آموزش متلب، جزوه آموزش کاربرد MATLAB در سیگنال ها، سیستم ها و کنترل

اختصاصی از کوشا فایل آموزش متلب، جزوه آموزش کاربرد MATLAB در سیگنال ها، سیستم ها و کنترل دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

بسته نرم افزاری MATLAB - Matrix Laboratory یک سیستم ماتریس محور برای محاسبات ریاضی و مهندسی است. نرم افزار MATLAB در طول سال های اخیر به ابزار بسیار قدرتمندی برای انجام پردازش های پر زحمت و سنگین مهندسی مبدل شده است. به طوری که رسم برخی نمودارها یا انجام بعضی محاسبات را جز به کمک MATLAB نمی توان تصور کرد. نرم افزار MATLAB امروزه دارای جعبه ابزارهای (ToolBox) متنوعی برای انجام محاسبات مختلف است که از جمله آنها می توان به جعبه ابزار پردازش سیگنال (Signal Processing)، پردازش های آماری (Statistic)، شبکه های عصبی (Neural Network)، دریافت تصویر (Image Acquisition)، پردازش تصویر (Image Processing)، سیستم های کنترلی (Control Systems)، طراحی فیلتر (Filter Design)، منطق فازی (Fuzzy Logic)، الگوریتم های ژنتیک (Genetic Algorithms) و... اشاره نمود. بعضی از این جعبه ابزارها به همراه نرم افزار MATLAB ارائه می شوند و بعضی دیگر را می توان در کار گروه های مختلف یافت. هدف از این جزوه آموزشی، تشریح کامل ساختار نرم افزار MATLAB و جعبه ابزارهای آن نیست، بلکه ارائه مطالب ضروری برای کاربرد موثر MATLAB در حل مسائل پردازش سیگنال و سیستم های کنترل است...

جزوه آموزش کاربرد MATLAB در سیگنال ها، سیستم ها و کنترل، یک جزوه آموزشی مفید و کاربردی از آموزش مبحث سیگنال ها، سیستم و کنترل در نرم افزار پیشرفته متلب است. این جزوه مشتمل بر 3 بخش، 39 صفحه، به زبان فارسی، تایپ شده، به همراه تصاویر رنگی، با فرمت PDF، به ترتیب زیر گردآوری شده است:

بخش 1: MATLAB، یک آزمایشگاه ماتریسی

• شروع کار با MATLAB
• متغیرها در MATLAB
• تعریف آرایه ها و ماتریس ها
• دستورهای ترسیمی
• ایجاد m-file
• ماتریس های خطی

بخش 2: کاربرد MATLAB در پردازش تصویر

• سیگنال تصویر
• دستور Conv
• پردازش تصویر در حوزه فرکانس
• توابع جعبه ابزار پردازش تصویر MATLAB

بخش 3: تحلیل سیستم های کنترلی به کمک MATLAB

• تعریف تابع تبدیل در حوزه لاپلاس
• تجزیه تابع تبدیل و عکس تبدیل لاپلاس
• ترکیب سیستم ها
• تحلیل ترسیمی سیستم های کنترلی
• رسم پاسخ ضربه به کمک impulse
• رسم پاسخ پله به کمک تابع step
• رسم نمودارهای بوده به کمک تابع bode
• تحلیل روت لوکاس به کمک تابع rlucas
• تحلیل نیکولز و تابع nichols
• مقادیر تکین و تابع sigma
• تحلیل نایکوست و تابع nyquist
• ابزار Itiview
• ابزار sisotool
• ابزار Simulink
• توابع جعبه ابزار سیستم های کنترلی

جهت خرید جزوه آموزش کاربرد MATLAB در سیگنال ها، سیستم ها و کنترل به مبلغ فقط 3000 تومان و دانلود آن بر لینک پرداخت و دانلود در پنجره زیر کلیک نمایید.

!!لطفا قبل از خرید از فرشگاه اینترنتی کتیا طراح برتر قیمت محصولات ما را با سایر فروشگاه ها و محصولات آن ها مقایسه نمایید!!

!!!تخفیف ویژه برای کاربران ویژه!!!

با خرید حداقل 10000 (ده هزارتومان) از محصولات فروشگاه اینترنتی کتیا طراح برتر برای شما کد تخفیف ارسال خواهد شد. با داشتن این کد از این پس می توانید سایر محصولات فروشگاه را با 20% تخفیف خریداری نمایید. کافی است پس از انجام 10000 تومان خرید موفق عبارت درخواست کد تخفیف و ایمیل که موقع خرید ثبت نمودید را به شماره موبایل [phone] ارسال نمایید. همکاران ما پس از بررسی درخواست، کد تخفیف را به شماره شما پیامک خواهند نمود.

