专辑类-可编程逻辑器件相关专辑-96册-1.77G 基于MATLAB的系统分析与设计-时频分析-250页-6.4M.pdf
上传时间： 2013-07-09
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随着电力电子技术进一步发展,交流电动机的变频调速系统已被公认为近代交流调速中性能最优越的一种电力拖动系统.然而,随着电动机变频调速技术的发展,谐波污染问题也逐步显现.为了消除谐波,节能降耗,研究者做了大量的研究和分析.目前,在三相感应电动机变频调速系统中,对于整流过程所产生的谐波,已有过大量的分析和计算,并且研究出了精确的滤波方法,使整流部分输出电压近似为直流电压.而对于逆变过程产生的谐波,大多只是定性分析,很少有定量计算的文献出现.该文首先对SPWM控制技术从原理上进行了详细的描述,指出了谐波问题的研究方向和谐波研究的意义.然后针对逆变器-电动机系统,利用贝塞尔函数和傅里叶级数理论,分别对单相二阶SPWM逆变器和三相SPWM逆变器的输出电压谐波的产生、大小和分布进行了细致而具体的分析和计算.通过计算所得到的结果,以图文的形式对谐波问题进行了分析,得出了相应的结论,并且对影响SPWM输出电压谐波频谱分布的因素进行了详细的讨论.该文还讨论了谐波对感应电动机绕组磁动势、旋转磁场的转差率、转矩以及铜耗的影响,为感应电动机变频调速系统的设计、电机供电电压谐波分析及附加损耗计算提供了参考.该文最后利用MATLAB软件的SIMULINK中的电力系统库,建立SPWM逆变电路的仿真模型.通过仿真,不但验证了数学理论推导的正确性,而且为电力电子电路和电机变频调速系统的设计提供了一种很好的仿真方法.
上传时间： 2013-06-28
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《基于MATLAB的系统分析与设计——时频分析》书本里的源代码
上传时间： 2013-07-18
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MATLAB小波分析 是张德丰 编著的那本黄色书上的源代码
上传时间： 2013-06-01
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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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线性预测技术作为一种基于全极点模型假定和均方预测误差最小准则下的波形逼近技术。本文简要介绍了LPC 技术的基本原理，并利用MATLAB 这一有力工具对语音信号进行了LPC 分析，并对阶数的选取
上传时间： 2013-05-26
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MATLAB仿真通信PSK误码分析，主要用来测试SNR从0到10时的系统性能-MATLAB simulation PSK communication error analysis
上传时间： 2013-04-24
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基于MATLAB 7.0的信号调制与解调分析
上传时间： 2013-07-21
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·Matlab实现多线性主成份分析(MPCA)
上传时间： 2013-06-30
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分析了MATLAB/Simulink 中DSP Builder 模块库在FPGA 设计中优点，\\r\\n然后结合FSK 信号的产生原理，给出了如何利用DSP Builder 模块库建立FSK 信号发生器模\\r\\n型，以及对FSK 信号发生器模型进行算法级仿真和生成VHDL 语言的方法，并在modelsim\\r\\n中对FSK 信号发生器进行RTL 级仿真，最后介绍了在FPGA 芯片中实现FSK 信号发生器的设\\r\\n计方法。
标签： Simulink Builder MATLAB FPGA
上传时间： 2013-08-20
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