由于模拟电路的多样性、非线性和离散性等特点，模拟电路的故障诊断呈现复杂、难以辨识等问题。针对已有方法的数据不平衡，提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。使用小波变换方法提取特征向量，在多类别支持向量机的基础上，设计了模拟电路的最小二乘支持向量机预测模型，实现了对模拟电路的状态的故障预测。将该方法应用于Sallen-Key带通电路进行故障预测试验，结果表明，该方法比单一支持向量机、径向基神经网络、BP神经网络和APSVM有更好的分类和泛化性能，故障诊断准确率更高。
上传时间： 2013-10-31
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小信号高频晶体管放大器
上传时间： 2013-10-18
上传用户：wangfei22
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
在研究和分析指纹图像的强度场和方向场原理基础上，根据人眼的视觉原理，提出一种指纹图像分割与增强的方法。按照指纹图像前景色梯度大，背景色梯度小，可以将指纹前景色很好的分割出来。并且通过纹线方向进行滤波增强处理，可以得到良好的效果。对随机抽取的指纹图像分割和增强的实验证明，取得了满意的结果。此方法的优点是将指纹纹线断裂处很好的连接，可以广泛应用于指纹图像的预处理过程当中。
上传时间： 2013-12-15
上传用户：lps11188
信号检测与转换实验
上传时间： 2013-11-16
上传用户：fnhhs
文中讨论了图像的高斯加性噪声模型和图像的稀疏性表示，提出了利用映射函数来描述图像的去噪过程，通过求解映射函数和利用映射函数对加噪图像的小波变换子带系数进行变换，达到了降低图像噪声并使加噪图像逼近原始图像的目的。经过实验比较，验证了本文算法的可行性和鲁棒性。
上传时间： 2013-10-21
上传用户：许小华
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
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微弱信号检测装置 四川理工学院 刘鹏飞、梁天德、曾学明 摘要： 本设计以TI的Launch Pad为核心板，采用锁相放大技术设计并制作了一套微弱信号检测装置，用以检测在强噪声背景下已知频率微弱正弦波信号的幅度值，并在液晶屏上数字显示出所测信号相应的幅度值。实验结果显示其抗干扰能力强，测量精度高。 关键词：强噪声；微弱信号；锁相放大；Launch Pad Abstract: This design is based on the Launch Pad of TI core board, using a lock-in amplifier technique designed and produced a weak signal detection device, to measure the known frequency sine wave signal amplitude values of the weak in the high noise background, and shows the measured signal amplitude of the corresponding value in the liquid crystal screen. Test results showed that it has high accuracy and strong anti-jamming capability. Keywords: weak signal detection; lock-in-amplifier; Launch Pad 1、引言 随着现代科学技术的发展，在科研与生产过程中人们越来越需要从复杂高强度的噪声中检测出有用的微弱信号，因此对微弱信号的检测成为当前科研的热点。微弱信号并不意味着信号幅度小，而是指被噪声淹没的信号，“微弱”也仅是相对于噪声而言的。只有在有效抑制噪声的条件下有选择的放大微弱信号的幅度，才能提取出有用信号。微弱信号检测技术的应用相当广泛，在生物医学、光学、电学、材料科学等相关领域显得愈发重要。 2、方案论证 针对微弱信号的检测的方法有很多，比如滤波法、取样积分器、锁相放大器等。下面就针对这几种方法做一简要说明。 方案一：滤波法。 在大部分的检测仪器中都要用到滤波方法对模拟信号进行一定的处理，例如隔离直流分量，改善信号波形，防止离散化时的波形混叠，克服噪声的不利影响，提高信噪比等。常用的噪声滤波器有：带通、带阻、高通、低通等。但是滤波方法检测信号不能用于信号频谱与噪声频谱重叠的情况，有其局限性。虽然可以对滤波器的通频带进行调节，但其噪声抑制能力有限，同时其准确性与稳定性将大打折扣。
上传时间： 2013-11-04
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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
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