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通过奇异值分解，实现对海杂波的抑制，进而实现弱小目标的检测

如图1所示为由集成运放构成的方波和三角波发生器电路，如图2所示为由集成运放构成的方波和三角波发生器的输出波形图。 　　在图1所示的电路中，级A1组成迟滞电压比较器，输出电压uo1为对称的方波信号。第二级A2组成积分器，输出电压u。为三角波信号。                                                                                                     (1)                                                                     

纽曼公式 两个回路C1和C2，分别通有电流I1和I2，周围是空气。C1在空间产生的矢量位为A1，磁场为B1=▽× A1，且 纽曼公式 C1 C2 R12 I1dl1 I2dl2

对心电信号的干扰进行分析，并利用计算机实现心电信号的预处理，包括针对工频干扰、肌电噪声及基线漂移等噪声采取相关的消噪处理 利用计算机实现对心电信号中关键的 QRS 波群特征点自动检测，采用多组 MITBIH 生理信号数据库，对所用算法进行客观评价； 设计并利用计算机算法实现 ECG 信号特征参数提取，并以此预判存在疾病的可能性，采用多组 MITBIH 生理信号数据库，计算疾病预判正确率，对所设计的算法进行客观评价；

仅适用于 RGB 图像RUN JPEG_main1 ，更改输入图像，如有必要调整输入图像的大小。 有两个小波可用（HAAR 和 WALSH），也可用 DCT 变换。 该编解码器计算 PSNR、压缩比和操作时间。 要获得较大的图像压缩率，请修改量化系数。 如果对此编解码器有任何修改，请分享#EDUCATION_FOR_FREE #LITIM_ABDELKHALEK 的修饰符

正交小波变换在信号处理中的意义 设 则 卷积表示滤波器的作用, 所以 中的每一项都是在 的取样数值.同理, 的每一项都是在 的取样数值.

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为了提取手掌静脉图像的纹理特征, 并有效提高其识别率, 在联合Gabor小波和近邻二值模式(NBP)的基础上提出了一种纹理特征提取方法。该方法利用静脉结构中血管粗细与延伸方向不同的特点, 将掌静脉图像感兴趣区域与4尺度、4方向的Gabor小波卷积获得多个幅值特征, 并在4个不同的尺度下分别求取均值, 获得Gabor尺度均值模式(GSP), 在每个GSP分块上使用NBP描述算子来提取局部邻域关系模式(GSPNBP)。然后将这些多尺度、多方向的GSPNBP分块区域的编码序列的总和作为掌静脉特征向量。最后通过求特征向量间汉明距离衡量静脉图像的相似程度来计算识别率, 并在PolyU图库和自建图库中进行实验。实验结果显示, 该算法获得的识别率最高可分别可达99.7935%和99.3965%, 识别时间都在1 s以内, 有效增强了算法稳健性。

一维haar小波离散变换及逆变换，二维haar小波离散变换及逆变换，傅里叶变换，离散余弦变换