巴特沃斯非线性混合滤波器图像滤波方法设计

在详细分析频率域Butterworth低通、高通滤波器构造的基础上,提出一种基于Butterworth低通、高通滤波器基础上的非线性混合滤波器图像滤波方法,并利用Matlab软件对这3种滤波器进行了对比实验,从直观上进行了算法验证。此外,还采用信噪比SNR、信噪比改善因子R指标,分别利用这3种滤波器对加入高斯噪声、椒盐噪声和随机噪声的图像进行对比实验,从统计学角度再次进行算法验证。实验结果表明,这种非线性滤波器可以在滤除加性噪声的同时,保留图像细节,具备Butterworth低通、高通滤波器各自的优点,同时该滤波器计算也不太复杂,是一种易于实现的有效方法。     

基于MATLAB的IIR数字滤波器设计

主要研究了IIR数字滤波器的设计原理及方案,重点介绍了脉冲响应不变法和双线性变换法,并以数字巴特沃斯滤波器为例介绍了其MATALB实现.     

基于智能手机的胎心率检测系统

针对传统多普勒胎心率检测仪精度低、反应慢、稳定性差和功耗大等问题,结合智能手机提出一种改进的胎心率检测系统。将超声多普勒检测终端检测到的胎心信号经音频接口传给智能手机,在手机上运行改进的胎心率检测算法,同时精简超声多普勒检测终端的硬件结构,以降低功耗和成本。在信号处理模块前端增加信号检测模块,从信号源出发,剔除突变或纯噪声信号,输出有效胎心信号,在保障检测精度的同时,提高胎心检测的实时性。对胎心模拟信号的检测结果验证了该系统的准确性和实用性。     

一种参数优化的图像滤波方法研究

摘 要;在频域滤波的理论基础上,提出了一种基于参数的巴特沃斯高通和低通相结合的图像滤波方法,并用MATLAB软件进行了实验,结果表明,对于去除噪声、提取目标信息及图像增强等,该算法显示出了较好的效果.     

用于无创胎心监护的压电胎音传感器

本文探讨了用于无创胎心监护的压电胎音传感器的工作原理，以及它的结构、“黑箱”方程和实验结果。     

多用途有源滤波器UAF42的应用

论述了Ｂｕｒ－Ｂｒｏｗｎ公司９０年代设计生产的多用途通用有源滤波器ＵＡＦ４２集成芯片的主要功能、性能及使用方法。给出了低通、高通、带通和带阻有源滤波器的设计公式、电路和对５０Ｈｚ陷波器的设计实例。     

脑电图机放大电路的设计与仿真

在现有生物电放大器研究的基础上,改进并设计了一种符合脑电信号特征的新型高性能放大电路,避免了传统生物电放大电路冗繁的模拟滤波环节.设计中利用TI公司的低功耗仪表放大器INA326,得到了较高的共模抑制比;进而通过50Hz陷波器和低通滤波器,有效地消除了脑电信号强大背景噪声的干扰,实现了微弱脑电信号的放大和采集;最后利用TINA仿真软件对该前置放大电路和50Hz陷波器进行了设计的仿真验证.结果表明,放大电路具有高输入阻抗、高共模抑制比、低噪声、非线性度小、抗干扰能力强的特点,具有较强的实用性.     

有源电力滤波器谐波检测的新型SRF-PLL设计研究

针对有源电力滤波器中基于同步坐标系的锁相环(synchronous reference frame PLL,SRF-PLL)在三相电网电压不平衡且有畸变时,负序基频分量和高频谐波电流对SRF-PLL的影响。文章采用在基于同步坐标系的锁相环中加入自适应陷波器(adaptive notch filter,ANF)和自适应滤波器(adaptive filter)的技术。利用自适应陷波器的两个相互正交的输出量抵消同频负序分量导致的2倍工频波动,并采用自适应滤波器的最小均方算法(Least MeanSquare,LMS)滤除高频谐波分量,从而准确的提取基波电压的幅值与相位。文章以单独加入自适应滤波器或自适应陷波器作比较,通过仿真分析验证文中方法能更加准确的提取电网电压频率,正余弦函数曲线更加平滑,具有良好的动态性能和稳定性。     

陷波滤波器的设计及其应用

用Keil C开发Atmel公司的AT89C55普通的单片机，设计陷波滤波器，使之在能够满足性能指标要求的情况下很好的运行于低成本硬件，可以达到很好的经济效益。此滤波器可用在医疗设备(如监护仪)对病人状况监视中，对采集的波形信号（如心电、血氧)加以滤波，以得到所需的波形从而进行辅助诊断。     

