小信号放大器的设计 1. 放大器是射频/微波系统的必不可少的部件。 2. 放大器有低噪声、小信号、高增益、中功率、大功率等。 3. 放大器按工作点分有A、AB、B、C、D…等类型。 4. 放大器指标有：频率范围、动态范围、增益、噪声系数、工作效率、1dB压缩点、三阶交调等。
上传时间： 2016-02-10
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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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Award BIOS(Basic Input/Output System)(电脑启动时所必需)的源码
上传时间： 2014-01-04
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卡尔曼滤波器matlab源代码。 function [Y,PY,KC]=myKalman(x,A,B,Q,H,R,y0,P0) 这是我课程设计时做的。
标签： function myKalman matlab PY
上传时间： 2014-10-28
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用Matlab软件以及雅克比迭代和高斯－赛德尔迭代解方程组Ax=b，分析、比较其结果
上传时间： 2015-04-04
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高斯脉冲及高斯一阶导、高斯二阶导产生时域图
上传时间： 2014-07-25
上传用户：cx111111
用于51系列的高精度的实用延时程序，是编程的很好参考资料。
上传时间： 2013-12-31
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一．高精度延时, 是 CPU 测速的基础 Windows 内部有一个精度非常高的定时器, 精度在微秒级, 但不同的系统这个定时器的频率不同, 这个频率与硬件和操作系统都可能有关。 利用 API 函数 QueryPerformanceFrequency 可以得到这个定时器的频率。 利用 API 函数 QueryPerformanceCounter 可以得到定时器的当前值。 根据要延时的时间和定时器的频率, 可以算出要延时的时间定时器经过的周期数。 在循环里用 QueryPerformanceCounter 不停的读出定时器值, 一直到经过了指定周期数再结束循环, 就达到了高精度延时的目的。 高精度延时的程序, 参数: 微秒 二．测速程序 利用 rdtsc 汇编指令可以得到 CPU 内部定时器的值, 每经过一个 CPU 周期, 这个定时器就加一。 如果在一段时间内数得 CPU 的周期数, CPU工作频率 = 周期数 / 时间 为了不让其他进程和线程打扰, 必需要设置最高的优先级 以下函数设置当前进程和线程到最高的优先级。 SetPriorityClass(GetCurrentProcess(), REALTIME_PRIORITY_CLASS) SetThreadPriority(GetCurrentThread(), THREAD_PRIORITY_TIME_CRITICAL) CPU 测速程序的源代码, 这个程序通过 CPU 在 1/16 秒的时间内经过的周期数计算出工作频率, 单位 MHz:
上传时间： 2015-04-29
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求取系统的绝对幅度响应、相对的db值幅度响应、相位响应和群延时响应的函数 ％ ％db为相对振幅(dB) ％mag为绝对振幅 ％pha为相位响应 ％grd为群延时 ％w为频率样本点向量 ％b为Ha(z)分子多项式系数(对FIR而言，b=h) ％a为Hz(z)分母多项式系数(对FIR而言，a=1) ％
上传时间： 2014-01-21
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* 高斯列主元素消去法求解矩阵方程AX=B,其中A是N*N的矩阵,B是N*M矩阵 * 输入: n----方阵A的行数 * a----矩阵A * m----矩阵B的列数 * b----矩阵B * 输出: det----矩阵A的行列式值 * a----A消元后的上三角矩阵 * b----矩阵方程的解X
上传时间： 2015-07-26
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