巴特沃斯带通滤波器的matlab代码肌电图
注意：这是我多年未曾使用过的学校项目中的旧代码，太幼稚了。
使用面向对象的方法会更好。
信号处理位是声音，因此请使用它们作为灵感，但我不建议在此使用任何其他功能。
最好制作自己的处理脚本以使您能够理解和维护自己。
我不会对此代码进行任何更改，但是您可以提出有关信号处理方面的问题。
用于处理肌电图（EMG）信号的MATLAB函数和脚本。
最初是为了从CleveMed
BioRadio中获取数据而编写的，用于比较哑铃按压和完美俯卧撑期间的三头肌和三角肌，因此某些事情（例如process脚本）是特定于此的，但是大多数事情对于任何EMG应用程序都适用。
内容
数据结构
肌电图结构
这些脚本利用结构在函数之间存储和传递EMG数据。
一个EMG结构具有以下元素：
元素
意义
signal
EMG样本清单
time
与样本相对应的时间值列表，从0开始
l
信号的长度（样本数）
starts
“开始”事件标记的索引列表
stops
“停止”事件标记的索引列表
n
“开始”和“停止”事件标记的对数
fs
采样频率，单位：Hz
4维数组
process脚本将数据
2021-11-03 12:07:25
8KB
1
第三章 无线大充电器的硬件设计
3.1 无线充电器的总体构成
本文设计的无线充电器主要包括 4 大模块。分别是整流滤波模块、逆变电
路模块、发射和接收模块、整流模块。下面是无线充电系统整体工作流程图。
图 3.1 无线充电系统的工作流程
3.1.1整流滤波电路
整流滤波电路要求有整流和滤波的功能。电路图如下所示：
图 3.2 整流滤波电路
整流电路我们采用的是整理效率较高的桥式电路
[8]
，这种电路由四只二极管
口连接成“桥”式结构。在四个二极管两两交替单向导通过程中实现全波整流。
桥式电路后面的二极管实现了滤波的功能。
在这个电路中，非极 性电容的耐压值和容量分别需
要满足公式：
（3.1）
整流滤
波电路
发
射
线
圈
耦合
整流
电路
输出
为
合适
的
逆变
电路
发
射
线
圈
22)5.1~1( UUC
2021-11-03 00:22:36
2.81MB
1
FIR的Verilog代码、Matlab测试、仿真验证详情见博文“FPGA学习记录（6）＜IIR&FIR滤波器FPGA实现（上）＞”
（Verilog_FIR_4M是FIR&BLACKMAN窗&4MHz采样&低通滤波代码
Verilog_FIR_100MHz是FIR&汉明窗&100MHz采样&带通滤波代码）
2021-10-21 21:06:25
19KB
1
main()
{
int i, k, n, N, kl, kh, nOmega;
float fl, fh, fs, fs1, Q, w, dw;
float xRe[M], xIm[M], Xre[M], Xim[M];
float hRe[ML], hIm[ML], Hdre[ML], Hdim[ML];
float yRe[M], yIm[M], Yre[M], Yim[M];
float Freq[M], HejwRe[M], HejwIm[M], Hejw[M];
float Hre, Him, Alpha, Alpha1, Sita[M];
float f1, f2, t;
clrscr();
N = 22 ;
fl = 500.0 ; fh = 700.0 ; fs = 2200.0 ;
f1 = 50.0 ; f2 = 600.0 ;
2021-10-19 15:05:21
13KB
1
引 言
在FPGA应用中，比较广泛而基础的就是数字滤波器。根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为无限冲击响应(Infinite Impulse Response，IIR)滤波器和有限冲击响应(Finite Impulse Response，FIR)滤波器。DSP Builder集成了Altera和Matlab／Simulink基于FPGA的信号处理的建模和设计。该工具可以将数字信号处理算法(DSP)系统表示成为一个高度抽象的模块，在不降低硬件性能的前提下，自动将系统映射为一个基于FPGA的硬件设计方案。即支持设计者在Matlab中完成算法设计，在Simulink软件中完成系统集成，然后通
2021-10-17 10:19:19
238KB
1
巴特沃斯带通滤波器这个简单的函数是为我的数字图像处理课程编写的在东地中海大学任教副. 哈桑·德米雷尔（Hasan Demirel）教授2010-2011 Spring学期完整报告： http://www.scribd.com/doc/51981950/HW4-Frequency-Domain-Bandpass-Filtering
撰文： 莱昂纳多 O. Iheme (leonardo.iheme@cc.emu.edu.tr) 2011年3月24日
I = 输入灰度图像d0 = 下截止频率d1 = 更高的截止频率
该函数利用带通滤波器的简单原理可以通过将低通滤波器与高通滤波器相乘来获得其中低通滤波器的截止频率高于高通滤波器。
用法 GAUSSIANBPF(I,DO,D1) 例子ima = imread('草.jpg'); ima = rgb2gray(ima); 过滤图像 = gaus
2021-10-09 15:18:00
2KB
1