پایان نامه بهبود طبقه‌بندی سیگنال الکتروکاردیوگرام -ECG- با ماشین بردار پشتیبان و بهینه‌سازی اجتماع ذرات -PSO-SVM-

اختصاصی از کوشا فایل پایان نامه بهبود طبقه‌بندی سیگنال الکتروکاردیوگرام -ECG- با ماشین بردار پشتیبان و بهینه‌سازی اجتماع ذرات -PSO-SVM- دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : WORD (قابل ویرایش)

تعداد صفحات:65

پایان‏ نامه جهت اخذ درجه کارشناسی ارشد
 رشته مهندسی پزشکی

فهرست مطالب:
فصل اول                      مقدمه    1
1-1- مقدمه    2
1-2- تعریف مسئله    2
1-3- ضرورت و اهمیت تحقیق    3
1-4- روش تحقیق    3
1-5- تعریف مفاهیم    4
سیگنال الکتریکی قلب:    4
پتانسیل عمل عضله قلب    5
مرحله استراحت :    5
مرحله دپلاریزاسیون :    5
مرحله رپلاریزاسیون :    5
موج P :    6
منحنی QRS :    6
موج T :    6
قطعه ST :    6
بازه  QT:    6
بیماریهای ضربان قلب :    6
فصل دوم                          پیشینه پژوهش    2
2-1- مقدمه    10
معرفی پایگاه داده:    10
2-2- طبقهبندی سیگنال ECG با استفاده از موجک و شبکه عصبی    10
2-3- طبقهبندی سیگنال ECG با استفاده ازموجک و خواص مورفولوژیک و شبکه عصبی    11
2-4- طبقهبندی سیگنال ECG با استفاده از تبدیل موجک و شبکه عصبی فازی    11
2-5- طبقهبندی سیگنال ECG با استفاده از تبدیل ویولت و شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم پرندگان    12
2-6- طبقهبندی آریتمیهای قلبی با استفاده از SVM    12
2-7- طبقهبندی آریتمی دهلیزی بطنی    12
2-8- طبقهبندی سیگنال الکتروکاردیوگرام با طبقهبند ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم PSO    13
2-9-  طبقهبندی آریتمیهای قلبی با استفاده از PSO    13
2-10-  رویکرد ترکیبی در طبقهبندی سرطان    14
2-11- دستهبندی آریتمیهای قلبی بر مینای تبدیل موجک و SVM    14
2-12- طبقهبندی سیگنال ECG با استفاده از خواص مورفولوژی    14
2-13- انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم فاخته باینری    14
2-14- انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم فاخته    15
فصل سوم                     معرفی الگوریتم‌ها و روش‌های پردازش سیگنالECG    10
3-1- مقدمه    17
3-2- آنالیز موجک    17
3-2-1- تبدیل موج پیوسته (CWT)    18
3-2-2- تبدیل موجک گسسته    18
3-3-2-2- تجزیه چند سطحی    18
3-2-4- انتخاب موجک مادر    19
3-2-4- ویژگیهای استخراج شده از ویولت    21
3-3- ویژگی زمانی    21
3-4- استخراج ویژگی با مدل خودبازگشتی(AR)    22
3-5- استراتژی انتخاب ویژگی    22
3-6- تحلیل مولفه اصلی (PCA)    23
3-7- روش بیشترین وابستگی و کمترین افزونگی (mRMR)    24
3-8- الگوریتم فاخته COA    26
3-8-2- جزییات الگوریتم بهینهسازی فاخته    27
3-8-2-1- تولید محلهای سکونت اولیه فاختهها (جمعیت اولیهی جوابهای کاندید)    29
3-8-2-2- روش فاختهها برای تخمگذاری    30
3-8-2-3- مهاجرت فاختهها    30
3-8-2-4- از بین بردن فاختههای قرار گرفته در مناطق نامناسب    32
3-8-2-5- همگرایی الگوریتم    32
3-9- گسستهسازی دودویی الگوریتم فاخته    33
3-10- ماشین بردار پشتیبان(SVM)    33
3-11- الگوریتم بهینهسازی ذرات(PSO)    35
3-11-1- وزن اینرسی    36
3-12- شمای کلی سیستم طبقهبندی سیگنال ECG    38
فصل چهارم                        روش پیشنهادی طبقه‌بندی سیگنال ECG    17
4-1- مقدمه    40
4-2- پیشپردازش سیگنال ECG    41
4-2-1- شیفت سیگنال به انحراف زمینه    42
4-2-2- حذف مقدار متوسط سیگنال    42
4-2-3- حذف نویز ناشی از برق شهر    43
4-2-4- هموارسازی سیگنال    43
4-2-5- پنجرهگذاری سیگنال    43
4-2-6- آزمون همبستگی و حذف ضربانهای ناهمبسته    44
4-2-7- انتخاب دادههای آموزش و آزمون    44
4-3- ویژگیهای سیگنال    47
4-3-1- استخراج ویژگی    47
4-3-1-1- ویژگی زمانی    47
4-3-1-2- ویژگی موجک    47
4-3-1-3- ویژگی AR    47
4-3-1-4- شناسایی نقاط پراهمیت سیگنال با استفاده از PCA    48
4-3-2-ترکیب و ادغام ویژگیها    48
4-3-2-1- انتخاب ویژگی با PCA    48
4-3-2-2- انتخاب ویژگی با mRMR    49
4-3-2-3- انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم فاخته    49
4-4- طبقهبندی با استفاده از SVM    51
فصل پنجم                 نتیجه‌گیری    55
5-1- مقدمه    56
5-2- مقایسه و نتیجهگیری    56
5-4- ارائه پیشنهاد    57
منابع :    58

