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针对在采集心电信号的过程中容易产生多种多样噪声的问题,利用小波函数的多尺度多分辨分析的特性,采用小波变换分解重构的方法,选用4尺度对心电信号进行滤波处理.仿真结果表明,该方法对于50 Hz工频干扰、肌电干扰、基线漂移有较好的抑制作用,为心电信号QRS波的识别奠定了良好的基础. 相似文献
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针对便携式12导数字化心电导联线不易识别心电信号QRS波的问题,基于信号处理,利用小波函数良好的时频局域化特性和对时变信号分析的优越性,运用小波变换的奇异点与信号变化剧烈处间的联系理论,以软件方法实现了QRS 波的检测。仿真结果表明,该方法对于QRS 波、特别是R波的检测,有较高的精确度。 相似文献
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针对无刷直流电机(BLDCM)因其本身结构特点和传统调制方式而产生转矩脉动,导致应用场合受到其限制,尤其是无法应用于高精度伺服系统的问题,提出了在无位置传感器的前提下,用PWM-ON-PWM调制方式和BUCK变换器相结合的控制方式消除或者抑制转矩脉动.仿真结果表明,该方法不仅可以完全消除电机运行过程中关断相的续流,从而消除了非换相转矩脉动,而且对换相转矩脉动也有一定的改善. 相似文献
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现有的电能质量扰动分类识别方法对电能质量多扰动的分类准确性和识别能力较低,本文提出了将基于聚类经验模态分解(EEMD)的希尔伯特—黄变换(HHT)应用于电能质量多扰动的分类识别方法。它依据电能质量多扰动信号就是在电能基波上叠加不同频率和不同幅值波形的特性,首先利用EEMD对含扰动信号分解得到信号的固有模态函数(IMF),滤除残余噪声后,将得到的IMF分量作为特征值对扰动进行分类,再对IMF进行Hilbert变换得到其瞬时频率和瞬时幅值,瞬时频率的突变点反映电能质量扰动的起止时刻,瞬时幅值反映电能质量扰动的幅度,根据对突变点的观测实现对各个扰动的准确识别。Matlab仿真分析结果表明,该方法能够准确的对电能质量多扰动的扰动类型进行分类,并确定电能质量各个扰动信号的时间、幅值和频率。 相似文献
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为了提高超声波测距精度,构建了基于AVR单片机的测距及数据处理系统。分析了超声波测距的原理,以AVR单片机为处理器设计了超声波产生和发射电路、超声波接收和信号处理电路以及温度测量和补偿电路等。针对温度对超声波速度的影响,根据超声波速度与温度的关系,设计了超声波速度补偿算法。为了提高回波时间测量准确性,减小随机噪声及空气中其他杂散播干扰的影响,采用均值数字滤波方法,对计数时间进行处理。实测结果表明,在3cm~400cm范围内,超声波测距系统测量数据准确,最大误差为0.66cm。 相似文献
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