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上传时间： 2017-07-16
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KEIL RTX51 TINY内核的分析与应用,一听名字就知道，不用再说了吧，
上传时间： 2014-11-30
上传用户：ve3344
基于FPGA CPLD设计与实现UART,一听名字就知道，不用再说了吧，
上传时间： 2014-08-09
上传用户：czl10052678
介绍单矢量水听器的基本知识，单矢量水听器信号处理基础理论及方位估计性能还有一些试验数据分析
上传时间： 2014-01-12
上传用户：zycidjl
功能完善强大的Comm Base Library 读写串口 监视线程
上传时间： 2014-01-19
上传用户：520
一、实现 Sniffer 的基本功能。 Sniffer 是一种用于监测网络性能、使用情况的工具。 能够指定需要侦听的网卡（考虑一台机器上多张网卡的情况） 能够侦听所有进出本主机的数据包，解析显示数据包（ ICMP 、 IP 、 TCP 、 UDP 等）各个字段。比如，对 IP 头而言，需要显示 版本、头长度、服务类型、数据包长度、标识、 DF/MF 标志、段内偏移、生存期、协议类型、源目的 IP 地址、选项内容、数据内容。要求显示数据的实际含义（例如用 ASCII 表示）； 能够侦听来源于指定 IP 地址的数据包，能够侦听指定目的 IP 地址的数据包，显示接收到的 TCP 和 UDP 数据包的全部实际内容。需要考虑一个 TCP 或 UDP 包划分为多个 IP 包传输的情况； 能够根据指定的协议类型来过虑包，例如，只侦听 ICMP 包，或只侦听 ICMP 和 UDP 包。 功能验证手段：在运行 Sniffer 的同时，执行标准的 Ping 、 Telnet 和浏览网页等操作，检查 Sniffier 能否返回预期的结果。 Windows 平台上可以用 winpcap 类库；在 linux 平台上可以使用 libpcap 类库。也可以调用 Sockets 等有关的网络类库。
上传时间： 2017-09-09
上传用户：siguazgb
喜欢花前月下的气氛 流连忘返海边的黄昏 和心爱的人坐在一起 听海观月看星星 靠着摇椅慢慢变老……
标签： 海
上传时间： 2017-09-15
上传用户：时代电子小智
家电维修相关专辑 88册 9.18G新型随身听检修技法与168例 340页 9.3M.pdf
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上传时间： 2014-05-05
上传用户：时代将军
UMI加密狗密码侦听
上传时间： 2016-05-25
上传用户：jyi2xtcm
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
上传用户：weixiao99
