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區(qū)(qū)域特征

  • 異步FIFO是用來適配不同異步FIFO采用了格雷（GRAY）變換技術和雙端口RAM實現(xiàn)了不同時鐘域之間的數(shù)據(jù)無損傳輸

    異步FIFO是用來適配不同時鐘域之間的相位差和頻率飄移的重要模塊。本文設計的異步FIFO采用了格雷（GRAY）變換技術和雙端口RAM實現(xiàn)了不同時鐘域之間的數(shù)據(jù)無損傳輸。該結構利用了GRAY變換的特點，使得整個系統(tǒng)可靠性高和抗干擾能力強，系統(tǒng)可以工作在讀寫時鐘頻率漂移達到正負300PPM的惡劣環(huán)境。并且由于采用了模塊化結構，使得系統(tǒng)具有良好的可擴充性。

    標簽： FIFO GRAY RAM 適配

    上傳時間： 2013-08-08

    上傳用戶：13817753084

  • GF_2_m_域乘法器的快速設計及FPGA實現(xiàn)

    GF_2_m_域乘法器的快速設計及FPGA實現(xiàn)，對于rs編翼碼的理解和設計有幫助

    標簽： FPGA GF 乘法器

    上傳時間： 2013-08-16

    上傳用戶：tangsiyun

  • FPGA輸出數(shù)據(jù)的時頻域分析GUI界面

    FPGA輸出數(shù)據(jù)的時頻域分析GUI界面，\r\n可觀察信號的時域頻域波形，星座圖眼圖等特性

    標簽： FPGA GUI 輸出數(shù)據(jù) 頻域分析

    上傳時間： 2013-08-27

    上傳用戶：ommshaggar

  • 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)字信息安全領域研究的一個熱點。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應用數(shù)學方面取得了一定的發(fā)展。文中結合小波算法，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，改進了小波多尺度分解算法，通過實驗說明，該數(shù)字水印算法對數(shù)字水印的穩(wěn)定性效果明顯

    標簽： 分塊 多尺度 頻域 數(shù)字水印

    上傳時間： 2013-11-08

    上傳用戶：199311

  • 基于改進AdaBoost算法的飛機特征圖像識別

    飛機特征點圖像的識別是航空試飛領域中計算機視覺研究的重要課題，在基于圖像的視頻安全監(jiān)控、自動識別與智能人機交互方面有著重要的研究價值。其檢測算法經(jīng)過長時間的發(fā)展，已經(jīng)取得了顯著的成績。本文中對Paul Viola提出的基于積分圖像和AdaBoost的檢測方法進行了深入研究、改進，并針對實際問題成功應用到飛機特征點圖像的快速檢測中。

    標簽： AdaBoost 算法 特征 圖像識別

    上傳時間： 2013-11-04

    上傳用戶：日光微瀾

  • 形態(tài)梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

    針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點，提出采用形態(tài)梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上，然后對各層的細節(jié)系數(shù)進行軟閾值方法降噪處理，對經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進行重構。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析，能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗和故障軸承的信號分析證明，該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線監(jiān)測和診斷。

    標簽： 梯度 小波降噪 S變換 齒輪故障

    上傳時間： 2013-11-01

    上傳用戶：AISINI005

  • 多時鐘域的異步信號的參考解決

    多時鐘域的異步信號的參考解決

    標簽： 多時鐘域 異步信號

    上傳時間： 2013-11-06

    上傳用戶：極客

  • 通信系統(tǒng)中數(shù)字上變頻技術的研究與設計

    為了將通信系統(tǒng)中數(shù)字基帶信號調(diào)制到中頻信號上，采用數(shù)字上變頻技術，通過對數(shù)字I、Q兩路基帶信號進行FIR成形濾波、半帶插值濾波、數(shù)字混頻處理得到正交調(diào)制后的中頻信號，最后經(jīng)MATLAB仿真分析得到相應的時域和頻域圖，來驗證電路設計的有效性。

    標簽： 通信系統(tǒng) 數(shù)字 變頻技術

    上傳時間： 2013-10-22

    上傳用戶：1318695663

  • 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行循環(huán)平移，使用Contourlet域HMT模型對平移后的圖像進行降噪處理，然后將降噪后的圖像進行循環(huán)反平移，最后將不同循環(huán)平移量下的降噪圖像進行平均處理，以減少去噪后圖像的失真。實驗結果表明，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。

    標簽： Contourlet Spinning Cycle HMT

    上傳時間： 2014-12-23

    上傳用戶：ddddddos

  • 基于EEMD的故障微弱信號特征提取研究

    總體平均經(jīng)驗模式分解（EEMD）方法是一種先進的時頻分析方法，非常適合于對非平穩(wěn)故障微弱信號的分析處理。文中介紹了EEMD方法的原理與算法實現(xiàn)步驟，重點分析了EEMD方法避免模式混淆的機理。利用EEMD方法對齒輪箱振動信號進行分析，成功提取了小齒輪磨損故障特征，驗證了EEMD方法在故障微弱信號特征提取的有效性。

    標簽： EEMD 微弱信號 特征提取

    上傳時間： 2014-11-30

    上傳用戶：wbwyl

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