关于车辆声音信号的滤波、能量以及频谱分析
上传时间： 2017-08-19
上传用户：ANRAN
介绍基于图形化编程语言 LabVIEW 所设计的虚拟频谱分析仪。整个系统由虚拟信号发生器模块和频谱分析模块两部分组成。
上传时间： 2017-09-01
上传用户：Thuan
1、语音信号的采集； 2、语音信号的频谱分析； 3、数字滤波器的设计； 4、对语音信号进行滤波处理； 5、对滤波前后的语音信号频谱进行对比分析；
上传时间： 2017-09-15
上传用户：exxxds
本章重点： 1.离散信号的概念 2.离散信号的运算 3.离散系统的概念 4.离散周期信号的傅立叶级数(DFS) 5.离散非周期信号的傅立叶变换(频谱密度函数DTFT) 6.简单的滤波器(简介)
上传时间： 2017-09-24
上传用户：yzy6007
基于FPGA的信号采集及频谱分析，用VHDL编写，压缩包里是Quartus下的工程。AD采样用状态机实现，并存入LPM_RAM。设计了一个UART模块（也是状态机实现的），可将数据发到ＰＣ机上。
上传时间： 2017-09-26
上传用户：叶山豪
基于+MATLAB+的时域信号采样及频谱分析这是一份非常不错的资料，欢迎下载，希望对您有帮助！
上传时间： 2021-12-31
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基于MATlab-GUI信号与系统-声音信号频谱分析这是一份非常不错的资料，欢迎下载，希望对您有帮助！
上传时间： 2022-01-04
上传用户：xsr1983
基于FPGA的信号采集及频谱分析.适合新手学习参考
上传时间： 2022-04-24
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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
上传用户：weixiao99
软件无线电思想的出现带来了接收机实现方式的革新。随着近年来软件无线电理论和应用趋于成熟与完善，软件无线电技术已经被越来越广泛地应用于无线通信系统和电子测量测试仪器中。数字下变频技术作为软件无线电的核心技术之一，在频谱分析仪中也得到了越来越普遍的应用。 本人参与的手持式频谱分析仪项目采用的是中频数字化实现方式，可满足轻巧，可重配置和低功耗的需求。数字化中频的关键部件数字下变频器DDC采用的是Intersil公司的ISL5216，这个器件和高性能FPGA共同组成手持频谱仪的数字信号处理前端。这个数字前端就手持频谱分析仪来说存在一定的局限性，ISL5216的信号处理带宽单通道为1 MHz，4个通道级联为3MHz，未能满足谱仪分析带宽日益增加的需求；系统集成度不高，ISL5216的功能要是集成到FPGA，可进一步提高系统集成度，降低物料成本和系统功耗。基于以上两个方面的考虑，现正以手持频谱分析仪项目为依托，基于Xilinx Spartan3A-DSP系列FPGA实现高速高处理带宽的DDC。 本论文首先描述了数字下变频基本理论和结构，对完成各级数字信号处理所涉及的数字正交变换、CORDIC算法、CIC、HB、多相滤波等关键算法做了适当介绍；然后介绍了当前主流FPGA的数字信号处理特性和其内部的DSP资源。接着详细描述了数控振荡器NCO、复数数字混频器MIXER、5级CIC滤波器、5级HB滤波器和255阶可编程FIR的设计和实现，并对各个模块的不同实现方式作了对比和仿真测试数据作了分析。最后介绍了所设计DDC在手持频谱分析仪中的主要应用。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：a155166
