涡街流量信号处理方法

为提升涡街流量信号处理的效果,研究了涡街流量信号处理的方法,运用虚拟仪器开发平台LabVIEW对涡街流量信号进行滤波处理,设计了IIR数字滤波器,观察到2阶、10阶IIR低通滤波器和3阶IIR带通滤波器的滤波效果。分析了FIR数字滤波器设计方法,设计了30阶和100阶的FIR数字带通滤波器。通过幅频和相频特性曲线图分析了该滤波器的滤波效果,得出相应的实验数据,取得了良好的实验研究效果,为涡街流量信号的处理设计提供指导。     

语音信号去噪声处理研究与仿真

语音信号去噪音处理以及浊音、清音的辨别,对智能机器人人机语音交互系统有着重要意义。利用MATLAB软件平台设计了巴特沃斯FIR数字滤波器,进行语音信号去噪音滤波处理。由于原始语音信号的时域波形图与频谱图变化小,分析较难,为便于波形分析,对原始语音信号进行4千赫兹和8千赫兹重采样,通过短时平均过零率与短时自相关函数法对语音信号进行清、浊音的辨别和基音周期提取。仿真结果表明,基于切比雪夫窗函数设计的滤波器对语音信号滤波效果良好。     

抗工频一阶有源高通滤波器的设计

为防止工频信号对模电实验中工作信号的干扰,通过对滤波器种类选择、滤波器电路参数确定的分析,设计了一种一阶有源高通滤波器.通过对有无滤波器两种电路实验效果的分析,验证了所设计滤波电路的有效性,提高了电子实验的准确性和抗干扰性.     

基于微控制器数字滤波实现

为了实现采样数据的简单数字滤波算法,采用STC12C5A16S2微控制器、MAX538及LCD1602对采样数据完成了限幅滤波、中值滤波、算术平均滤波、加权平均滤波、滑动平均滤波五种滤波算法。为了验证滤波器的效果,设计了实验并完成了五种滤波器的滤波效果对比,实验结果表明算术平均、加权平均及滑动平均的效果较好。     

基于维纳滤波器的去噪研究

维纳滤波是基于最小均方误差基础上的滤波设计,它使滤波后的输出在最小平方意义下与期望输出达到最佳逼近.本文首先对维纳滤波器进行了介绍,并通过程序仿真进行信号去噪,研究了维纳滤波器的阶数N、信号长度L对于滤波效果的影响.结果显示,N、L越大,精度也越高,滤波效果也更好,并且验证了对于加入高斯白噪声的图像的去噪效果.     

含噪语音信号分析与处理

语音信号在传输时受到噪声的污染会影响信息传递的可靠性与清晰度,以MATLAB为仿真工具,录制一段语音并加入高斯噪声模仿含噪语音信号,再分别设计出低通、高通、带通、带阻滤波器对含噪的语音信号进行滤波处理,最终比较滤波效果。结果表明:人的声音能量主要集中在低频部分,而噪声能量主要集中在高频部分,采用低通滤波器和带阻滤波器对含噪语音信号进行滤波具有较好的效果。     

可直接感受的基于MATLAB的语音滤波

分析了时域卷积运算和频域加权算法的物理意义，并利用MATLAB的声音处理函数作为数据接口，利用多媒体播放器作为交互界面，利用MATLAB的FDATool作为滤波器设计工具，设计了一组语音信号滤波实验，目的在于：通过对比滤波前后的语音效果来加深对数字信号处理的认识．     

基于LabVIEW的虚拟数字滤波器的设计

通过对IIR数字滤波器算法的研究,得出IIR数字滤波器的设计方案.经过仿真实验表明该滤波器能够滤除信号中的噪声,滤波效果良好,可与其它大型虚拟电子测量系统兼容以完成不同环境下的测量要求.     

多分量非平稳网络入侵高效检测算法

提出一种基于自适应级联滤波的多分量非平稳网络入侵的高效检测算法。进行网络入侵的多分量非平稳信号模型构建,在此基础上设计自适应级联滤波算法,实现对网络入侵干扰滤波和信号的检测。给定网络入侵信号处于低信噪比的网络数据交互环境下,利用自适应滤波器方法来确定信号频率,用一个四阶累积量表示自适应滤波器的传递函数,利用过去输入样本的有限线性组合来进行自适应滤波,实现算法改进。仿真结果表明,该算法能在低信噪比下高效地检测出网络入侵信号,网络入侵的两个分量特征的频谱特征聚焦性能较好,实现了对入侵特征的准确检测。在相同条件下,检测准确率提高了25.67%,有效保证了网络安全。     

基于matlab/FDATool的语音信号滤波处理

提出一种用于语音信号处理的基于matlab/FDATool的的FIR滤波器设计方法.该方法首先通过Matlab产生两个高频的正弦波噪声,加入到语音信号中;然后,根据信号与噪声的频谱特点,选择合适的窗函数,利用FDATool工具箱设计出所需要的FIR数字滤波器;利用FIR滤波器对混入噪声的信号滤波,得到滤波后的语音信号.利用MATLAB的FDATool工具进行数字滤波器设计,能使原来繁琐的滤波器程序设计过程变得简单可行,使得教学过程变得简单易懂.     

