基于GSM短消息平臺(tái)：用51單片機(jī)實(shí)現(xiàn)了接受短信小燈亮的功能，可以用來遠(yuǎn)程控制
標(biāo)簽： gsm 51單片機(jī) 遠(yuǎn)程控制
上傳時(shí)間： 2022-06-30
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1.1課程介紹,定個(gè)小目標(biāo).mp4 51.1M2020-03-03 16:43 1.2開發(fā)文檔簡讀，了解全貌.mp4 71.2M2020-03-03 16:43 1.3CMS原型，我們的初期目標(biāo).mp4 32.1M2020-03-03 16:43 1.4微信WEB開發(fā)者工具安裝.mp4 57.5M2020-03-03 16:43 2.1創(chuàng)建項(xiàng)目.mp4 226.6M2020-03-03 16:43 2.2編寫關(guān)于我們布局界面.mp4 74.1M2020-03-03 16:43 2.3用變量替換界面里的固定文本.mp4 47.7M2020-03-03 16:43 2.4界面美化.mp4 118.7M2020-03-03 16:43 3.1加入文章列表和內(nèi)容界面.mp4 70.2M2020-03-03 16:43 3.2為程序加入底部菜單導(dǎo)航.mp4 35.8M2020-03-03 16:43 3.3實(shí)現(xiàn)文章列表界面.mp4 224.7M2020-03-03 16:43 3.4實(shí)現(xiàn)內(nèi)容詳情界面.mp4 42.3M2020-03-03 16:43 3.5列表和內(nèi)容界面美化.mp4 128.3M2020-03-03 16:43 4.1小程序CMS系統(tǒng)下載安裝.mp4 117.1M2020-03-03 16:43 4.2系統(tǒng)整體功能介紹.mp4 48.2M2020-03-03 16:43 4.3創(chuàng)建一個(gè)CMS功能插件.mp4 45.1M2020-03-03 16:43 4.4創(chuàng)建CMS數(shù)據(jù)庫模型和文章內(nèi)容管理.mp4 248.9M2020-03-03 16:43 5.1小程序CMS后端接口開放.mp4 124.3M2020-03-03 16:43 5.2小程序列表界面數(shù)據(jù)與后端對(duì)接.mp4 66.3M2020-03-03 16:43 5.3小程序內(nèi)容界面數(shù)據(jù)與后端對(duì)接.mp4 103.4M2020-03-03 16:43 6.1列表頁面加載更多文章.mp4 184.1M2020-03-03 16:43 6.2界面反饋提示.mp4 216.5M2020-03-03 16:43 6.3加入加載中的友好提示.mp4 …………
標(biāo)簽： Visual Turbo 串口通信 編程
上傳時(shí)間： 2013-08-04
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上傳時(shí)間： 2013-06-12
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標(biāo)簽： Castkeman 數(shù)字圖像處理
上傳時(shí)間： 2013-06-18
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標(biāo)簽： 電容
上傳時(shí)間： 2013-06-14
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目前，小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面，新觀點(diǎn)、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論，對(duì)原有的小波去噪方法作進(jìn)一步的改進(jìn)。 經(jīng)典的信號(hào)處理方法，例如傅立葉變換、短時(shí)傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號(hào)處理方法，它將信號(hào)中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號(hào)濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號(hào)去噪方面顯出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法，并對(duì)其適用范圍和效果進(jìn)行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法，最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性，分析了它們對(duì)實(shí)際應(yīng)用的影響和作用。進(jìn)而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪后重構(gòu)的信號(hào)會(huì)使信號(hào)丟失一些細(xì)節(jié)，且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度，只有靠經(jīng)驗(yàn)來確定，不過比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對(duì)于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過程中幾個(gè)參數(shù)的選取問題，并給出了一些選取依據(jù)；對(duì)小波閾值去噪方法的幾個(gè)關(guān)鍵問題進(jìn)行了詳細(xì)討論。對(duì)閾值去噪進(jìn)行了改進(jìn)，利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來實(shí)現(xiàn)信號(hào)的處理，并通過實(shí)驗(yàn)仿真實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優(yōu)于單獨(dú)應(yīng)用閾值去噪的方法。 在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了改進(jìn)，利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法，仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好，準(zhǔn)確率高，而且易于重構(gòu)信號(hào)。 本文分別對(duì)這四種方法進(jìn)行了算法分析比較，通過實(shí)驗(yàn)仿真來實(shí)現(xiàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對(duì)信號(hào)去噪的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞：小波分析，信號(hào)去噪，閾值，均值逼近，空域相關(guān)
標(biāo)簽： 小波分析 信號(hào)去噪 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-07-19
