<sup id="w8ioe"></sup> 針對(duì)目前光照補(bǔ)償后人臉圖像的識(shí)別率仍不夠理想這一問(wèn)題，提出了一種基于模糊增強(qiáng)和小波包變換相結(jié)合的非均勻光照下人臉識(shí)別方法。將人臉圖像在對(duì)數(shù)域中計(jì)算二維小波包變換，通過(guò)舍棄部分子帶圖像中的系數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉
標(biāo)簽： 模糊 變換 人臉識(shí)別方法
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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本課題設(shè)計(jì)和完成了一套基于DSP+FPGA結(jié)構(gòu)的小波變換實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)。采用小波算法對(duì)圖像進(jìn)行邊緣提取、圖像增強(qiáng)、圖像融合等處理，并在ADSP-BF535上實(shí)現(xiàn)了小波算法，分析了其運(yùn)行小波算法的性能。圖像處理的數(shù)據(jù)量比較大，而且運(yùn)算比較復(fù)雜，DSP的特殊結(jié)構(gòu)和性能很好地滿足了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的需要，而FPGA的高速性和靈活性也滿足了系統(tǒng)實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性的需要，所以采用DSP+FPGA來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像處理系統(tǒng)是可靠的，也是可行的。系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)以DSP和FPGA為平臺(tái)，DSP實(shí)現(xiàn)算法、管理系統(tǒng)運(yùn)行、并實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的自啟動(dòng)；FPGA實(shí)現(xiàn)一些接口、時(shí)序控制等，簡(jiǎn)化了外圍電路，提高了系統(tǒng)的可靠性。結(jié)果表明，在ADSP-BF535上實(shí)現(xiàn)小波算法，效果良好，而且滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求。最后，總結(jié)了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和調(diào)試經(jīng)驗(yàn)，對(duì)調(diào)試時(shí)遇到的一些問(wèn)題進(jìn)行了分析。
標(biāo)簽： FPGA DSP 小波變換 實(shí)時(shí)圖像
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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相對(duì)于JPEG中二維離散余弦變換(2DDCT)來(lái)說(shuō)，在JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)中，二維離散小波變換(2DDWT)是其圖像壓縮系統(tǒng)的核心變換。在很多需要進(jìn)行實(shí)時(shí)處理圖像的系統(tǒng)中，如數(shù)碼相機(jī)、遙感遙測(cè)、衛(wèi)星通信、多媒體通信、便攜式攝像機(jī)、移動(dòng)通信等系統(tǒng)，需要用芯片實(shí)現(xiàn)圖像的編解碼壓縮過(guò)程。雖然有許多研究工作者對(duì)圖像處理的小波變換進(jìn)行了研究，但大都只偏重算法研究，對(duì)算法硬件實(shí)現(xiàn)時(shí)的復(fù)雜性考慮較少，對(duì)圖像處理的小波變換硬件實(shí)現(xiàn)的研究也較少。 本文針對(duì)圖像處理的小波變換算法及其硬件實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了研究。對(duì)文獻(xiàn)[13]提出的“內(nèi)嵌延拓提升小波變換”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法進(jìn)行仔細(xì)分析，提出一種基于提升方式的5/3小波變換適合硬件實(shí)現(xiàn)的算法，在MATLAB中仿真驗(yàn)證了該算法，證明其是正確的。并設(shè)計(jì)了該算法的硬件結(jié)構(gòu)，在MATLAT的Simulink中進(jìn)行仿真，對(duì)該結(jié)構(gòu)進(jìn)行VHDL語(yǔ)言的寄存器傳輸級(jí)(RTL)描述與仿真，成功綜合到Altera公司的FPGA器件中進(jìn)行驗(yàn)證通過(guò)。本算法與傳統(tǒng)的小波變換的邊界處理方法比較：由于將其邊界延拓過(guò)程內(nèi)嵌于小波變換模塊中，使該硬件結(jié)構(gòu)無(wú)需額外的邊界延拓過(guò)程，減少小波變換過(guò)程中對(duì)內(nèi)存的讀寫(xiě)量，從而達(dá)到減少內(nèi)存使用量，降低功耗，提高硬件利用率和運(yùn)算速度的特點(diǎn)。本算法與文獻(xiàn)[13]提出的算法相比較：無(wú)需增加額外的硬件計(jì)算模塊，又具有在硬件實(shí)現(xiàn)時(shí)不改變?cè)瓉?lái)的提升小波算法的規(guī)則性結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)。這種小波變換硬件芯片的實(shí)現(xiàn)不僅適用于JPEG2000的5/3無(wú)損小波變換，當(dāng)然也可用于其它各種實(shí)時(shí)圖像壓縮處理硬件系統(tǒng)。
