心血管系统疾病是现今世界上发病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作为一种非稳态的心电变异性现象，是指心电T波段振幅、形态甚至极性逐拍交替变化。大量研究表明，TWA与室性心律失常、心脏性猝死等有直接密切的关系，已成为一种无创独立性预测指标。随着数字信号处理技术和计算机技术的迅速发展，微伏级的TWA已经可以被检出，并且精度越来越高。本文以T波交替检测为中心，基于ARM给出了T波交替检测技术原理性样机的硬件及软件，实现实时监护的目的。 在TWA检测研究中，需要对心电信号进行预处理，即信号去噪和特征点检测。小波分析以其多分辨率的特性和表征时频两域信号局部特征的能力成为我们选取的心电信号自动分析手段。文中采用小波变换将原始心电信号分解为不同频段的细节信号，根据三种主要噪声的不同能量分布，采用自适应阈值和软硬阈值折衷处理策略用阈值滤波方法对原始信号进行去噪处理：同时基于心电信号的特征点R峰对应于Mexican-hat小波变换的极值点，因此我们使用Mexican-hat小波检测R峰，通过附加检测方案确保了位置的准确性，并根据需要提出了T波矩阵提取方法。 随后文章介绍了T波交替的产生机理及研究进展，分别从临床应用和检测方法上展现了目前TWA的发展进程，并利用了谱分析法、相关分析法和移动平均修正算法分别从时域和频域对一些样本数据进行T波交替检测。在检测中谱分析法抗噪能力较强，但作为一种频域检测方法，无法检测非稳态TWA信号，而相关分析法受呼吸、噪声影响较大，数据要求较高，因此可以在谱分析检测为阳性TWA基础上，再对信号进行相关分析，从而克服自身算法缺陷，确定交替幅度和时间段。最后对影响检测结果的因素进行讨论研究，从而降低检测误差。 文章还设计了T波交替检测技术原理性样机的关键部分电路和软件框架。硬件部分围绕ARM核的Samsung S3C44BOX为核心，设计了该样机的关键电路，包括采集模块、数据处理模块(外部存储电路、通信接口电路等)。其中在采集模块中针对心电信号是微弱信号并且干扰大的特点，采用了具有高共模抑制比和高输入阻抗的分级放大电路，有效的提取了信号分量：A/D转换电路保证了信号量化的高精度。利用USB接口芯片和删内部异步串行通讯实现系统与外界联系。系统软件中首先介绍了系统的软件开发环境，然后给出了心电信号分析及处理程序设计流程图及实现，使它们共同完成系统的软件监护功能。
上传时间： 2013-07-27
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提出一种生物信息检测系统中无线传感器网络（WSN）节点的电源设计方案。除了通过内部3.7 V锂电池，振动产生的机械能也可以用来提供能量。系统工作过程中能自动对供电方式进行选择，并完成对锂电池的充电任务。
上传时间： 2013-11-09
上传用户：止絮那夏
针对目标和背景具有空间连续性的特点，提出一种基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测方法。首先利用核密度估计计算像素点属于背景的概率密度，在特征向量中加入颜色空间运动矢量分量来提高对背景扰动和光照变化的鲁棒性；然后构造马尔科夫随机场，提出一种马尔科夫随机场能量函数代价项的构造方法，通过最小化其能量函数得到目标分割结果。实验结果证明，该运动目标检测算法对背景扰动和光照变化具有更好的鲁棒性，错误检测率更低。
上传时间： 2014-01-20
上传用户：solmonfu
为了提高语音信号端点检测的准确率，提出了改进的端点检测方法。该方法在传统基于能量和过零率的端点检测方法基础上，加入第三道门限——近似熵，对信号进行三级门限检测。仿真实验表明，该方法比传统方法更有效、更优越，能够比较准确的检测语音信号。
上传时间： 2013-12-21
上传用户：ppeyou
语音信号端点检测仿真，内容涉及短时能量及过零率的计算，自相关函数的的计算。
上传时间： 2015-06-14
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语音端点检测实验程序，利用短时能量和过零率检测，具有较高的识别率
上传时间： 2014-12-03
上传用户：皇族传媒
清浊音检测，方法为短时平均能量，自己编的matlab程序。希望有用
标签： 检测
上传时间： 2016-06-27
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传统的有声无声检测方法只能在相对安静的环境下（<20dB）进行。因此传统方法不能满足噪声环境下的检测要求；另一方面，一直以来，单通道语音增强没有取得突破性进展，一个很重要的原因是没有找到高效的有声无声检测方法。研究了一种有声/无声检测算法是根据信号低频带、高频带短时能量包络的动态变化范围来判别噪声和含噪语音。对每一帧输入信号，通过与预先设定的一系列门限值比较来判断该帧是信号帧还是噪声帧。本设计使用了这种检测方法，选用北京瑞泰创新科技有限公司开发CETECK-VC33-D板，配合自己制作的前端抗混叠滤波放大器和后端的结果演示模块（利用单片机AT89C51制作跑马灯来演示）来实现整个算法。
上传时间： 2016-11-15
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本程序用于检测音频文件中是否具有DTMF信号，若有则将其检出。 程序首先使用Goertzel算法求出以FRAMESIZE（默认200）为大小的一帧数据在8个DTMF频点上的能量。 对Goertzel算法的改进，对于系数的计算不是采用2*cos[2*pi*k/N]，而是采用2*cos[2*pi*fn/fs],这样能够降低误差。 确定了8个频点的能量后运用一系列判决门限来确定有没有DTMF信号，以及信号是什么。
上传时间： 2017-03-15
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语音识别的端点检测程序，通过能量，过零率MFCC低能量普等检测
上传时间： 2014-01-04
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