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降采样

  • cpld max7128s控制3路AD7472采样

    cpld max7128s控制3路AD7472采样,希望对大家有帮助。

    标签: 7128s cpld 7128 7472

    上传时间: 2013-08-22

    上传用户:hn891122

  • proteus仿真ARM2100系列例子-adc采样

    proteus仿真ARM2100系列例子-adc采样\r\n有了PROTEUS软件我们不用开发板也可以进行ARM项目开发了!

    标签: proteus 2100 ARM adc

    上传时间: 2013-08-26

    上传用户:kangqiaoyibie

  • 利用FPGA实现的可编程综合采样器

    利用FPGA实现的可编程综合采样器\r\nAProgrammableIntegratedSamplerUsingFPGA

    标签: FPGA 可编程 采样

    上传时间: 2013-09-06

    上传用户:z754970244

  • 小波分析在信号降噪中的应用

    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。

    标签: 小波分析 信号降噪 中的应用

    上传时间: 2013-10-19

    上传用户:alex wang

  • 电压电流采样电路及参考文献

    对交流信号进行采样进行ad转换

    标签: 电压电流 采样电路

    上传时间: 2014-03-05

    上传用户:YYRR

  • MT-017 过采样插值DAC

    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。

    标签: 017 DAC MT 过采样

    上传时间: 2014-12-23

    上传用户:561596

  • 脉搏波信号降噪和特征点识别研究

    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。

    标签: 脉搏波 信号降噪 特征点识别

    上传时间: 2013-10-12

    上传用户:shirleyYim

  • 非均匀采样的频谱研究

    非均匀采样的一个很大的优点就是它具有抗频率混叠的性能[ ],首先从均匀采样讨论由采样而引起的频谱混叠现象,在均匀采样和非均匀采样的频谱图对比中讨论两种采样方式引起的不同的频谱混叠现象,从对比中分析非均匀采样方式的优势。从最简单的非均匀采样方法逐步深入到完全随机的非均匀采样方法,研究由于采样方法的改变对数字信号频谱的影响。最后可以看到非均匀采样的方法可以将混叠信号的频谱降低到完全不影响对真实信号的检测。

    标签: 采样 频谱

    上传时间: 2013-11-11

    上传用户:baby25825

  • 基于仿生小波变换和模糊推理的语音降噪算法研究

    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。

    标签: 仿生 小波变换 模糊推理 语音降噪

    上传时间: 2013-10-14

    上传用户:恋天使569

  • 形态梯度小波降噪与S变换的齿轮故障特征抽取算法

    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。

    标签: 梯度 小波降噪 S变换 齿轮故障

    上传时间: 2013-11-01

    上传用户:AISINI005