上傳時(shí)間： 2013-06-13
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在衛(wèi)星遙感設(shè)備中，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展和對(duì)傳輸式觀測(cè)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(lái)越高，由此引起高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量和傳輸數(shù)據(jù)量的急劇增長(zhǎng)，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(shí)時(shí)、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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮提供了一種壓縮算法的硬件實(shí)現(xiàn)的一個(gè)理想的平臺(tái)。FPGA器件集成度高，體積小，通過(guò)用戶編程實(shí)現(xiàn)專門(mén)應(yīng)用的功能。它允許電路設(shè)計(jì)者利用基于計(jì)算機(jī)的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，經(jīng)過(guò)設(shè)計(jì)輸入，仿真，測(cè)試和校驗(yàn)，直到達(dá)到預(yù)期的結(jié)果，減少了開(kāi)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(biāo)準(zhǔn)JPEG2000的核心算法。同時(shí)，小波變換的提升算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，能夠?qū)崿F(xiàn)快速算法，有利于硬件實(shí)現(xiàn)，因此提升小波變換對(duì)于采用FPGA或ASIC來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像變換來(lái)說(shuō)是很好的選擇。本文針對(duì)衛(wèi)星遙感圖像的數(shù)據(jù)流，主要研究可以對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)二維小波變換的方案。針對(duì)提升小波變換的VLSI結(jié)構(gòu)和FPGA設(shè)計(jì)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(diǎn)運(yùn)算、原位運(yùn)算等方面進(jìn)行了研究和討論，并且完成了針對(duì)衛(wèi)星遙感圖像的分塊二維9/7提升小波變換的FPGA實(shí)現(xiàn)。采用VerIlog語(yǔ)言對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，并將仿真結(jié)果同matlab仿真結(jié)果進(jìn)行了比較，比較結(jié)果表明該方案能實(shí)現(xiàn)對(duì)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(shí)QuartusII綜合結(jié)果也表明，系統(tǒng)時(shí)鐘能夠工作在很高的頻率，可以滿足高速實(shí)時(shí)對(duì)衛(wèi)星圖像的小波變換處理。
標(biāo)簽： FPGA 提升機(jī) 二維 離散小波
上傳時(shí)間： 2013-06-15
上傳用戶：00.00
本代碼實(shí)現(xiàn)了OFDM系統(tǒng)的子空間盲信道估計(jì)，實(shí)現(xiàn)了ber性能
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：gzming