چکیده

آریتمی‌های قلبی یکی از بیماری‌های قلبی بوده که در مورد بیماران بستری شده در بخش مراقبتهای ویژه باید به آن توجه شود. هوشمندسازی فرآیند تشخیص دقیق بیماریهای قلبی مساله‌ای است که سال‌ها مورد توجه پژوهشگران قرار گرفته است. در این تحقیق روشی کارآمد جهت گزینش ویژگی‌های مناسب استخراج شده از سیگنال ECG، بر پایه‌ی الگوریتم باینری فاخته (BCOA) ارائه شده است. ویژگی‌های استخراج شده شامل ویژگی‌های زمانی،‌ AR و ضرایب موجک است که تعداد این ویژگی‌ها با استفاده از عملگر mRMR یا PCA کاهش داده می‌شود BCOA ،مجموعه‌هایی از ویژگی تشکیل می‌دهد و همواره در پی یافتن مجموعه‌ای شایسته از تمامی ویژگی‌ها است. ارزیابی این مجموعه از ویژگی‌های ا‌نتخاب شده توسط‌BCOA  با اعمال به طبقه بند SVM بررسی می‌شود. سپس الگوریتم PSO جهت بهینه‌سازی پارامترهای SVM اعمال می‌شود.‌ به کمک شبیه‌سازی کامپیوتری،صحت کلی سیستم برای شناسایی 6 نوع ریتم قلبی %97/98 به دست آمد که در مقایسه دقت حاصل شده با پژوهش‌های پیشین،کارایی مطلوب روش پیشنهادی را نشان می‌دهد.
کلمات کلیدی: طبقهبندی سیگنال الکتروکاردیو گرام، الگوریتم فاخته، طبقه‌بند ماشین بردار پشتیبان

کاربرد فیلتر کالمن عصبی در بهبود سیگنال های صوتی

اختصاصی از کوشا فایل کاربرد فیلتر کالمن عصبی در بهبود سیگنال های صوتی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

چکیده:

در فصل اول، پایان نامه مروری بر پژوهشهای انجام شده توسط محققان و دانشمندا ن طی نیم قرن اخیر دارد و سعی می کند تا روند تکامل خانواده فیلتر کالمن را مورد بررسی قرار دهد. در فصل دوم به معرفی فیلتر کالمن، فیلتر کالمن توسعه یافته و فیلتر کالمن دوگانه می پردازد و روابط آنها و چگونگی استخراج این روابط تشریح می گردد . در فصل سوم موضوع شناسایی سیتمهای خطی و غیر خطی مطرح می گردد و انواع روشهای شناسایی سیستمهای خطی و غیر خطی مورد مطالعه قرار می گیرد . همچنین کاربرد شبکه عصبی در شناسایی سیستمهای غیر خطی و نحوه آموزش و انتخاب ساختار شبکه عصبی تشریح می گردد و در ادامه نحوه آموزش شبکه عصبی انتخاب شده ارائه می گردد . در فصل چهارم نیز به ارائه شبیه سازیهای انجام شده با نرم افزار Matlab 6.5 و مقایسه آنها با یکدیگر پرداخته شده است.

لیست برنامه های نوشته شده نیز در پیوست ۱ ارائه گردیده است.

