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hx711py

于 2020-01-05 发布

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代码说明：

说明：树莓派 hx711 模块 python功能代码(Function code of Python in hx711 module of raspberry pie)

文件列表：

hx711py, 0 , 2020-01-05
hx711py\.gitignore, 31 , 2020-01-05
hx711py\LICENSE, 11357 , 2020-01-05
hx711py\README.md, 963 , 2020-01-05
hx711py\emulated_hx711.py, 9695 , 2020-01-05
hx711py\example.py, 2682 , 2020-01-05
hx711py\hx711.py, 12264 , 2020-01-05
hx711py\hx711.pyc, 9431 , 2020-01-05
hx711py\setup.py, 204 , 2020-01-05

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心电信号检测与分类算法的研究
说明：（1）心电信号预处理心电信号是一种低频且含有众多噪声干扰的信号。针对心电信号存在的噪声干扰问题，本文采用了平稳小波变换结合双变量阈值的方法对其进行去噪处理。通过对心电信号进行八层平稳小波变换，得到不同的小波系数，采用双变量阈值函数表达式对其进行处理得到新的小波系数，最后进行逆平稳小波变换实现小波重构，完成心电信号去噪。Matlab 仿真结果显示，本文算法的准确率较高，信噪比达到 84.5934dB。（2）心电信号波形识别反映心电信号的特征部分往往是信号的突变点，因此需要对心电信号的突变点进行识别检测。本文通过采用二次 B 样条小波对去噪后的心电信号进行四层平稳小波变换，在第四尺度上对心电信号的 R 波进行波形检测。在第二尺度上以正确检测 R 波为基础，实现 Q 波和 S 波的波峰、起始点及终止点检测。为了保证检测精度，本文设置了误检漏检机制。最后在第五尺度实现了 P 波和 T 波波峰、起始点及终止点检测。仿真结果表明本文的算法检测精度较高，准确率达到 99.81%。(This paper proposes an efficient method of ECG signal denoising using the adaptive dualthreshold filter (ADTF) and the discrete wavelet transform (DWT). The aim of this method isto bring together the advantages ofthese methods in order to improve the filtering ofthe ECGsignal. The aim of the proposed method is to deal with the EMG noises, the power lineinterferences and the high frequency noises that could perturb the ECG signal. This algorithm is based on three steps of denoising,)

2020-03-06 12:37:15下载

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