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基于DSPTMS320C54X的癫痫脑电信号处理
发布时间:2017-09-06 阅读：次 [打印文章] [关闭窗口]
再利用CCS中的F功率电感器ile->Load Data电感加工将十六进制的数据导入到DSP的相应内存中去。
反过来，DSP处理之后的数据利用CCS的数据导出File->Save以文本文件形式保存，再用C语言进行数据逆转化，把两个十六进制数进行转化成十进制的浮点数。
其中的result数组就是十进制的浮点型，origin数组就是十六进制的浮点型。
3．2 核心汇编程序介绍
以下是以16位定点乘法实现32位浮点乘法的部分汇电感器生产厂家编程序：
3．3 实验结果与分析
图2(a)为待处理脑电信号，经小波分解后(b)～(f)依次为各级逼近波形图，(g)～(k)则依次为对应的细节波形图。滤掉j=3的细节波形即图2(i)，再进行小波重构后得到图2(1)，从中发现，原图2(a)和重构后的图2(1)几乎看不出明显差别。
4 结语
利用小波变换的Mallat算法对癫痫患者模压电感的脑电信号进行小波分解，保留脑电的源信号信息，将高频差模电感器噪声滤除，利于进一步分析[5]。本文利用了DSP快速数据处理的优点，采用性价电感型号比高的定点型TMS320C54x DSP进行浮点数据处理，结果表明，处理方法可行，效果明显，文中介绍的方法具有一定的理论和实际应电感器生产用价值。利用低门限电压延长电池寿命技术 多年以来，从事电源管理业务的半导体制造商尽力跟上终端系统用户的需求。越来越多的便携式电子产品在功能上花样翻新，这些产品需要峰值性能，要求设计者在设备的物理尺度内实现尽可能高的效率。虽然电池行业努力开
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