فهرست مطالب:

چکیده ۱۲
مقدمه ۱۳
فصل ۱
مروری بر پژوهشهای پیشین
۱- فیلتر وینر ۱۴ -۱
۲- فیلتر کالمن ۱۵ -۱
۳- فیلتر کالمن توسعه یافته ۱۶ -۱
۴- روشهای کاهش طیفی ۱۷ -۱
۵- استفاده مستقیم از شبکه عصبی ۱۸ -۱
۶- فیلتر کالمن توسعه یافته دوگانه ۱۹ -۱
۷- فیلتر کالمن درک نشده ۲۰ -۱
۸- فیلتر کالمن درک نشده دوگانه ۲۱ -۱
فصل ۲
معرفی فیلترهای کالمن
۱- مقدمه ۲۵ -۲
۲- فیلتر کالمن ۲۶ -۲
۱- مدل سیگنال و مشاهده ۲۶ -۲-۲
۲- یافتن پارامترهای فیلتر کالمن ۲۹ -۲-۲
۳- خلاصه ای از روابط فیلتر کالمن ۳۱ -۲-۲
۴- خطای سیستم ۳۲ -۲-۲
٧
۵- خصوصیات فیلتر کالمن ۳۳ -۲-۲
۳۴ (EKF) ۳- فیلتر کالمن توسعه یافته -۲
۳۹ (DEKF) ۴- فیلتر کالمن توسعه یافته دوگانه -۲
۱- فیلتر تخمین حالت کالمن توسعه یافته ۴۱ -۴-۲
۲- فیلتر تخمین وزن کالمن توسعه یافته ۴۴ -۴-۲
فصل ۳
شناسایی سیستمهای خطی و غیر خطی
۱- مقدمه ۴۵ -۳
۲- ساختارهای مدل کردن سیستمهای خطی ۴۷ -۳
۳- مدل فضای حالت سیگنالهای صوتی ۵۲ -۳
۴- اعتبار تخمین ۵۳ -۳
۱- تست تابع خود همبستگی ۵۴ -۴-۳
۵- شناسایی و مدل کردن سیستمهای غیر خطی ۵۶ -۳
۵۷ NARX ۱- روش -۵-۳
۶۱ NAR ۲- روش -۵-۳
۳- نمایش شبیه سازیهای مدلسازی صوت ۶۳ -۵-۳
فصل ۴
نمایش شبیه سازیهای انجام شده و نتایج آن
۱- مقدمه ۶۷ -۴
۲- شرح خلاصه مطالب ۶۸ -۴
۳- ساختار مدل ۶۹ -۴
۱- حلقه شناسایی سیستم ۷۰ -۳-۴
٨
۲- ساختار شبکه عصبی ۷۲ -۳-۴
۳- نحوه آموزش شبکه عصبی ۷۳ -۳-۴
۴- نحوه همگرا شدن شبکه عصبی ۸۷ -۳-۴
۴- موضوع تخمین ۸۹ -۴
۱- نحوه تخمین سیگنال صوتی ۹۲ -۴-۴
۵- نتیجه گیری ۱۰۰ -۴
۶- پیشنهاد برای کارهای آینده ۱۰۱ -۴
۱۰۲ MATLAB پیوست ۱- برنامه های نوشته شده با نرم افزار 6.5
فهرست منابع فارسی ۱۰۸
فهرست منابع غیر فارسی ۱۰۹
فهرست نام ها ۱۱۳

نمایش سیگنال های VAG با استفاده از تبدیلات زمان-فرکانس

اختصاصی از کوشا فایل نمایش سیگنال های VAG با استفاده از تبدیلات زمان-فرکانس دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله با عنوان نمایش سیگنال های VAG با استفاده از تبدیلات زمان-فرکانس در فرمت ورد در 16 صفحه و شامل مطالب زیر می باشد:

مقدمه
تبدیل زمان – فرکانس
اهمیت تبدیلهای زمان – فرکانس
تبدیل خطی STFT
تبدیلهای دو خطی
نمایش سیگنال شبیه سازی با استفاده از توزیعهای زمان – فرکانس مذکور
بررسی تبدیل زمان – فرکانس با استفاده از سیگنال VAG
بحث و نتیجه گیری
منابع

دانلود پایان نامه طراحی وساخت دستگاه ثبت کننده سیگنال الکترومایوگرام دو کاناله و مدلسازی فعالیت ایزومتریک ساعد

اختصاصی از کوشا فایل دانلود پایان نامه طراحی وساخت دستگاه ثبت کننده سیگنال الکترومایوگرام دو کاناله و مدلسازی فعالیت ایزومتریک ساعد دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

فرمت فایل : word(قابل ویرایش)

تعداد صفحات:67

پایان نامه کارشناسی مهندسی پزشکی

چکیده:

هدف از این پروژه ساخت امپلی فایر دو کاناله EMG و مدلسازی فعالیت ایزومتریک ساعد و به دست اوردن رابطه کیفی بین نیروی وارد بر کف دست و دامنه EMG دو عضله دو سر و سه سر بازو و میزان نیروی متوسط ایجاد شده در انهاست.

