分类:算法

基于Matlab的心电信号去噪系统设计

        实测的心电信号中常常存在一些强干扰和噪声,如何在强背景干扰和噪声下准确提取出有用的心电信号,是心脏类疾病预测和诊断的一个重要内容。本文提出了一种心电信号的去噪系统设计方法,对原始心电信号进行频谱分析后,确定噪声主要存在的频带:原始信号中主要包含了极强的50Hz工频干扰、低频肌电干扰带来的基线漂移、白噪声。设计低通滤波器和陷波器,对原始信号进行预处理,旨在滤除信号中的高频噪声和工频干扰;设计算法,对信号中的中低频白噪声进行抑制;设计基线补偿算法,消除信号中低频的基线漂移现象;仿真结果表明,20组差异明显的实测的带噪心电信号经本系统处理后,得到的信号波形均十分清晰,且信号的特征值保留完整,为临床医生的判断提供了有利的依据。

声音信号的频谱分析及其噪声处理

0、引言         音频在现实生活中应用广泛,对于音频的处理很是重要。目前,在很多语音处理系统中都用到了语音分析模块,采集现场的声音并进行频谱分析。经查询资料得到语音信号频率范围:100——7000Hz;音乐信号频率范围(人的听力范围):20-20k Hz 。 语音信号是基于时间轴上的一维数字信号,在这里主要是对语音信号进行频域上的分析。         在信号分析中,频域往往包含了更多的信息。对于频域来说,大概有8种波形可以让我们分析:矩形方波,锯齿波,梯形波,临界阻尼指数脉冲波形,三角波,余弦波,余弦平方波,高斯波。对于各种波形,我们都可以用一种方法来分析,就是傅立叶变换:将时域的波形转化到频域来分析。于是,本课题就从频域的角度对信号进行分析,并通过分析频谱来设计出合适的滤波器。当然,这些过程的实现都是在MATLAB软件上进行的,MATLAB软件在数字信号处理上发挥了相当大的优势。

相关性分析与相关系数的计算

苹果公司营收与iPhone销量的相关关系         2012年9月21日,苹果公司发布了智能手机iPhone5,该手机发布后,在业界引起了很大的反响,简洁易用的操作系统被用户啧啧称赞的同时,电池续航和外壳掉漆问题也遭到了用户们的吐槽,其他品牌同期发布的手机大多升级到了5寸左右的屏幕,而iPhone5还停留在4英寸(在后来苹果公司也逐渐增加了手机屏幕的尺寸),相比前几代手机,iPhone5的槽点相对较多。