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大学生完成电子设计全过程

经过分析,模拟部分需要制作一个AGC(自动增益控制)放大器电路,而数字部分主要是进行FFT算法和功率、失真度算法的实现。 细心的朋友可能会问,为什么峰值检测放在程放之后呢,是否可以直接接在信号输入端。 这个问题作者在方案确定时经过了一番细致考虑,理论上两种方法都可以,但是要注意到,峰值检测电路对毫伏级的输入信号检测精度很有限,实测误差会大于10%,而经过放大后再进行峰值检测有利于提高峰值检测精度,从而更有效的选择程放的放大倍数 2.2.3 峰值检测电路 作者记得模电课上老师说过峰值检测电路(PKD)的大致结构,由二极管和低漏电容组成。 5.2.2 峰值检测误差测试 峰值检测电路整体误差小于10%,信号幅值在1V以上时有较高的精度。如果将输入信号放大到该区间,则可进一步提高峰值检测精度。

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利用生物信号处理和深度学习识别与睡眠有关的疾病患者群体

通过提取利用熵和统计矩的EMG特征进行了生物信号处理,此外还开发了一种使用同步小波变换(SSWT)的迭代脉冲峰值检测算法,以便从心电图中可靠地提取心率和呼吸相关特征。

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    实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)

    下面是实现步骤: 畸变校正 透视变换 Sobel滤波 直方图峰值检测 滑动窗口搜索 曲线拟合 覆盖检测车道 应用于视频 畸变矫正 相机镜头扭曲入射光以将其聚焦在相机传感器上。 这是我们将使用的图像的样子(ROI): 直方图峰值检测 我们将应用一种称为滑动窗口算法的特殊算法来检测我们的车道线。但是,在我们应用它之前,我们需要为算法确定一个好的起点。 这是直方图的样子,在二值图像旁边: 滑动窗口搜索 滑动窗口算法将用于区分左右车道边界,以便我们可以拟合代表车道边界的两条不同曲线。 算法本身非常简单。

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    mvdr波束 matlab,mvdr波束形成matlab

    研究 并仿真了基于最小均方误差准则的 LMS 算法、RLS 算法和 MVDR 自适应 算法,并且做了一些比较。关键词:数字…… MVDR算法matlab程序_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。 、RLS 算法和 MVDR 自适应算法,并且做了一些比较。 研究并仿真了基于最小均方误差准 则的 LMS 算法、RLS 算法和 MVDR 自适应算法,并且做了一些比较。 1.最小方差无畸变响应算法(MVDR) 采用在通信、雷达信号处理中具 有重要应用的最…… 二、波束形成技术 日前,波束形成技术具有很多性能各异的算法,如延迟求和算法、相移算法、MVDR 算法、MUSIC 風“他) (3-60) 将其投影到信号子空间可得: (3-61) 3.3 基于 MATLAB 的波束形成算法仿真为验证…… 对普通波束形成曲线进行峰值检测,发现目 标后,对频域阵列信号进行子阵划分,并且只对

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    Analytical Chemistry | 深度学习实现高分辨率LC-MS数据中的精确峰检测

    峰值检测和积分问题可以通过机器学习的方法来解决,例如人工神经网络(NNs)。 研究者开发了峰值算法,仅实现流程的前两个步骤。Peakonly已显示可与实验室中的液相色谱-四极杆飞行时间(LC-Q-TOF)数据一起使用。因此,该算法适合于各种LC-MS数据的应用。 使用pymzML进行mzML数据读取,基于Python实现了类似于centWave的ROI检测算法。在centWave中,零点的出现导致ROI立即终止。 因此,在原始数据处理的第一阶段(峰值检测)就获得了一个相当不错的峰表。可以大大简化分析师的工作。原始数据中检测所有峰的努力始终是在检测低强度峰与消除噪声之间取得平衡。 对于典型的mzML文件(〜50 Mb)处理,开发的算法花费不到2分钟的时间,对于单个样品的处理来说完全可以接受。

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    Analyzer脑电数据处理步骤

    七、叠加平均(Average) 八、基线校正(Baseline Correction) 九、峰值检测(Peak Detection) 十、数据输出(Export) 以上就是对“Analyzer”脑电数据处理步骤的简要介绍啦

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    实时检测神经振荡可实现行为相关的神经反馈

    将大鼠的活动与电生理数据同步记录下来,并通过机器学习算法对视频离线分析,以检测表示beta-bursts的运动(橙色轮廓)。黑色箭头:在线分析。白色箭头:离线分析。 b实时LFP-bursts检测算法。(1)原始信号经过一系列数字窄带有限脉冲响应滤波器滤波。(2)在滤波信号中检测转折点。(3)将拐点处振幅的平方保留到检测到下一个极值为止,作为功率的估计。 相比于其他动物研究使用了峰值检测、钙瞬变以及持续的LFP振荡来进行神经反馈。 ? 研究人员表示,该项目的研究结果首次证明实时LFP瞬态猝发检测对神经反馈的效力(如下图)。 ? 图4 研究人员表示,他们虽然专注于检测和控制运动皮层的beta-bursts,但提出的算法很灵活,适用性广,可以调整到针对其他频率范围和大脑区域的研究。

