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991.
频率细化分析方法及其在虚拟仪器中的应用 总被引:4,自引:2,他引:2
频率细化分析是一种重要的频谱分析工具,是信号处理和虚拟仪器的主要功能之一.介绍了几种典型的频率细化分析方法,包括连续DFT和复调制方法等,并研究了它们的优缺点,提出了一种结合子带分解DFT和复调制方法的新频率细化方法,它继承了复调制细化的优点,且无需设计特定的滤波器,减少了运算量,适用于实时细化分析,最后以虚拟仪器中的应用实例展示了几种频率细化的算法和效果. 相似文献
992.
基于USB 2.0的心电图数据采集仪器研究 总被引:2,自引:0,他引:2
论述了基于USB 2.0协议传输心电图数据的采集系统的设计,详细地阐述了系统的实现原理.利用AD73360模数转换芯片实现对标准12导联心电信号的同步采集,分辨率为到16位.利用EZ-USB FX-2作为USB接口器件,能够方便快速地向主机传送数据,并且允许一个主机控制多个采集系统;鉴于DSP在数字信号处理方面地潜力,系统采用ADSP-2181作为控制器. 相似文献
993.
基于小波变换的脑电噪声消除方法 总被引:6,自引:0,他引:6
分析了基于传统陷波器的脑电消噪方法,根据脑电噪声所处频带及陷波器原理,设计了一种陷波器.并提出了基于小波变换的脑电信号分析方法并利用它来消除脑电信号中的噪声干扰.小波变换是一种多分辨率的时间-尺度分析方法,它能够将信号划分为不同频段的子带信号.根据小波变换的这一特性,对采样获得的脑电信号进行各尺度分解及消噪分析,并给出了各尺度分解结果及消噪结果.最后对这两种方法的消噪结果进行比较.分析表明:利用小波变换能更有效、灵活地检测并去除脑电信号中的噪声干扰. 相似文献
994.
基于DSP和USB2.0高速数据采集处理系统 总被引:7,自引:0,他引:7
论述了基于DSP和USB2.0接口的高速便携式数据采集处理系统的设计,详细地阐述了虚拟仪器系统的实现原理和方法.利用ADS8364模数转换芯片可实现对6通道信号的同步采样,分辨率达16位.利用EZ-USB FX2作为USB2.0接口芯片,实现了主机和该系统的高速数据通讯.采用TMS320VC33这款DSP作为核心芯片,完成主要控制和数字信号处理,实现了对信号的实时处理和分析.并将系统与软硬件结合起来,充分发挥了虚拟仪器的优势. 相似文献
995.
为了推进城市应急联动,配合公安、消防及交通管理部门,按照统一指挥、有效协调的要求,提出了基于DirectSound技术的110,119,122三警合一语音报警系统,探讨了该系统的硬件设计.该系统基于DirectSound技术的语音信号捕获与回放,采用流式缓冲区,设置为0.3 s,提高了系统的实时性;采用G.729A编解码算法实现了语音信号压缩编解码,16:1的高压缩率,与传统方法(8:1)相比,节省了50%磁盘存储空间. 相似文献
996.
目的分析市场占有率和投资成本因素的差异对双寡头企业抢滩阈值的影响。方法期权博弈理论和数值分析。结果较高的市场占有率、较低的投资成本降低抢滩博弈阈值,不均衡差异影响双寡头企业抢滩博弈时机。结论市场占有率和投资成本均占优的情况下,成为领先者是最佳选择;只有一项优势的情况下,成为追随者也会取得较好的业绩。 相似文献
997.
998.
依据在东南极洲冰盖采集的表层雪样品, 分析获得氢氧稳定同位素比值、可溶性杂质——阴阳离子含量、不可溶性杂质——微粒含量, 探讨东南极洲冰盖表层雪的地球化学特征. 目的是研究东南极洲冰盖表层雪的地球化学分区以及不同区域对应的物质来源和水汽输运途径. 研究发现, 从冰盖边缘到内陆, 反映水汽来源的氢氧稳定同位素比率系数S1, d1 (δD = S1δ18O + d1) 的关系在海拔2000 m附近出现转折; 表层雪中Cl-/Na+的重量比值在海拔2000 m以下接近海盐中Cl-/Na+的重量比值, 2000 m以上则高于海盐中的比值达两倍; 非海盐性的Ca2+离子和细颗粒微粒含量在2000 m以上升高. 2000 m以下随海拔增高, 可溶-不可溶性杂质含量减少. 在海拔800 m以下的大陆冰盖沿岸区为高杂质含量区. 结合物质输运过程, 上述特征说明, 在东南极洲冰盖海拔2000 m以上是大尺度经向环流作用区, 物质来源于远源输运. 2000 m以下是中尺度高纬海洋和冰盖边缘带强气旋作用区, 输运的物质来源于高纬海区. 其中, 800 m以下是沿岸气旋作用区. 相似文献
999.
古村落的保护与开发策略研究--以山东潍坊市牛寨红水谷旅游地开发为例 总被引:1,自引:0,他引:1
潍坊市牛寨红水谷旅游地区块规划在尊重历史和现状的基础上,通过研究分析牛寨的风景资源、变迁历史和地域特征,从资源保护、历史延续与景观再生三方面出发,充分汲取规划地域内的积极信息,创作出属于牛寨的景观. 相似文献
1000.
本文讨论了传统的径向基(RBF)神经网络聚类算法的基本原理,针对其选取初始中心矢量的不足,提出了一种新的选择初始中心矢量的方法,给出了新的学习算法,并将其应用于目标识别.仿真结果表明,新算法比传统的RBF算法具有更强的聚类能力,使目标识别更加准确. 相似文献