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二乘濾波

最小二乘估計

最小二乘估計，中位數(shù)估計，M估計測量數(shù)據(jù)處理方面的一個簡單的例子

標簽：

上傳時間： 2013-12-14

上傳用戶：qb1993225
主成分分析和偏最小二乘SquaresPrincipal成分分析（ PCA ）和偏最小二乘（ PLS ）

主成分分析和偏最小二乘SquaresPrincipal成分分析（ PCA ）和偏最小二乘（ PLS ），廣泛應(yīng)用于工具。此代碼是為了顯示他們的關(guān)系，通過非線性迭代偏最小二乘（ NIPALS ）算法。

標簽： SquaresPrincipal PCA PLS 分

上傳時間： 2014-07-30

上傳用戶：songyue1991
雙支持向量機以及最小二乘雙支持向量機的實現(xiàn)

雙支持向量機以及最小二乘雙支持向量機的推導(dǎo)論文

標簽： 雙支持向量機最小二乘雙支持向量機；

上傳時間： 2015-11-21

上傳用戶：fjm0661
遞推最小二乘算法

遞推最小二乘算法，一種建模方法，含完整程序和仿真結(jié)果。

標簽： 算法

上傳時間： 2016-05-19

上傳用戶：peipeijian
基于提升機構(gòu)的二維離散小波的FPGA設(shè)計

在衛(wèi)星遙感設(shè)備中，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展和對傳輸式觀測衛(wèi)星遙感圖像質(zhì)量要求的不斷提高，航天遙感圖像的分辨率和采樣率也越來越高，由此引起高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)存儲量和傳輸數(shù)據(jù)量的急劇增長，然而衛(wèi)星信道帶寬有限。為了盡量保持高分辨率遙感圖像所具有的信息，必須解決輸入數(shù)據(jù)碼率和傳輸信道帶寬之間的矛盾。所以星載高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)的高保真、實時、大壓縮比壓縮技術(shù)就成了解決這一矛盾的關(guān)鍵技術(shù)。FPGA器件為實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮提供了一種壓縮算法的硬件實現(xiàn)的一個理想的平臺。FPGA器件集成度高，體積小，通過用戶編程實現(xiàn)專門應(yīng)用的功能。它允許電路設(shè)計者利用基于計算機的開發(fā)平臺，經(jīng)過設(shè)計輸入，仿真，測試和校驗，直到達到預(yù)期的結(jié)果，減少了開發(fā)周期。小波變換能夠適應(yīng)現(xiàn)代圖像壓縮所需要的如多分辨率、多層質(zhì)量控制等要求，在較大壓縮比下，小波圖像壓縮質(zhì)量明顯好于DCT變換，因此小波變換成為新一代壓縮標準JPEG2000的核心算法。同時，小波變換的提升算法結(jié)構(gòu)簡單，能夠?qū)崿F(xiàn)快速算法，有利于硬件實現(xiàn)，因此提升小波變換對于采用FPGA或ASIC來實現(xiàn)圖像變換來說是很好的選擇。本文針對衛(wèi)星遙感圖像的數(shù)據(jù)流，主要研究可以對衛(wèi)星圖像進行實時二維小波變換的方案。針對提升小波變換的VLSI結(jié)構(gòu)和FPGA設(shè)計中的關(guān)鍵技術(shù)，從邊界延拓、濾波器結(jié)構(gòu)、整數(shù)小波、定點運算、原位運算等方面進行了研究和討論，并且完成了針對衛(wèi)星遙感圖像的分塊二維9/7提升小波變換的FPGA實現(xiàn)。采用VerIlog語言對設(shè)計進行了仿真驗證，并將仿真結(jié)果同matlab仿真結(jié)果進行了比較，比較結(jié)果表明該方案能實現(xiàn)對衛(wèi)星遙感圖像數(shù)據(jù)流的二維提升小波變換的功能。同時QuartusII綜合結(jié)果也表明，系統(tǒng)時鐘能夠工作在很高的頻率，可以滿足高速實時對衛(wèi)星圖像的小波變換處理。

標簽： FPGA 提升機二維離散小波

上傳時間： 2013-06-15

上傳用戶：00.00
二維離散小波變換的FPGA實現(xiàn)

小波變換是一種新興的理論，是數(shù)學(xué)發(fā)展史上的重要成果。它無論對數(shù)學(xué)還是對工程應(yīng)用都產(chǎn)生了深遠的影響。最新的靜態(tài)圖像壓縮標準JPEG2000就以離散小波變換(DWT)作為核心變換算法。本文首先較為詳細地分析了小波變換的理論基礎(chǔ)，對多分辨率分析、Mallat算法和提升算法做了介紹。然后分析了JPEG2000所采用的小波濾波器，并引入了一個新的LS97小波。該小波系數(shù)簡單、易于硬件實現(xiàn)，并且與CDF97小波有很好的兼容性，可作為CDF97小波的替代者。使用Matlab對CDF97小波和LS97小波的兼容性做仿真測試，結(jié)果表明這兩個小波具有幾乎相同的性能。在確定所用的小波后，本文設(shè)計了二維離散小波變換的硬件結(jié)構(gòu)。設(shè)計過程中對標準二維小波變換做了優(yōu)化，即將行變換和列變換的歸一化步驟合并計算，這樣可以減少兩次乘法操作。另外還使用移位加代替乘法，提取移位加中的公共算子等方式來優(yōu)化設(shè)計。對于邊界數(shù)據(jù)的處理，本文采用了嵌入式對稱延拓技術(shù)，不需要額外的緩存，節(jié)約了硬件資源。為提高硬件利用率，本文將LeGall53小波變換和LS97小波變換統(tǒng)一起來，只要一個控制信號就可實現(xiàn)兩者之間的轉(zhuǎn)換。本文所提出的結(jié)構(gòu)采用基于行的變換方式，只需要六行中間數(shù)據(jù)即可完成全部行數(shù)據(jù)的小波變換。采用流水線技術(shù)提高了整個設(shè)計的運行速度。最后也給出了二維離散小波反變換的實現(xiàn)結(jié)構(gòu)。在完成硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計的基礎(chǔ)上，使用Verilog硬件描述語言對整個設(shè)計進行了完全可綜合的RTL級描述，采用同步設(shè)計，提高了可靠性。在Xilinx公司的FPGA開發(fā)軟件ISE6.3i中對正反小波變換做了仿真和實現(xiàn)，結(jié)果表明，本設(shè)計能高速高精度地完成正反可逆和不可逆小波變換，可以滿足各種實時性要求。