本論文圍繞大容量汽輪發(fā)電機(jī)的進(jìn)相運(yùn)行展開(kāi)了研究工作。全文共分七章。第一章首先闡述了發(fā)電機(jī)進(jìn)相運(yùn)行的重要性和迫切性，對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)方面的研究概況作了較為系統(tǒng)全面的綜述，并對(duì)本論文的研究?jī)?nèi)容作了簡(jiǎn)單介紹。第二章給出了低頻三維渦流電磁場(chǎng)的復(fù)邊值問(wèn)題，并介紹了復(fù)矢量場(chǎng)的一些理論基礎(chǔ)。然后分別利用伴隨算子和伴隨場(chǎng)函數(shù)(廣義相互作用原理)、最小作用原理和拉格朗日乘子法(廣義變分原理)，建立了低頻三維渦流電磁場(chǎng)中非自伴算子問(wèn)題的變分描述。上述三種方法所得的結(jié)果與Galerkin法的結(jié)果完全一致。第三章介紹了圓柱坐標(biāo)系下基于拱形體單元的三維穩(wěn)態(tài)溫度場(chǎng)有限元計(jì)算模型，并將變分法的結(jié)果與Galerkin法的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。第四章建立了汽輪發(fā)電機(jī)端部三維行波渦流電磁場(chǎng)的數(shù)學(xué)模型，在渦流控制方程中引入了罰函數(shù)項(xiàng)以使庫(kù)倫規(guī)范自動(dòng)滿足，并應(yīng)用廣義相互作用原理導(dǎo)出了對(duì)應(yīng)的泛函變分及其有限元計(jì)算格式。然后對(duì)多臺(tái)大容量汽輪發(fā)電機(jī)端部的渦流電磁場(chǎng)進(jìn)行了實(shí)例計(jì)算，并分析了罰函數(shù)項(xiàng)對(duì)數(shù)值解穩(wěn)定性的影響以及影響端部電磁場(chǎng)的各種因素。第五章建立了大型汽輪發(fā)電機(jī)端部三維溫度場(chǎng)的有限元計(jì)算模型，并應(yīng)用傳熱學(xué)理論研究了散熱系數(shù)、等效熱傳導(dǎo)系數(shù)等問(wèn)題。然后求解了QFSS-300-2型汽輪發(fā)電機(jī)端部大壓圈上的三維溫度場(chǎng)分布，并與兩臺(tái)機(jī)組多種工況下的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比。第六章介紹了二維穩(wěn)態(tài)溫度場(chǎng)的邊值問(wèn)題及其等價(jià)變分，導(dǎo)出了其有限元計(jì)算格式。然后求解了QFQS-200-2型汽輪發(fā)電機(jī)端部壓圈上的溫度分布，并與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比。第七章首先定性研究了汽輪發(fā)電機(jī)從遲相運(yùn)行到進(jìn)相運(yùn)行過(guò)程中不同區(qū)域上磁場(chǎng)強(qiáng)度的變化規(guī)律。然后介紹了發(fā)電機(jī)變參數(shù)數(shù)學(xué)模型，結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)以及最小二乘回歸分析計(jì)算了發(fā)電機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)的相關(guān)電氣參數(shù)，并分析了發(fā)電機(jī)各物理量之間的相互關(guān)系。隨后分析了不同工況下發(fā)電機(jī)端部結(jié)構(gòu)件上的渦流損耗及溫升的變化趨勢(shì)。最后，利用發(fā)電機(jī)變參數(shù)模型給出了發(fā)電機(jī)的飽和功角特性、靜穩(wěn)極限以及運(yùn)行極限圖。
標(biāo)簽： 大型 分 汽輪發(fā)電機(jī) 物理
上傳時(shí)間： 2013-07-10
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磁共振成像（MRI）由于自身獨(dú)特的成像特點(diǎn)，使得其處理方法不同于一般圖像.根據(jù)不同的應(yīng)用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個(gè)算法.首先，該文針對(duì)MRI重建后圖像噪聲分布的實(shí)際特點(diǎn)，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細(xì)闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點(diǎn)，首先對(duì)與噪聲和邊緣相關(guān)的小波系數(shù)進(jìn)行建模，然后利用最大似然估計(jì)來(lái)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，同時(shí)利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行函數(shù)升級(jí)，以便獲得最佳萎縮函數(shù)，進(jìn)一步提高圖像的質(zhì)量，最終取得了一定的效果.與此同時(shí)，該文對(duì)MRI圖像的進(jìn)一步的分析與應(yīng)用展開(kāi)了一定研究，提出了一種改進(jìn)的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點(diǎn)，同時(shí)考慮鄰域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響，對(duì)目標(biāo)函數(shù)加以改進(jìn)，用來(lái)克服噪聲和非均勻場(chǎng)對(duì)MRI圖像分割的影響，達(dá)到魯棒分割的目的，為進(jìn)一步圖像處理和分析打下基礎(chǔ).通過(guò)實(shí)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是針對(duì)模擬圖像還是實(shí)際圖像，該文所提出的兩個(gè)算法都取得了較好的效果，達(dá)到了預(yù)期的目的.
