目前，小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面，新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论，对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法，例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性，因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径，特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法，并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且，讨论了小波分析的基本理论，介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法，最后研究了小波基的数学特性，分析了它们对实际应用的影响和作用。进而，介绍了小波的几种去噪方法：小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的，但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节，且小波基的选择亦有相当的难度，只有靠经验来确定，不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理，分析了去噪过程中几个参数的选取问题，并给出了一些选取依据；对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进，利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理，并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比，去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上，进行了改进，利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法，仿真试验结果表明，由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好，准确率高，而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较，通过实验仿真来实现，并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词：小波分析，信号去噪，阈值，均值逼近，空域相关
上传时间： 2013-07-19
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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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高精度惯性加速度计能够实现实时位移检测，在当今民用和军用系统如汽车电子、工业控制、消费电子、卫星火箭和导弹等中间具有广泛的需求。在高精度惯性加速度计中，特别需要稳定的低噪声高灵敏度接口电路。事实上，随着传感器性能的不断提高，接口电路将成为限制整个系统的主要因素。 本论文在分析差动电容式传感器工作原理的基础上，设计了针对电容式加速度计的全差分开环低噪声接口电路。前端电路检测传感器电容的变化，通过积分放大，产生正比于电容波动的电压信号。 本论文采用开关电容电路结构，使得对寄生不敏感，信号灵敏度高，容易与传感器单片集成。为了得到微重力加速度性能，设计电容式位移传感接口电路时，重点研究了噪声问题和系统建模问题。仔细分析了开环传感器中的不同噪声源，并对其中的一些进行了仿真验证。建立了接口电路寄生电容和寄生电阻模型。 为了更好的提高分辨率，降低噪声的影响如放大器失调、1/f噪声、电荷注入、时钟馈通和KT/C噪声，本论文采用了相关双采样技术（CDS）。为了限制接口电路噪声特别是热噪声，着重设计考虑了前置低噪声放大器的设计及优化。由于时钟一直导通，特别设计了低功耗弛豫振荡器，振荡频率为1．5M。为了减小传感器充电基准电压噪声，采用两级核心基准结构设计了高精度基准，电源抑制比高达90dB。 TSMC 0．18μm工艺中的3．3V电压和模型，本论文进行了spectre仿真。 关键词：MEMS；电容式加速度计；接口电路；低噪声放大器；开环检测
上传时间： 2013-05-23
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基于FPGA的数字视频信号发生器的设计与实现
上传时间： 2013-04-24
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matlab中实现雷达信号处理，雷达仿真中会用到的
上传时间： 2013-04-24