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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)，用來克服噪聲和非均勻場對(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).通過實(shí)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)，無論是針對(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
上傳用戶：zhichenglu
傅里葉變換是信號(hào)處理領(lǐng)域中較完善、應(yīng)用較廣泛的一種分析手段.但傅里葉變換只是一種時(shí)域或頻域的分析方法,它要求信號(hào)具有統(tǒng)計(jì)平穩(wěn),即時(shí)不變的特性.但是實(shí)際應(yīng)用中存在很多非平穩(wěn)信號(hào),它們并不能很好的用傅立葉變換來處理.小波變換的出現(xiàn)解決了這個(gè)問題,它在處理非平穩(wěn)信號(hào)方面具有傅立葉變換無法比擬的優(yōu)越性.小波變換在通信技術(shù)、信號(hào)處理、地球物理、水利電力、醫(yī)療等領(lǐng)域中獲得了日益廣泛的應(yīng)用.小波變換的研究成為了當(dāng)今學(xué)術(shù)界的一個(gè)熱點(diǎn).隨著現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理朝著高速實(shí)時(shí)的方向發(fā)展,純軟件的程序式信號(hào)處理方法越來越不能滿足實(shí)際應(yīng)用的需求,因此人們希望用硬件電路來實(shí)現(xiàn)高速信號(hào)處理問題.基于以上原因,該文在研究了小波變換的基本理論和特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了小波變換的VLSI電路構(gòu)架,并用FPGA實(shí)現(xiàn)了它的功能.毫無疑問,該文所做的具體工作在理論和實(shí)踐上都有參考價(jià)值.論文中,在簡單介紹了小波變換的基本理論、特點(diǎn)和應(yīng)用;對(duì)信號(hào)小波變換分解,重構(gòu)的MATLAB算法進(jìn)行了分析,為硬件實(shí)現(xiàn)奠定了理論基礎(chǔ).論文在研究了小波核心算法MALLAT算法的基礎(chǔ)上,以直觀的圖形方式描述了算法的流程圖;并由此提出了基于VLSI的電路模塊架構(gòu).根據(jù)上述模塊結(jié)構(gòu),對(duì)相關(guān)模塊進(jìn)行了硬件描述語言(VERILOG-HDL)的建模,并且在仿真平臺(tái)上(ACTIVE-HDL)進(jìn)行了仿真.在仿真正確的前提下,該文選用了EP20K100BC356-1V芯片作為目標(biāo)器件進(jìn)行了綜合和后仿真,并且將仿真結(jié)果通過MATLAB與理論參數(shù)進(jìn)行了比較,結(jié)果表明設(shè)計(jì)是正確的.對(duì)設(shè)計(jì)中存在的誤差和部分模塊的進(jìn)一步優(yōu)化,該文也作了分析和說明,為下一步實(shí)現(xiàn)通用IP核設(shè)計(jì)奠定了基礎(chǔ).
上傳時(shí)間： 2013-06-27
上傳用戶：zhaoq123
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(gè)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(shí)現(xiàn)。圖像處理系統(tǒng)的硬件實(shí)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(hào)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(shí)時(shí)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(yùn)算結(jié)果相對(duì)比較簡單。相對(duì)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(jì)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(diǎn)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(jìn)鄰域閾值去噪算法中對(duì)每個(gè)分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點(diǎn)，本文提出了基于最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計(jì) (SURE)為準(zhǔn)則同時(shí)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(shí)驗(yàn)表明，相比于其他幾種經(jīng)典算法，本文提出的兩種改進(jìn)算法在濾除噪聲的同時(shí)能更好地保護(hù)圖像細(xì)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(jìn)小波鄰域閾值去噪算法進(jìn)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(shí)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(shí)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(chǔ)器控制模塊、去噪計(jì)算模塊和系統(tǒng)核心控制模塊，并對(duì)各個(gè)系統(tǒng)模塊和整體進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)能滿足實(shí)際的圖像處理要求，具有一定的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)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
上傳時(shí)間： 2013-05-16
上傳用戶：450976175
提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應(yīng)濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對(duì)包含噪聲的語音信號(hào)進(jìn)行小波分解，以分離出來的噪聲信號(hào)作為自適應(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應(yīng)算法對(duì)帶噪聲語音信號(hào)進(jìn)行降噪處理，最終實(shí)現(xiàn)語音信號(hào)的信噪分離，去除語音信號(hào)中的噪聲。仿真結(jié)果表明，該方法對(duì)語音信號(hào)有較為明顯的降噪效果。
上傳時(shí)間： 2013-10-14
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