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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現(xiàn)代社會(huì)中相控陣?yán)走_(dá)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，相控陣?yán)走_(dá)在目標(biāo)識(shí)別、空間探測(cè)、雷達(dá)成像等先進(jìn)技術(shù)領(lǐng)域的研究不斷深入。相控陣?yán)走_(dá)的各個(gè)部分開(kāi)始采用全數(shù)字化的控制方式，這對(duì)波束控制器提出了更高的技術(shù)要求：運(yùn)算速度快、設(shè)備量少、數(shù)據(jù)吞吐量大、工作方式多、集成度高。為適應(yīng)這些要求，結(jié)合嵌入式技術(shù)的發(fā)展，論文先介紹了相控陣?yán)走_(dá)波控系統(tǒng)的基本功能和發(fā)展趨勢(shì)，然后闡述了波束控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，接著提出基于嵌入式ARM（Advanced RISC Machines）的雷達(dá)波束控制主控系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)方案和開(kāi)發(fā)調(diào)試過(guò)程，論證了基于ARM嵌入式處理器實(shí)現(xiàn)雷達(dá)波束控制主控系統(tǒng)的運(yùn)算、控制、通信等功能的可行性，最后給出了波控分系統(tǒng)通常采用的幾種工程實(shí)現(xiàn)方法和其原理框圖，通過(guò)軟硬件相結(jié)合的設(shè)計(jì)滿足雷達(dá)波控系統(tǒng)對(duì)組件的控制功能，完善波控系統(tǒng)的通用化和系列化設(shè)計(jì)思想。
標(biāo)簽： ARM 嵌入式 雷達(dá) 控制系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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300W 12V輸入正弦波逆變器 300W 12V輸入正弦波逆變器
上傳時(shí)間： 2013-06-01
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心血管系統(tǒng)疾病是現(xiàn)今世界上發(fā)病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作為一種非穩(wěn)態(tài)的心電變異性現(xiàn)象，是指心電T波段振幅、形態(tài)甚至極性逐拍交替變化。大量研究表明，TWA與室性心律失常、心臟性猝死等有直接密切的關(guān)系，已成為一種無(wú)創(chuàng)獨(dú)立性預(yù)測(cè)指標(biāo)。隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，微伏級(jí)的TWA已經(jīng)可以被檢出，并且精度越來(lái)越高。本文以T波交替檢測(cè)為中心，基于ARM給出了T波交替檢測(cè)技術(shù)原理性樣機(jī)的硬件及軟件，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)的目的。 在TWA檢測(cè)研究中，需要對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，即信號(hào)去噪和特征點(diǎn)檢測(cè)。小波分析以其多分辨率的特性和表征時(shí)頻兩域信號(hào)局部特征的能力成為我們選取的心電信號(hào)自動(dòng)分析手段。文中采用小波變換將原始心電信號(hào)分解為不同頻段的細(xì)節(jié)信號(hào)，根據(jù)三種主要噪聲的不同能量分布，采用自適應(yīng)閾值和軟硬閾值折衷處理策略用閾值濾波方法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行去噪處理：同時(shí)基于心電信號(hào)的特征點(diǎn)R峰對(duì)應(yīng)于Mexican-hat小波變換的極值點(diǎn)，因此我們使用Mexican-hat小波檢測(cè)R峰，通過(guò)附加檢測(cè)方案確保了位置的準(zhǔn)確性，并根據(jù)需要提出了T波矩陣提取方法。 隨后文章介紹了T波交替的產(chǎn)生機(jī)理及研究進(jìn)展，分別從臨床應(yīng)用和檢測(cè)方法上展現(xiàn)了目前TWA的發(fā)展進(jìn)程，并利用了譜分析法、相關(guān)分析法和移動(dòng)平均修正算法分別從時(shí)域和頻域?qū)σ恍颖緮?shù)據(jù)進(jìn)行T波交替檢測(cè)。在檢測(cè)中譜分析法抗噪能力較強(qiáng)，但作為一種頻域檢測(cè)方法，無(wú)法檢測(cè)非穩(wěn)態(tài)TWA信號(hào)，而相關(guān)分析法受呼吸、噪聲影響較大，數(shù)據(jù)要求較高，因此可以在譜分析檢測(cè)為陽(yáng)性TWA基礎(chǔ)上，再對(duì)信號(hào)進(jìn)行相關(guān)分析，從而克服自身算法缺陷，確定交替幅度和時(shí)間段。最后對(duì)影響檢測(cè)結(jié)果的因素進(jìn)行討論研究，從而降低檢測(cè)誤差。 文章還設(shè)計(jì)了T波交替檢測(cè)技術(shù)原理性樣機(jī)的關(guān)鍵部分電路和軟件框架。硬件部分圍繞ARM核的Samsung S3C44BOX為核心，設(shè)計(jì)了該樣機(jī)的關(guān)鍵電路，包括采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊(外部存儲(chǔ)電路、通信接口電路等)。其中在采集模塊中針對(duì)心電信號(hào)是微弱信號(hào)并且干擾大的特點(diǎn)，采用了具有高共模抑制比和高輸入阻抗的分級(jí)放大電路，有效的提取了信號(hào)分量：A/D轉(zhuǎn)換電路保證了信號(hào)量化的高精度。利用USB接口芯片和刪內(nèi)部異步串行通訊實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)與外界聯(lián)系。系統(tǒng)軟件中首先介紹了系統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境，然后給出了心電信號(hào)分析及處理程序設(shè)計(jì)流程圖及實(shí)現(xiàn)，使它們共同完成系統(tǒng)的軟件監(jiān)護(hù)功能。
標(biāo)簽： ARM 檢測(cè)技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-07-27
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