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  • 做過板子的人都知道高速電路的難度

    做過板子的人都知道高速電路的難度,這個(gè)多少有些幫助

    標(biāo)簽: 高速電路

    上傳時(shí)間: 2013-08-28

    上傳用戶:lgd57115700

  • FPGA Express VHDL Reference Manual,對(duì)學(xué)習(xí)VHDL的人來說很好

    FPGA Express VHDL Reference Manual,對(duì)學(xué)習(xí)VHDL的人來說很好

    標(biāo)簽: VHDL Reference Express Manual

    上傳時(shí)間: 2013-08-30

    上傳用戶:維子哥哥

  • 全是FPGA的例子-大家趕快下把 知識(shí)不等人

    全是FPGA的例子 對(duì)大家應(yīng)該有好處 大家趕快下把 知識(shí)不等人

    標(biāo)簽: FPGA

    上傳時(shí)間: 2013-08-30

    上傳用戶:lgd57115700

  • 基于分塊的多尺度小波頻域數(shù)字水印

    數(shù)字水印是數(shù)字信息安全領(lǐng)域研究的一個(gè)熱點(diǎn)。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應(yīng)用數(shù)學(xué)方面取得了一定的發(fā)展。文中結(jié)合小波算法,在數(shù)字圖像的低頻域中采用分塊方法來嵌入數(shù)字水印,改進(jìn)了小波多尺度分解算法,通過實(shí)驗(yàn)說明,該數(shù)字水印算法對(duì)數(shù)字水印的穩(wěn)定性效果明顯

    標(biāo)簽: 分塊 多尺度 頻域 數(shù)字水印

    上傳時(shí)間: 2013-11-08

    上傳用戶:199311

  • 牛人是這樣學(xué)習(xí)模擬電路的

    牛人是這樣學(xué)習(xí)模擬電路的

    標(biāo)簽: 模擬電路

    上傳時(shí)間: 2014-12-23

    上傳用戶:cxl274287265

  • 脈搏波信號(hào)降噪和特征點(diǎn)識(shí)別研究

    對(duì)脈搏波的完全分析是建立在含有少量噪聲且較為清晰的脈搏波信號(hào)中,然而在采集脈搏波信號(hào)時(shí)容易受到多種干擾的影響,使其提取出來的脈搏波含有大量的噪聲,因此降噪處理顯得尤為必要。同時(shí),脈搏波中含有人體生理病理信息,不同的人將表現(xiàn)為不同的特征,可以看出確定脈搏波特征點(diǎn)對(duì)于分析人體生理健康很有意義。針對(duì)信號(hào)去噪問題采用小波變換和多分辨率分析的方法,該方法在時(shí)域和頻域都能表征信號(hào)局部信息的能力,且具有對(duì)信號(hào)具有自適應(yīng)性。運(yùn)用極值法確定出脈搏波的峰值點(diǎn),然后再根據(jù)峰值點(diǎn)確定出其他特征點(diǎn)的位置,實(shí)驗(yàn)證明該方法能夠增加特征點(diǎn)的檢出率。

    標(biāo)簽: 脈搏波 信號(hào)降噪 特征點(diǎn)識(shí)別

    上傳時(shí)間: 2013-10-12

    上傳用戶:shirleyYim

  • 多時(shí)鐘域的異步信號(hào)的參考解決

    多時(shí)鐘域的異步信號(hào)的參考解決

    標(biāo)簽: 多時(shí)鐘域 異步信號(hào)

    上傳時(shí)間: 2013-11-06

    上傳用戶:極客

  • 基于NSCT域各向異性雙變量萎縮圖像去噪

    提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數(shù)模型去模擬NSCT域的系數(shù)的圖像去噪算法,這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數(shù)相鄰尺度間的父子關(guān)系,同時(shí)滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數(shù)方差具有各向異性的特征,基于這種統(tǒng)計(jì)模型,文中先推導(dǎo)出了一種各向異性雙變量收縮函數(shù)的近似形式,然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計(jì)將這種新的閾值收縮函數(shù)應(yīng)用于NSCT域,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比,能夠有效地去除圖像的高斯噪聲,提高了圖像的峰值信噪比;并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細(xì)節(jié)信息,從而明顯改善了圖像的視覺效果。

    標(biāo)簽: NSCT 變量 圖像去噪

    上傳時(shí)間: 2013-10-23

    上傳用戶:thuyenvinh

  • 基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法

    為了提高圖像去噪效果,提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先將待去噪圖像進(jìn)行循環(huán)平移,使用Contourlet域HMT模型對(duì)平移后的圖像進(jìn)行降噪處理,然后將降噪后的圖像進(jìn)行循環(huán)反平移,最后將不同循環(huán)平移量下的降噪圖像進(jìn)行平均處理,以減少去噪后圖像的失真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法不僅可以提高降噪后圖像峰值信噪比,而且可以提高降噪后圖像的視覺效果。

    標(biāo)簽: Contourlet Spinning Cycle HMT

    上傳時(shí)間: 2014-12-23

    上傳用戶:ddddddos

  • 時(shí)鐘抖動(dòng)時(shí)域分析(下)

    時(shí)鐘抖動(dòng)時(shí)域分析(下):

    標(biāo)簽: 時(shí)鐘抖動(dòng) 時(shí)域分析

    上傳時(shí)間: 2013-11-18

    上傳用戶:rocketrevenge

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