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1.
介绍了混沌序列的特性,然后利用混沌的类随机特性和盲信号处理技术,提出了一种针对混沌卷积混合信号的预测重构盲反卷积方法.该方法充分利用了混沌的物理特性,通过对混沌卷积混合信号使用基于直接预测误差分析所构成的混沌滤波器和基于相空间重构动力学系统方程的人工智能补偿技术去进行盲反卷积,从而实现对单输入单输出混沌卷积信号的源信号和传输函数的盲反卷积处理.仿真实验验证了该方法的有效性和可行性。  相似文献
2.
基于任意波形合成系统(AWS),提出了一种高度智能化的“波形发生顺和快速频谱分析仪”的设计方案及其实现途径,着重讨论了软件设计和系统构成方面的关键技术。  相似文献
3.
搭载Android智能手机平台,结合了梅尔倒谱系数和共振峰特征参数,在安卓平台上设计开发出一款集心音采集、心音显示以及心音识别等功能的心音身份识别系统。在该系统中,首先对采集的待测心音信号进行数字化、预加重、分帧、加窗处理,然后提取出心音信号的梅尔倒谱系数特征参数,利用动态时间规整算法将其与数据库模板心音逐一进行模式匹配,并将拥有最小欧氏距离的数据库模板心音作为最终识别结果,最后展示出待测心音和数据库所有模板心音的共振峰特性对比图,定性地反映待测心音和数据库模板心音的差异,给用户直观的判断和感受,进一步认证识别的结果。系统界面简洁,操作方便,识别速度较快,实现了真机运行,并达到了预期效果。  相似文献
4.
文中研究心音身份识别的基本原理和实现方法.首先分析心音信号的特性和作为生物识别的可行性;然后建立基于心音子波族的心音信号合成模型,并且用特征向量分布相图形象地比较两个心音的特征,用倒谱减法消除听诊器的类型和位置变化所产生的影响;最后,采用心音线性频带倒谱(HS-LBFC)提取心音特征参数,用相似距离等实现心音的身份识别.为了突出心音在时、频域上存在的差异,重点研究了构建心音子波的方法,合成模型中各参数的计算方法,以及心音特征参数的确定和对应的数据处理技术.实际实验结果表明,该方法具有很好的识别率和实用性.  相似文献
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