سیگنال EMG دو عضله به وسیله کارت صوتی به کامپیوتر داده شده و از نرم افزار MATLAB برای نمایش و پردازش داده ها استفاده می شود.سپس اضافه کردن وزنه هادر کف دست و مطالعه EMG دو عضله و انتگرال قدر مطلق انها روابط مطرح شده در قسمت بالا را به دست می اوریم.

در بخش مدلسازی پس از ساده سازی به مدلسالزی ماهیچه دو سر بازو می رسیم که برای ثبت پاسخ ان از سنسوری که خودمان طراحی کردیم استفاده می کنیم و پاسخ این سنسور را هم با کارت صوتی به کامپیوتر می دهیم.

مقدمه

 در اثر انتقال سیگنالهای عصبی به عضله , تارهای عضلانی فعال شده و ایجاد پتانسیل عمل  می نماید که به آن EMG گویند که در واقع تجلی اراده انسان برای انجام حرکت است . انتشار این پتانسیل های عمل در طول عضله ادامه یافته و بر روی پوست قابل دریافت می گردند . با نصب الکترودهای پوستی می توان این سیگنالها را از سطح پوست دریافت نمود .

سیگنالهای EMG از نظر فرکانس در محدودهhz 25 تا چند کیلو هرتز تغییر می کنند و دامنه های سیگنال بسته به نوع سیگنال والکترودهای استفاده شده از ۱۰۰ میکروولت تا ۹۰ میلی ولت تغییر می کنند .

فهرست مطالب:

چکیده

مقدمه

فصل اول

مقدمه

شکل ۱-۱-مقایسه دامنه و فرکانس EMG با سیگنالهای حیاتی دیگر

منابع نویز

منشاْ سیگنال EMG

فصل دوم

بررسی الکترودها

محل قرارگیری الکترودها

شکل ۲-۱- نحوه الکترود گذاری

 بررسی انواع الکترود

شکل ۲-۲- الکترود صفحه فلزی که برای عضوها به کار می رود .

شکل ۲-۳- الکترود صفحه فلزی که با نوار جراحی استفاده می شود .

شکل ۲-۴- الکترود های فوم پد یک بار مصرف ، اغلب با دستگاههای مونیتورینگ استفاده می شوند .

شکل ۲-۵ – نمونه ای از الکترودهای مکشی

. شکل ۲-۶- نمایی از الکترود های سوزنی

نکات مهم در مورد استفاده از الکترودها

فصل سوم

سخت افزار پروژه

تقویت اولیه سیگنال

شکل ۳-۱- ساده ترین تقویت کننده تفاضلی

شکل ۳-۲- تقویت کننده سیگنال حیاتی با استفاده از دو opamp

فیلترهای مدار

طراحی فیلتر بالاگذر

شکل ۳-۳- فیلتر بالا گذر

شکل۳-۴- پاسخ فرکانسی فیلتر بالا گذر

طراحی فیلتر پایین گذر

شکل۳-۵ فیلتر پایین گذر

شکل۳-۶ پاسخ فرکانسی فیلتر پایین گذر

مدار تقویت کننده ثانویه

شکل۳-۶ مدار تقویت کننده

طراحی فیلتر میان نگذر

شکل ۳-۷ فیلتر میان نگذر

شکل۳-۸ پاسخ فرکانسی فیلتر میان نگذر

ایزولاسیون

شکل ۳-۹ مدار داخلی IL300

شکل ۳-۱۰مدار داخلی IL300

فصل چهارم

کارت صوتی

شکل ۴-۲- ساختار داخلی کارت صدا

فصل پنجم

مدل سازی سیستم های بیولوژیک

انقباض ایزومتریک و ایزوتونیک

مدل سازی دینامیک ایزومتریک ساعد

سا عد FOREARM

بازو UPPER ARM

شکل ۲-۱

شکل ۲-۲

حرکت ایزومتریک ساعد

شکل۲-۳

 ماهیچه

شکل۲-۴

شکل۲-۵

شکل۲-۶

مدلسازی ماهیچه

مدل مکانیکیHills

شکل۲-۷

شکل۲-۸

شکل۲-۹

شکل۲-۱۰

سنسور جابجایی

شکل۲-۱۱

شکل ۲-۱۲

رابطه ی EMG و وزنه ها

فصل ششم

نرم افزار پروژه

شکل ۳-۱

پیشنهادات

مراجع