音频电路出现杂音解决方法-和功放电路处理的一般方法
上传时间： 2022-01-05
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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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随着图像处理技术的不断发展，图像处理技术在国民经济和社会生活的各个方面都得到了广泛的运用。与此同时，人们对图像处理的要求也越来越高。传统的数字图像处理器件主要有专用集成芯片（Application Specific Integrated Circuit）和数字信号处理器（Digital Signal Process）。进入20世纪以来，伴随着半导体技术的发展，现场可编程门阵列FPGA以其应用灵活、集成度高、功能强大、设计周期短、开发成本低的特点，越来越多地被应用在图像处理领域。大量实践证明，FPGA的并行处理能力与流水线作业能显著地提高图像处理的速度，因此基于FPGA的图像处理系统有着广阔的发展前景。 本文研究的是一个在嵌入式视频监控系统下的图像预处理子系统。首先实现了一个通用可重复配置的图像处理算法研究硬件平台，完成图像的采集、接收、处理、存储、输出等功能。由于FPGA本身具有完全的可重复配置性，所以该架构的硬件平台可以很方便的升级和重复配置。其次在该平台上，本文使用Verilog HDL硬件语言在FPGA芯片上实现了多种图像预处理算法。在实现过程中，为了充分发挥FPGA在并行处理方面的强大功能，本文对算法做了一定的改进，使其尽量能使用并行处理的方式来完成。实验结果表明，本图像预处理系统能在毫秒级高速地完成多种图像算法，完全能够满足视频监控系统50帧/秒的输出要求。 最后根据视频监控系统在实际运用中出现的噪声类型多样化的情况，我们设计了一种基于反馈理论的图像处理效果控制模块。该模块能通过对处理后图像峰值信噪比（PSNR）的分析，控制FPGA对下一幅图像的噪声采用更有针对性的图像处理方法。
上传时间： 2013-05-20
上传用户：gundamwzc
普通GPS接收机在特殊环境下，如在高楼林立的城市中心，林木遮挡的森林公路，特别是在隧道和室内环境的情况下，由于卫星信号非常微弱，载噪比（Carrier Noise Ratio，C/No）通常都在34dB-Hz以下，很难有效捕获到卫星信号，导致无法正常定位。恶劣条件下的定位有广阔的发展和应用前景，特别是在交通事故、火灾和地震等极端环境下，快速准确定位当事者所处位置对于降低事态损失和营救受伤者是极为重要的。欧美和日本等发达国家也都制定了相应的提高恶劣条件下高灵敏度定位能力的发展政策。而高灵敏度GPS接收机定位的关键在于GPS微弱信号的处理。 本课题的主要研究内容是针对GPS微弱信号改进处理方法。针对传统GPS接收机信号捕获中的串行搜索方法提出了基于批处理的微弱信号捕获方法,来提高低信噪比情况下微弱信号的捕获能力，实现快速高灵敏度的准确捕获；针对捕获微弱信号处理大量数据导致的运算量激增，运用双块零拓展(Double Block Zero Padding，DBZP)处理方法减少运算量同时缩短捕获时间。针对传统GPS接收机延迟锁相环跟踪算法提出了基于卡尔曼滤波的新型捕获算法，减小延迟锁相环失锁造成的信号跟踪丢失概率，来提高恶劣环境下低信噪比信号的跟踪能力，实现微弱信号的连续可靠跟踪。通过提高GPS微弱信号的捕获与跟踪能力，进而使GPS接收机在恶劣环境下卫星信号微弱时能够实现较好的定位与导航。 通过拟合GPS接收机实际接收到的原始数据，构造出不同载噪比的数字信号，分别对提出的针对微弱信号的捕获与跟踪算法进行仿真比较验证，结果表明，对接收机后端信号处理部分作出的算法改进使得GPS接收机可以更好的处理微弱信号，并且具有较高的灵敏度和精度。文章同时针对提出的数据处理特征使用FPGA技术对算法主要的数据处理部分进行了初步的构架实现并进行了板级验证，结果表明，利用FPGA技术可以较好的实现算法的数据处理功能。文章最后给出了结论，通过提出的基于批处理和基于DBZP方法的捕获算法以及基于卡尔曼滤波的信号跟踪算法，可以有效地解决微弱GPS信号处理的难题，进而实现微弱信号环境下的定位与导航。
