多通道脉冲激光探测技术研究

在介绍多通道激光探测系统工作原理的基础上,设计了一种基于数字化的激光探测系统,采用一种基于抛物线内插互相关时延估计的激光定距方法,从而进一步提高定距精度. 该系统采用6路双通道ADC并行采样,具有较好的实时性. 仿真结果表明,互相关时延估计算法能够在低信噪比（R_SN=-7 dB）下实现定距,最大距离误差为0.74 m.      

新型相位差可调的多通道信号发生器设计

利用直接数字频率合成器芯片AD9959设计了一种相位差可调节的多通道正弦信号发生器。系统设计以直接数字频率合成(DDS)技术为核心,采用USB2.0控制器CY7C68013实现整个系统的控制。通过对系统硬件和软件分析,搭建了系统实验电路。实验结果表明,信号源产生的输出信号频率稳定,频率切换速度快,可实现任意两个通道间设定的相位差恒定输出,四通道信号源均能对频率、幅度和相位等指标独立调节。     

三通道欠采样频率估计

提出一种基于子空间技术,使用三个通道的欠采样数据估计多个正弦波频率的方法.通过分析欠采样对频率估计的影响,阐明至少需要三个亚奈奎斯特通道才能保证对混叠频率解模糊,前提是三个欠采样比率是互素的.在此基础上,提出代替复杂的频率匹配过程的解模糊算法,从一个通道获得可能的候选频率,再联合使用三个通道的样本来筛选出正确的估计值.数值实验验证了理论分析的正确性,仿真结果表明所提出的方法有效且具有较高精度.     

基于FPGA的多通道宽带数字频谱仪设计

为了进一步提高数据处理效率和满足射电天文后端设备发展与类似密集型数据处理的需求,文章给出了一种基于FPGA的多通道宽带数字频谱仪系统仿设计,具有16K通道数,2GHz的处理带宽,可以达到128kHz的频谱分辨率。主要介绍了频谱仪的设计思路,给出CAD设计方案、生成模型验证和仿真结果测试。     

FrFT-Bark域特征提取与CNN残差收缩网络心音分类算法

为充分挖掘心音信号的生理、病理信息，提高心音自动分类的准确率，提出一种不依赖于分割和去噪的心音自动分类新算法.首先提取心音信号Bark域分数傅里叶变换的时频特征，然后将深度残差收缩网络引入卷积神经网络中构建新的分类模型，该模型能够自动去除与当前任务无关的特征信息，提高模型预测的准确率及稳定性.研究所用心音样本5 000例，其中1 000例用于测试.实验结果表明，提出算法的准确率、灵敏度、特异度分别为0.925、0.902、0.948,F1值为0.923.该方法整体性能较以往方法有明显提升，具有较强的鲁棒性和泛化能力，有望应用于先心病的临床筛查.     

电子心音听诊器的研制

提出了一种改进传统听诊器功能的可行方案.首先,采用Matlab来处理心音数据(由蒙特利尔研究院提供),包括数字滤波、陷波和频谱分析.然后,根据心音的特点(振幅小和波段宽),设计心音传感器、放大和滤波电路.最终,研制了一款电子心音听诊器,既能实时播放心音,又能在LCD上同步显示心音波形,同时也能存储与回放心音信号.     

新型数字电视音频编码系统--杜比E

本文介绍了运用在ATSC制式数字电视中的一种新型的音频编码系统--DolbyE.对它的应用范围、特点、以及技术标准逐一介绍,并把它与Dolby Digital做以比较,得出应用它的原因.     

心音身份识别:一种生物特征识别新技术

生物特征识别作为身份认知方式具有独特的优势,它的生物特征不像各种证件类持有物那样容易窃取丢失,也不像密码、口令那么容易遗忘或破解,所以近年来在国际上被广泛运用.目前,国内外研究领域中常见的生物特征识别有指     

一种有效的心音信号分析方法

随着计算机技术和数字信号处理技术的发展,心音信号的定量分析对于先天性心脏病（CHD,简称先心病）的早期诊断和治疗具有十分重要的意义。目前,许多分析方法被用于心音信号的分析,而且,国内外生物医学界的科研人员都已经取得了一些成就。但由于心音信号是一种时变的、非平稳的、由多种成份组成的复杂信号,传统的分析方法难与达到令人满意的效果。本文通过使用几种非线性的时频分析方法对心音信号进行分析,数据显示文章所使用的谱图重排分析法更能有效的抑制交叉项,更适合对心音信号进行分析。     

多通道CO2激光器工作条件与电极尺寸确定

给出了多通道ＣＯ２激光器放电区热效应理论计算方法，并对多种稳定运行条件中和电极尺寸放电区热效应进行了计算，获得了多通道ＣＯ２激光器最佳工作条件和电极尺寸。