基于二阶压控电路的互补型四阶压控滤波器

测试系统中经常要对实验数据进行滤波处理,理想的滤波器在实际中是做不到的,设计者只能使滤波器的性能尽量地逼近理想滤波器,获得最佳的滤波效果。在研究比较了二阶压控电路的输出曲线随通带增益变化情况的基础上,改进设计了一种互补型的四阶压控滤波器;并将它和其他几种同阶滤波器做比较,证明了它的优点。最后,用电路实现,并在Multisim10里仿真,验证了它的滤波效果,并给出了这种滤波器的一般设计方法。     

广义余弦窗函数在心音信号滤波中的应用

窗函数法是用于FIR数字滤波器设计的一种简单有效的方法。通过分析汉宁窗、汉明窗和布莱克曼窗等三种广义余弦窗函数的构造与特性,以及三者在心音信号滤波中的具体应用,讨论了三种窗函数的区别与联系。仿真结果表明,在心音信号滤波过程中,用布莱克曼窗设计的滤波器,滤波效果优于其他两种窗函数。     

虚拟滤波器利用LabVIEW程序去除噪声的VI设计

本文详细介绍了虚拟滤波器去除噪声的LabVIBW程序的设计和开发过程.在LabVIEW软件中模拟产生一个接近于实际信号的带噪声的虚拟信号,一个带噪声的信号发生装置,选择滤波速度较快的无限冲激响应滤波器IIR,对于滤波后的信号以数组的方式得到,通过合理的显示方武,显示滤波前后的时域波形.     

基于FPGA的系数可调FIR滤波器设计

根据不同的数字信号处理要求,提出了两种滤波系数在线实时调整FIR滤波器的设计方案:自适应调整和直接设定调整。滤波系数自适应调整利用控制算法对滤波器的实际输出信号和期望信号的差值进行反馈调节,更新滤波系数h。滤波系数直接设定调整利用FPGA中的存储资源存放已知的有限种滤波参数h,构成系数查找表模块。通过数字设定改变查找表地址,修改滤波系数以适应不同的滤波要求。文中以四阶滤波器为例给出了电路模型,并在Matlab环境中对4种滤波特性的系数直接设定调整方案进行了仿真,仿真结果表明滤波特性基本满足设计要求。最后应用A ltera数字信号处理设计平台DSP Builder给出了以FPGA为载体的滤波系数可调整FIR滤波器实现方案。     

利用FDAtool实现数字滤波方法研究

实现由滤波算法仿真到硬件平台数字滤波移植,通过FDAtool工具包进行FIR和IIR各种类型数字滤波器设计,分析了适合移植的FIR和IIR两种滤波器结构,通过对其实验验证,可实现对各种不同类型、不同阶数滤波器的设计,且效果较好。     

基于问题学习的数字图像均值滤波器教学研究

图像滤波是数字图像处理课程中的一个重要内容,针对不同的应用环境,涌现了多种优秀的图像滤波算法。基于均值滤波器、高斯滤波器、双边滤波器和非局部均值滤波器设计思想之间的内在联系,设计了多个图像滤波实验案例。并基于问题学习方法,引导学生运用已有知识,分析每个实验存在的问题,从而培养学生从工程应用中发现问题、解决问题的工程素质,实现创新人才的培养。     

基于FIR滤波器的基音提取预处理

基音周期是语音信号的重要参数,在语音分析、语音合成和语音识别中,估计基音周期都是一个重要任务.基于MATLAB设计的FIR滤波器,可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数,直观简便,极大的减轻了工作量,使滤波器设计最优化,在语音信号基音提取预处理方面具有精度高、稳定性好、灵活性强等优点.滤波效果较好.把其应用于基音提取预处理将为基音提取后继工作打下良好基础.     

用于实验教学的新型数字滤波器设计

分析了FIR滤波器的特点之后,设计了一个低通的数字滤波器,并且用Matlab软件对FIR数字滤波器进行了仿真,更形象地看到设计的滤波器的特性。用Matlab软件的科学计算功能,对该任务进行计算,得出的设计数据可以提供给DSP系统的程序,进行调用。数字滤波器是按照程序计算信号,达到滤波的目的。通过对数字滤波器的存储器编写程序,就可以实现各种滤波功能。对FIR数字滤波器来说,增加功能只是增加程序,不用增加元件,不受元件误差的影响,对低频信号的处理不用增加该芯片的体积。用数字滤波方法可以摆脱模拟滤波器被元件限制的困扰。     

电力数据采集终端中滤波方法研究

在电力数据采集终端中滤波器常用来滤除耦合在电力信号传输线路上的高频谐波、抑制干扰,以确保有效地采集电力线上的电压和电流信号,提高系统的采样精度．本文提出一种新的混合滤波方案,即采用二阶压控电压源低通滤波电路的硬件滤波和去极值平均魔波与维纳滤波相结合的数字滤波方案,采用硬件滤波滤除采集信号中的高频分量,通过软件滤波抑制低频分量中的干扰．实验结果表明,这种方案可行且能达到预期的效果．     

自适应滤波器综合实验设计

为了更好传授现代数字信号处理中自适应滤波器的知识,设计了自适应滤波器的综合实验。利用Matlab语言实现了最小均方自适应横向滤波器和图形用户界面,可以在界面上方便地调节信噪比、滤波器的阶数、步长等参数,并从时域和频域两方面显示滤波效果。该实验不仅可以使学生更好地理解自适应滤波器的原理,而且可以促使学生探究影响自适应滤波器性能的因素。