基于DSP Builder的小波变换设计实现-脑电信号EEG（Electroencephalograph）是人体一种基本生理信号，具有重要的临床诊断和医疗价值。南于脑电信号自身具有非平稳性随机的特点，因此，对其实时滤波具有相当难度。自从Berger 1929年发现脑电信号以来，人们采用多种数字信号处理技术处理分析脑电信号，由于传统的滤波去噪方法所用滤波器一般具有低通特性，因此采用经典滤波法对非平稳信号去噪，降低噪声，展宽波形，平滑信号中突变尖峰的成分，但可能损失这些突变点携带的重要信息，而傅里叶频谱分析仅是一种纯频率分析方法，该方法对时变的非平稳脑电信号无效。
传感器算法处理:加权平滑\简单移动平均线\抽取突变-算法和软件才是传感器最基本的要素,在传感器使用中，我们常常需要对传感器数据进行各种整理，以下介绍几种常用的简单处理方法：加权平滑\简单移动平均线\抽取突变.
三、选择题：1、电力系统发生振荡时，各点电压和电流( A )。A、均作往复性摆动; B、均会发生突变;C变化速度较快;D、电压作往复性摆动。2、距离保护各段的时限由( C )建立。A、测量部分; B、
摘要：由于Delta变换器是一个电流源，电流源的特点就是电流不能突变。因此，当负载（输出电流）突变时，虽然在第一个半周就已开始调整，但来不及补充全部的变化，一直到第三个半周才完
摘要：为了准确区分传感器突变信号产生的原因,提出了基于数学模型的小波频带分析法.针对工业流程中的测控系统,分析了输出突变信号的频率组成与突变原因的关系．用小波频带分析技术，将高低频信号分离,并进行能量
任 立 张国俊 （电子科技大学 电子薄膜与集成器件国家重点实验室，四川 成都 610054）摘 要：提出了一种新型的电荷泵电路设计，该设计利用电容电压不能突变的原理，设计了一种可以用来驱动 高
1.有了Fourier，为什么还需要Wavelet?先来揭揭短：(1)Fourier分析不能刻画时间域上信号的局部特性。(2)Fourier分析对突变和非平稳信号的效果不好，没有时频分
