基于累计量的奇异值－总体最小二乘法求ar参数 用奇异值－总体最小二乘法求ar参数 一般最小二乘法求ar参数 根据ar参数和自相关函数以及ar阶数用Cadzow谱估计子求出频谱密度
上传时间： 2013-12-20
上传用户：jeffery
ar模型定阶，用AIC准则对ar模型进行阶数的确定
标签： ar模型
上传时间： 2017-09-10
上传用户：gyq
ar双谱估计的Matlab实现ar双谱估计的Matlab实现ar双谱估计的Matlab实现ar双谱估计的Matlab实现
标签： ar双谱估计的Matlab实现
上传时间： 2015-11-10
上传用户：hanm0826
ar.c c .compiler.v6.2 破解文件
标签： Iar FOR AVR
上传时间： 2015-12-29
上传用户：sun123456
ar风速预测模型，内有数据，已完成运行调试，希望有所帮助
标签： ar预测模型
上传时间： 2016-03-11
上传用户：ccnt
对数据进行分析处理，确定时间序列模型，最终得到ar（1）模型，再利用卡尔曼滤波对数据进性滤波处理
上传时间： 2017-05-06
上传用户：李兆桐114
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
建立在数据率转换技术之上的宽带数字侦察接收机要求能够实现高截获概率、高灵敏度、近乎实时的信号处理能力。双信号数据率转换技术是宽带数字侦察接收机关键技术之一，是解决宽带数字接收机中前端高速ADC采样的高速数据流与后端DSP处理速度之间瓶颈问题的可行方案。测频技术以及带通滤波，即宽带数字下变频技术，是实现数据率转换系统的关键技术。本文首先介绍了宽带数字侦察接收关键技术之一的数据率转换技术，着重研究了快速、高精度双信号测频算法以及实验系统硬件实现。论文主要工作如下： (1)分析了现代电子侦察环境下的信号特征，指出宽带数字接收机必须满足宽监视带宽、流水作业以及近实时的响应时间。给出了一种频率引导式的数字接收机方案，简要介绍这种接收机的关键技术——快速、高精度频率估计以及高效的数据率转换。 (2)介绍了FFT技术在测频算法中的应用，比较了FFT专用芯片及其优点和缺点，指出为了满足实时处理要求，必须选用FPGA设计FFT模块。 (3)在分析常规的插值算法基础上，提出了一种单信号的快速插值频率估计方法，只需三个FFT变换系数的实部构造频率修正项，计算量低。该方法具有精度高、测频速率快的特点。 (4)基于DFT理论和自相关理论，提出了结合FFT和自相关的双信号频率估计算法。该方法先用DFT估计其中一个信号的频率和幅度，以此频率对信号解调并对消该频率成分，最后利用自相关理论估计出另一个信号的频率。 (5)基于DFT理论和FFT技术，研究了信号平方与FFT结合的双信号频率估计算法。根据信号中两频率分量的幅度比，只需一次一维平方信号谱峰搜索，就可以得到双信号的和频与差频分量的估计值，并利用插值技术提高测频精度。该算法能够精确地估计频率间隔小的双信号频率，且容易地扩展到复信号，FPGA硬件实现容易。 (6)基于现代谱分析理论，研究了基于ar(2)模型的双信号频率估计算法。方法在利用ar(2)模型系数估计双正弦信号频率之和的同时，利用FFT快速测频算法估计其中强信号分量的频率值。算法仿真验证和性能分析表明了提出的算法能快速高精度地估计双信号频率。 (7)给出了基于频谱重心算法的雷达双信号频率估计的FPGA硬件实现架构，并进行了时序仿真。 (8)讨论了双信号带宽匹配接收系统的硬件设计方案，给出了快速测频及带宽估计模块设计。
上传时间： 2013-06-02
上传用户：youke111
《程序员面试攻略》程序员面试的经典书籍，非常的清晰，内容最完整。-: A classic book to read for people who ar
标签： 程序员面试
上传时间： 2013-07-03
上传用户：kbnswdifs
增强现实是一种将虚拟世界和真实环境相结合的技术。它将计算机绘制的虚拟模型叠加到使用者所看到的真实世界景象中，使用户可以从虚拟模型中获得额外的信息，增强了对现实的感知。涉及到的技术有图像处理、位置跟踪、三维注册等。增强现实技术广泛应用于装配维修、医疗研究、军事领域和商业应用。 第一部分，增强现实技术介绍。该部分首先阐述了增强现实的定义，接着介绍了该项技术的国内外发展状况，以及在工业领域、医疗领域、建筑领域等的应用，最后分析了目前ar系统的缺点和不足，得出了在嵌入式增强现实研究具有重要意义。 第二部分，嵌入式硬件环境的设计。硬件电路由以下几部分构成：USB控制器用于连接USB摄像头设备，液晶显示驱动用于控制显示屏输出，外围电路主要有内存电路、Flash电路、时钟电路和RS-232电路等。 第三部分，嵌入式软件方案的设计。首先，选用U-boot1.2.0作为Bootloder，特点是U-boot的网络功能较强，支持平台较多。其次，移植Linux2.6.22内核作为系统核心，该版本内核具有实时性强等特点。再次，用busybox1.9.1构建基础命令环境，并将转为NandFlash设计的YAFFS文件系统安装到开发板上。最后，在以上的软件环境基础上，开发了基于OV511芯片的USB设备驱动和FrameBuffer显示驱动程序。 第四部分，开源视觉处理库OpenCV的移植。该部分介绍了OpenCV的特性，常用的数据结构，在嵌入式Linux下的编译选项配置，库依赖文件安装，底层文件修改，以及如何编译、安装OpenCV。 第五部分，基于OpenCV的摄像头标定程序。该摄像头标定程序是基于张氏标定算法的开发，本文首先阐述了摄像头标定算法的核心内容，以及对应的OpenCV实现方案，然后给出了摄像头标定程序在平台运行的细节和结果。
上传时间： 2013-07-06
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