上传时间： 2013-05-31
上传用户：cccole0605
大气激光通信是指以激光光波作为载体，大气作为传输介质的光通信系统。在空间大气激光通信中，由于大气的散射、吸收，大气湍流等作用，在激光接收端就会出现光斑抖动、相位起伏等现象，因此研究一种适合在高速率、弱信号条件下处理技术，保证激光信号的误码率是有着十分重要的意义。 本文研究了一种基于嵌入式微处理器系统的大气激光信号处理方法。文章从空间激光发展现状及信道环境出发，提出了一种采用ARM微处理控制器并在控制器上移植实时操作系统μC/OS-Ⅱ，运用浮动阈值算法来减小大气信道对激光探测的影响的方法。在测试中，取得了比较好的实验效果。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：prczsf
本文首先介绍了利用FPGA设计数字电路系统的流程和雷达数字信号处理的主要内容。 在第二章中主要阐述了FIR数字滤波器的窗函数设计方法，并应用FIR滤波器设计数字动目标显示和数字动目标检测系统；脉冲压缩处理是现代雷达信号处理的一个重要组成部分，线性调频信号和二相巴克码的脉冲压缩处理方法在第三章做了重点描述。 Cyclone系列芯片是高性价比，基于1.5V、0.13um采用铜制层的SRAM工艺。它是第一种支持配置数据解压的FPGA芯片。论文设计的最后部分是利用Altera公司Cyclone系列FPGA芯片EP1C6F256C6和EPCS4配置芯片设计设计SD转换器，在QuartusⅡ4.0下采用VHDL语言和逻辑电路图结合的设计方法，经过仿真并最终实现了硬件设计。 设计结果表明电路性能可靠，SD转换的精度较高，完全满足设计的要求。
上传时间： 2013-06-26
上传用户：华华123
本文的目的就是研究如何应用FPGA这种大规模的可编程逻辑器件实现CCD（Charge Coupled Device，电荷耦合器件）数字图像的实时采集及预处理。基于对实时图像处理系统的研究与设计，本文主要研究工作及成果如下： 1.本论文详细的介绍了图像采集卡的结构和基本工作原理。同时，针对高分辨率的CCD摄像机，探讨了有关点目标与CCD像元一一对应的图像采集及其硬件和软件设计方法。 2.本文分析了星图中弱小目标、噪声以及背景的特点，给出了点目标的场景图像的数学模型及复杂背景下点目标检测的预处理方法。针对星图灰度分布的特点，采用高斯低通滤波算法和高通滤波算法对星图进行预处理，同时还对图像扫描聚类算法进行了研究与分析。 3.数字信号处理器常常因为在复杂性、运算速度等方面的限制，难以实时的实现复杂的检测算法。本文采用FPGA技术，实现了复杂背景下弱点目标的预处理算法，解决了计算、数据缓冲和存储操作协调一致的问题，同时采用并行高密度加法器和流水线的工作方式，使整个系统的数据交换和处理速度得以很大的提高，合理的解决了资源和速度之间的相互制约问题，并在实际中取得满意的结果。
上传时间： 2013-07-03
上传用户：wang5829
普通GPS接收机在特殊环境下，如在高楼林立的城市中心，林木遮挡的森林公路，特别是在隧道和室内环境的情况下，由于卫星信号非常微弱，载噪比（Carrier Noise Ratio，C/No）通常都在34dB-Hz以下，很难有效捕获到卫星信号，导致无法正常定位。恶劣条件下的定位有广阔的发展和应用前景，特别是在交通事故、火灾和地震等极端环境下，快速准确定位当事者所处位置对于降低事态损失和营救受伤者是极为重要的。欧美和日本等发达国家也都制定了相应的提高恶劣条件下高灵敏度定位能力的发展政策。而高灵敏度GPS接收机定位的关键在于GPS微弱信号的处理。 本课题的主要研究内容是针对GPS微弱信号改进处理方法。针对传统GPS接收机信号捕获中的串行搜索方法提出了基于批处理的微弱信号捕获方法,来提高低信噪比情况下微弱信号的捕获能力，实现快速高灵敏度的准确捕获；针对捕获微弱信号处理大量数据导致的运算量激增，运用双块零拓展(Double Block Zero Padding，DBZP)处理方法减少运算量同时缩短捕获时间。针对传统GPS接收机延迟锁相环跟踪算法提出了基于卡尔曼滤波的新型捕获算法，减小延迟锁相环失锁造成的信号跟踪丢失概率，来提高恶劣环境下低信噪比信号的跟踪能力，实现微弱信号的连续可靠跟踪。