標簽： FPGA 二維離散小波變換

上傳時間： 2013-07-25

上傳用戶：sn2080395
基于小波變換的圖像去噪算法研究

隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為眾多應(yīng)用系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)。它的發(fā)展主要依賴于兩個性質(zhì)不同、自成體系但又緊密相關(guān)的研究領(lǐng)域：圖像處理算法及其相應(yīng)的電路實現(xiàn)。圖像處理系統(tǒng)的硬件實現(xiàn)—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數(shù)字信號處理器(Digital Signal Process)和現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關(guān)電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預(yù)處理的數(shù)據(jù)量很大，要求處理速度快，但運算結(jié)果相對比較簡單。相對于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統(tǒng)更適合于圖像的預(yù)處理。本文設(shè)計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統(tǒng)。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應(yīng)的Matlab 仿真；然后，為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點，本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準則同時結(jié)合小波系數(shù)尺度間關(guān)系的鄰域閾值去噪算法。經(jīng)Matlab實驗表明，相比于其他幾種經(jīng)典算法，本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節(jié)，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎(chǔ)上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應(yīng)的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現(xiàn)；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和FPGA內(nèi)部各功能模塊的具體實現(xiàn)方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統(tǒng)核心控制模塊，并對各個系統(tǒng)模塊和整體進行了仿真驗證，結(jié)果表明本文設(shè)計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)能滿足實際的圖像處理要求，具有一定的理論和實際應(yīng)用價值。關(guān)鍵詞：圖像處理系統(tǒng)，F(xiàn)PGA，圖像去噪算法，小波變換

標簽： 小波變換圖像去噪算法研究

上傳時間： 2013-05-16

上傳用戶：450976175
基于小波與LS-SVM集成的模擬電路故障檢測

由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點，模擬電路的故障診斷呈現(xiàn)復(fù)雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數(shù)據(jù)不平衡，提出了一種支持向量機集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量，在多類別支持向量機的基礎(chǔ)上，設(shè)計了模擬電路的最小二乘支持向量機預(yù)測模型，實現(xiàn)了對模擬電路的狀態(tài)的故障預(yù)測。將該方法應(yīng)用于Sallen-Key帶通電路進行故障預(yù)測試驗，結(jié)果表明，該方法比單一支持向量機、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和APSVM有更好的分類和泛化性能，故障診斷準確率更高。

標簽： LS-SVM 集成模擬電路故障檢測

上傳時間： 2013-10-31

上傳用戶：417313137
小波工具箱的應(yīng)用基礎(chǔ) 395 16.1 一維小波分析的應(yīng)用 395 16.1.1 小波分解在普通信號分析中的應(yīng)用 395 16.1.2 小波變換在信號特征檢測中的應(yīng)用 411 16.2 二維小

小波工具箱的應(yīng)用基礎(chǔ) 395 16.1 一維小波分析的應(yīng)用 395 16.1.1 小波分解在普通信號分析中的應(yīng)用 395 16.1.2 小波變換在信號特征檢測中的應(yīng)用 411 16.2 二維小波分析的應(yīng)用 417 16.2.1 小波分析在圖像平滑中的應(yīng)用 417 16.2.2 小波分析在圖像增強中的應(yīng)用 418 16.2.3 小波分析在圖像融合中的應(yīng)用 420 16.3 小波包分析的應(yīng)用 422 16.3.1 小波包在信號時頻分析中的應(yīng)用 423 16.3.2 小波包在圖像邊緣檢測中的應(yīng)用 429

標簽： 395 16.1 16 16.2

上傳時間： 2014-01-14

上傳用戶：小草123
此為基于二代提升小波的閾值壓縮算法源碼

此為基于二代提升小波的閾值壓縮算法源碼，其中可以設(shè)置小波變換的分解層數(shù)，使用的小波名稱，及各層閾值設(shè)置計算公式中的參數(shù)。并將低頻系數(shù)轉(zhuǎn)化為十六進制，方便在其上進一步壓縮，如采用Huffman壓縮等，程序思路清楚，附有完整的注釋，可以使用多種小波，并且很好得體現(xiàn)了二代小波的思想，對于初學(xué)小波者幫助很大。

標簽： 提升小波壓縮算法閾值源碼

上傳時間： 2015-11-12

上傳用戶：jackgao