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永磁同步电机(PMSM)因其无需励磁电流、运行效率和功率密度高,在交流调速系统中被广泛的应用,但PMSM高性能的矢量控制需要精确的转子位置和速度信号来实现磁场定向。在传统控制中,一般采用机械式传感器来检测转子位置和转速,但是机械式传感器存在诸如成本高、可靠性低、不易维护等问题,使得无速度/位置传感器控制技术成为永磁同步电机控制中的热点问题。虽然目前已有较多的研究成果,但是所采用的方法大多是基于电机基波方程的分析,一般不适用于低速甚至零速,并且对电机参数较为敏感,鲁棒性差。本文正是为了解决这个问题,而采用高频信号注入法实现转子位置估算,这种方法适合于低速甚至零速,对电机参数的变化不敏感,鲁棒性强。主要做了如下的工作： 首先详细介绍了永磁同步电机三种基本结构,在建立了旋转坐标系下永磁同步电机数学模型的基础上叙述了其矢量控制原理,分析了各种现有的永磁同步电机无速度/位置传感器控制策略；其次在永磁同步电机矢量控制的基础上详细讨论了旋转高频电压信号注入法与脉振高频电压信号注入法提取转子位置的基本原理,并在此基础上利用MATLAB/SIMULINK仿真工具建立了整个永磁同步电机无速度/位置传感器矢量控制系统的模型,进行了仿真研究,仿真结果验证了控制算法的正确性。最后利用TI公司推出的数字信号处理器DSP芯片TMS320F2812,实现了基于脉振高频信号注入法的永磁同步电机无速度/位置传感器的实验运行,实验结果验证了这种方法适合于低速运行,对电机参数的变化不敏感,鲁棒性强。
上传时间： 2013-06-06
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实用1KHZ标准正弦信号发生电路-本电路简洁，信号失真度小。输出电压可调。已在功放测试仪上大批使用。
上传时间： 2013-06-28
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任意波形发生器已成为现代测试领域应用最为广泛的通用仪器之一，代表了信号源的发展方向。直接数字频率合成(DDS)是二十世纪七十年代初提出的一种全数字的频率合成技术，其查表合成波形的方法可以满足产生任意波形的要求。由于现场可编程门阵列(FPGA)具有高集成度、高速度、可实现大容量存储器功能的特性，能有效地实现DDS技术，极大的提高函数发生器的性能，降低生产成本。 本文首先介绍了函数波形发生器的研究背景和DDS的理论。然后详尽地叙述了用FPGA完成DDS模块的设计过程，接着分析了整个设计中应处理的问题，根据设计原理就功能上进行了划分，将整个仪器功能划分为控制模块、外围硬件、FPGA器件三个部分来实现。最后就这三个部分分别详细地进行了阐述。 在实现过程中，本设计选用了Altera公司的EP2C35F672C6芯片作为产生波形数据的主芯片，充分利用了该芯片的超大集成性和快速性。在控制芯片上选用了三星公司的上S3C2440作为控制芯片。本设计中，FPGA芯片的设计和与控制芯片的接口设计是一个难点，本文利用Altera的设计工具QuartusⅡ并结合Verilog—HDL语言，采用硬件编程的方法很好地解决了这一问题。论文最后给出了系统的测量结果，并对误差进行了一定分析，结果表明，可输出步进为0.01Hz，频率范围0.01Hz～20MHz的正弦波、三角波、锯齿波、方波，或0.01Hz～20KHz的任意波。通过实验结果表明，本设计达到了预定的要求，并证明了采用软硬件结合，利用FPGA技术实现任意波形发生器的方法是可行的。
上传时间： 2013-08-03
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MATLAB信号处理教程（英文），MATLAB的信号处理函数的详细说明
上传时间： 2013-04-24
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作为电子类专业学生，实验是提高学生对所学知识的印象以及发现问题和解决问题的能力，增加学生动手能力的必须环节。本设计的目的就是开发一套满足学生实验需求的信号源，基于此目的本信号源并不需要突出的性能，但经济上要求低成本，同时要求操作简单，能够输出多种波形，并且利于学生在此平台上认识信号源原理，同时方便在此平台上进行拓展开发。 设计中运用虚拟仪器技术将计算机屏幕作为仪器面板，采用EPP接口，同时在FPGA上开发控制电路，为后续开发留下了空间，同时节省了成本。本设计采用地址线16位，数据线12位的静态RAM作为信号源的波形存储器，后端采用两种滤波类型对需要滤波的信号进行滤波。启动信号时软件需要先将波形数据预存在存储器中便于调用，最后得到的结果基本满足教学实验的需求。 本文结构上首先介绍了直接采用DDS芯片制作信号源的利弊，及作者采用这种设计的初衷，然后介绍了信号源的整体结构，总体模块。以下章节首先介绍FPGA内部设计，包括总体结构和几大部分模块，包括：时钟产生电路，相位累加器，数据输入控制电路，滤波器控制电路，信号源启动控制电路。 然后介绍了其他模块的设计，包括存储器选择，幅度控制电路的设计以及滤波器电路的设计，本设计的幅度控制采用两级DA级联，以及后端电阻分压网络调节的方式进行设计，提高了幅度调节的范围。对于滤波器的设计，依据不同的信号频率，分成了4个部分，对于500K以下的信号采用的是二阶巴特沃斯有源低通滤波，对于500K以上至5M以下信号采用的五阶RC低通滤波器。 在软件设计部分，分成两个部分，对于底层驱动程序采用以Labwindows/CVI为平台进行开发，利用其编译和执行速度快，并且和LabVIEW能够很好连接的特性。对于上层控制软件，采用以LabVIEW为平台进行开发，充分利用其图化设计，易于扩展。 论文最后对所做工作进行了总结，提出了进一步改进的方向。
上传时间： 2013-04-24
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