通过提高GPS微弱信号的捕获与跟踪能力，进而使GPS接收机在恶劣环境下卫星信号微弱时能够实现较好的定位与导航。 通过拟合GPS接收机实际接收到的原始数据，构造出不同载噪比的数字信号，分别对提出的针对微弱信号的捕获与跟踪算法进行仿真比较验证，结果表明，对接收机后端信号处理部分作出的算法改进使得GPS接收机可以更好的处理微弱信号，并且具有较高的灵敏度和精度。文章同时针对提出的数据处理特征使用FPGA技术对算法主要的数据处理部分进行了初步的构架实现并进行了板级验证，结果表明，利用FPGA技术可以较好的实现算法的数据处理功能。文章最后给出了结论，通过提出的基于批处理和基于DBZP方法的捕获算法以及基于卡尔曼滤波的信号跟踪算法，可以有效地解决微弱GPS信号处理的难题，进而实现微弱信号环境下的定位与导航。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：变形金刚
随着GPS(Global Positioning System)技术的不断发展和成熟，其全球性、全天候、低成本等特点使得GPS接收机的用户数量大幅度增加，应用领域越来越广。但由于定位过程中各种误差源的存在，单机定位精度受到影响。目前常从两个方面考虑减小误差提高精度：①用高精度相位天线、差分技术等通过提高硬件成本获取高精度；②针对误差源用滤波算法从软件方面实现精度提高。两种方法中，后者相对于前者在满足精度要求的前提下节约成本，而且便于系统融合，是应用于GPS定位的系统中更有前景的方法。但由于在系统中实现定位滤波算法需要时间，传统CPU往往不能满足实时性的要求，而FPGA以其快速并行计算越来越受到青睐。 本文在FPGA平台上，根据“先时序后电路”的设计思想，由同步没计方法以及自顶向下和自下而上的混合设计方法实现系统的总体设计。从GPS-OEM板输出的定位信息的接收到定位结果的坐标变换，最终到kalman滤波递推计算减小定位误差，实现实时、快速、高精度的GPS定位信息采集处理系统，为GPS定位数据的处理方法做了新的尝试，为基于FPGA的GPS嵌入式系统的开发奠定了基础。具体工作如下： 基于FPGA设计了GPS定位数据的正确接收和显示，以及经纬度到平面坐标的投影变换。根掘GPS输出信息标准和格式，通过串口接收模块实现串口数掘的接收和经纬度信息提取，并通过LCD实时显示。在提取信息的同时将数据格式由ASCⅡ码转变为十进制整数型，实现利用移位和加法运算达到代替乘法运算的效果，从而减少资源的利用率。在坐标转换过程中，利用查找表的方法查找转化时需要的各个参数值，并将该参数先转为双精度浮点小数，再进行坐标转换。根据高斯转化公式的规律将公式简化成只涉及加法和乘法运算，以此简化公式运算量，达到节省资源的目的。 卡尔曼滤波器的实现。首先分析了影响定位精度的各种误差因素，将各种误差因素视为一阶马尔科夫过程的总误差，建立了系统状态方程、观测方程和滤波方程，并基于分散滤波的思想进行卡尔曼滤波设计，并通过Matlab进行仿真。结果表明，本文设计的卡尔曼滤波器收敛性好，定位精度高、估计误差小。在仿真基础上，实现基于FPGA的卡尔曼滤波计算。在满足实时性的基础上，通过IP核、模块的分时复用和树状结构节省资源，实现数据卡尔曼滤波，达到提高数据精度的效果。 设计中以Xilinx公司的Virtex-5系列的XC5VLX110-FF676为硬件平台，采用Verilog HDL硬件描述语言实现，利用Xilinx公司的ISE10.1工具布局布线，一共使用44438个逻辑资源，时钟频率达到100MHZ以上，满足实时性信号处理要求，在保证精度的前提下达到资源最优。Modelsim仿真验证了该设计的正确性。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：二驱蚊器
当前数字电视方兴未艾,但是数字电视的普及需要很长的一个过程.在这个过程中我们既要利用现有的模拟电视系统,同时又要逐步的提高模拟电视的收视质量.目前市场上出现一种基于数字处理方法提高传统模拟电视信号接收质量的... 被引用次数: 5
上传时间： 2013-07-20
上传用户：lanhuaying