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    算法】xgboost算法

    小编邀请您,先思考: 1 XGBoost和GDBT算法有什么差异? XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting,2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库,作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。 xgboost问世后,因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注,并在各种算法大赛上大放光彩。 ? 具体算法如下: 输入:训练集 ? 输出:提升树 步骤: (1)初始化 (2) 对m=1,2,3……M a)计算残差 ?

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    算法--分治算法

    本文链接:https://ligang.blog.csdn.net/article/details/83866378 分治算法 分而治之,把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题 经典递归案例: 示例: 归并排序 详见:javascript排序算法 示例: 二分查找法(二分法) 二分查找也称折半查找,其要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列。

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    算法】PCA算法

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    2 SVD算法与PCA算法有什么关联? 3 SVD算法有什么应用? 4 SVD算法如何优化? 前言 奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域,是很多机器学习算法的基石 本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 也可以用于推荐算法,将用户和喜好对应的矩阵做特征分解,进而得到隐含的用户需求来做推荐。同时也可以用于NLP中的算法,比如潜在语义索引(LSI)。 SVD小结 SVD作为一个很基本的算法,在很多机器学习算法中都有它的身影,特别是在现在的大数据时代,由于SVD可以实现并行化,因此更是大展身手。

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    算法】PCA算法

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    算法】Adaboost 算法

    小编邀请您,先思考: 1 Adaboost算法的原理是什么 ? 2 Adaboost算法如何实现? 是一个加法模型,而Adaboost算法其实是前向分步算法的特例。那么问题来了,什么是加法模型,什么又是前向分步算法呢? 3.1 加法模型和前向分步算法 如下图所示的便是一个加法模型 ? 这个优化方法便就是所谓的前向分步算法。 下面,咱们来具体看下前向分步算法算法流程: 输入:训练数据集 ? 损失函数: ? 基函数集: ? 输出:加法模型 ? 3.2 前向分步算法与Adaboost的关系 在上文第2节最后,我们说Adaboost 还有另外一种理解,即可以认为其模型是加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分步算法的二类分类学习方法。 前向分步算法逐一学习基函数的过程,与Adaboost算法逐一学习各个基本分类器的过程一致。 下面,咱们便来证明:当前向分步算法的损失函数是指数损失函数 ?

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    算法】GBDT算法

    小编邀请您,先思考: 1 GBDT算法的原理是什么? 2 GBDT算法如何做正则化处理? GBDT在BAT大厂中也有广泛的应用,假如要选择3个最重要的机器学习算法的话,个人认为GBDT应该占一席之地。 分类算法 GBDT的分类算法从思想上和GBDT的回归算法没有区别,但是由于样本输出不是连续的值,而是离散的类别,导致我们无法直接从输出类别去拟合类别输出的误差。 除了负梯度计算和叶子节点的最佳残差拟合的线性搜索,二元GBDT分类和GBDT回归算法过程相同。 多元分类算法 多元GBDT要比二元GBDT复杂一些,对应的是多元逻辑回归和二元逻辑回归的复杂度差别。 由于GBDT的卓越性能,只要是研究机器学习都应该掌握这个算法,包括背后的原理和应用调参方法。目前GBDT的算法比较好的库是xgboost。当然scikit-learn也可以。

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    算法——查找算法

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    EEG信号特征提取算法

    在EEG信号研究中,常用的时域分析方法有:过零点分析、直方图分析、方差分析、相关分析、峰值检测、波形参数分析和波形识别等。 ?

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    递推算法是一种简单的算法,即通过已知条件,利用特定关系得出中间推论,直至得到结果的算法。 递推算法分为顺推和逆推两种。 相对于递归算法,递推算法免除了数据进出栈的过程,也就是说,不需要函数不断的向边界值靠拢,而直接从边界出发,直到求出函数值. ,它的作用不能忽视.所以,在把握这两种算法的时候应该特别注意。 \n",fn);  //输出结果    return 0; } java递归算法分析 递归算法分析:就是把复杂的问题分解为若干个相对简单的子问题,一直分解下去,直到子问题有答案为止,也就是说到了递推的出口 递归算法要注意的两点:       (1) 递归就是在方法里调用自己;       (2) 在使用递归算法时,必须要有一个明确的递归结束条件,称为递归出口。

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