成在一片FPGA上,此方案减小了系统体积,提高了系统的集成度。 (2)系统图像压缩部分基于FPGA的二维小波变换的设计与实现,选用5/3整数提升小波,提升过程采用折叠结构可以节省系统的资源。采用FPGA实现小波变换与使用DSP处理器的“DSP+ASIC”方案相比,具有速度快,数据宽度可任意设置的特点,并且VHDL语言具有可移植性的特点,具有更强的通用性。 (3)数据采集时采用乒乓操作存储轮流向两片外部存储器存、取采集的图像数据,能够保证图像整帧采集和稳定连续的数据压缩和数据传输,节约缓存空间,提高了速度,优于单存储器的方法。
上传时间: 2013-06-01
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·MATLAB6.5辅助小波分析与应用
上传时间: 2013-06-03
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· 摘要: 通过分析小波分析法中的阈值去噪算法的原理,根据MEMS陀螺仪信号漂移的数学模型,采用了基于小波阈值去噪法对MEMS陀螺仪的输出进行实时消噪处理.并将该算法应用到基于DSP的某MEMS陀螺捷联惯导系统后对系统的MEMS陀螺仪进行零漂试验.通过整个系统试验结果分析,使用小波阈值去噪法对抑制MEMS陀螺仪零漂,改善MEMS陀螺仪的零偏稳定性具有很好的效果,肯定了小波阈值去
上传时间: 2013-04-24
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·摘 要:本文研究了小波闽值图像的去噪方法,并与其它图像去噪方法进行了比较。对lena图像进行MATLAB仿真实验,得到了主观效果图和客观效果的PSNR。研究发现,小波阈值图像去噪无论主观效果还是客观效果都优于其他图像去噪方法。[著者文摘]
上传时间: 2013-06-04
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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
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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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