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文檔簡介
1、信號分析是對信號基本性質的研究，在理論研究和實際工程應用中不可或缺的部分。經驗模態(tài)分解(EMD)方法是近年來出現(xiàn)的一種分析非線性、非平穩(wěn)信號的新方法。它能有效解決傅里葉分析以及建立在傅里葉變換上的時頻分析方法如短時傅里葉變換、Wigner-Ville分布和小波變換等不能很好地分析非線性、非平穩(wěn)信號的問題。使用這種方法可以將復雜的數據信號分解，最后分解為有限數量的本征模函數(IMF)，可以有效地提取一個數據序列的趨勢或去掉該數據序列的均值
2、。 目前，對EMD方法的應用多是限于軟件，軟件的使用具有自身的優(yōu)點，但又極大地依賴于計算機的性能。實驗表明，一段過大的數據量，計算機往往要執(zhí)行幾秒鐘，甚至更長。因此，使用軟件進行算法的實際應用不具有良好的實時性。這就迫切需要我們尋找一種替代方法解決運算時間較長的問題。 本文主要研究了基于DSP的EMD算法實現(xiàn)技術。設計了電源模塊、處理器模塊、存儲器模塊、數模轉換電路等硬件電路；根據EMD算法的實現(xiàn)過程，設計了總體算法流程
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