基于STC单片机和LabVIEW的心音信号检测系统

介绍了一种用于身份识别的心音信号采集和处理系统。该系统利用STC12C5A单片机作为核心控制器,通过自带的A/D对经过放大、滤波等预处理后的心音信号进行模数转换,然后通过RS232总线将信号传输到上位机进行处理,在上位机利用LabVIEW设计一套集数据采集、存储、回放和分析于一体的虚拟检测平台。实验结果表明,利用该系统采集三位被测试者60组心音信号,建立WPT+GA-SVM心音身份识别模型,其识别准确率达到了85%。     

HILBERT包络法在心音身份识别中的应用

在分析心音信号特征的基础上,对心音信号进行预处理,再利用希尔伯特变换对心音信号进行心音信号包络提取,突出了心音信号的第一心音和第二心音.然后对心音包络进行分段,通过单周期心音包络的归一化能量实现了心音信号的身份识别.     

基于虚拟仪器的心音采集与分析系统设计

开发了一种新型的电子心音信号采集与分析系统,该系统以心音传感器和计算机自带声卡为基础,实现了心脏听诊从传统单一的"听"转变为可视、可听的多角度分析,结合LabVIEW和Matlab强大的数据分析能力实现了心音信号的采集、去噪、保存、分析等功能,可作为临床心脏诊断的辅助设备。     

基于USB的实时心音信号采集系统

设计了一款基于USB的心音信号采集系统。该系统包括心音采集电路、USB通信和上位机显示。通过心音传感器将采集到的数据进行放大去噪处理,经由A/D转换通过USB将数据传送到上位机,并以波形的形式实时显示采集到的数据。该系统可以准确、实时地显示并听到采集到的心音信号。     

基于智能手机的心音监测系统的研究与设计

心音监测对心脏疾病的检测和预防有重要作用,研究并设计基于智能手机的心音监测系统。该系统由心音测量节点、智能手机节点、服务器端组成。测量节点实现心音信号的采集,智能手机节点接收测量节点的心音并将其经GPRS网络传递到服务器端,服务器端对心音进行远程的监测。其中智能手机节点是该系统的枢纽,其主要功能是分析处理心音：对心音进行小波去噪处理,通过LZ复杂度算法获取心音的特征指标,将特征指标用于心功能的分析评价及其异常预警。通过功能性测试表明该系统能稳定运行。     

基于超声传感器的胎心率检测优化算法

获得胎心率信号的方法有多种,而以超声传感器检测法应用最广.然而如何在嵌入式实时系统中快速、准确地从含有噪声干扰的超声多普勒回波信号中提取胎心率信号成为一个难点.针对该难点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)与提升小波变换相结合的去噪方法,再将去噪后的胎心信号采用希尔伯特变换提取信号包络,最后通过自相关运算得出胎心率.实验结果表明:采用这种方法能够有效提取到胎心率信号,使得胎心率计算耗时大大减少,同时,计算的准确性得到提高.     

平移不变小波在心音信号去噪中的应用

小波阈值去噪方法可以消除心音信号中的噪声,但其缺乏平移不变性,可能在信号的奇异点附近产生人为的振荡现象,即Pesudo-Gibbs现象,影响去噪效果。采用平移不变(Translation Invariance,TI)小波阈值去噪的方法对心音信号进行去噪,通过对信号序列平移来改变奇异点在整段信号的位置,以降低或消除振荡。对信号采用平移不变小波去噪之前,先通过消除趋势项来降低信号采集过程中引入的干扰。实验结果表明,该方法消除了人为振荡现象,在保留心音信号主要特征的前提下,信号的信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)和根均方误差(Root Mean Square Error,RMSE)均得到明显改善。     

有源电力滤波器输出电路设计与改进

输出电抗器和纹波滤波器组成有源电力滤波器的输出电路,直接影响到其电流补偿精度和动态性能。传统的LCL型滤波电路存在损耗大、衰减不够的问题,通过推导输出电抗器的取值范围,对传统LCL型滤波电路拓扑结构做出改进,提出一种有源电力滤波器输出电路的设计方法。给出设计实例并搭建样机,实验结果表明,按该方法设计的输出电路,在损耗和纹波衰减度方面均存在优势。     

声音定位机器人设计与实现

设计了基于麦克风阵列和时延估计算法的声音定位系统,硬件采用多通道同步模数转换器和数字信号处理器(DSP)实现;结合LabVIEW平台机器人,实现了通过远程控制机器人对声源进行实时定位跟踪。算法仿真和实际测试表明,该声音定位机器人定位跟踪能力良好。