<li id="seyw2"></li> L4_1.m: SVD轉換(程式) L4_2.m: 影像轉換的能量集中能力(程式) L4_3a.m: 小波轉換之多重解析架構(程式) L4_3b.m: 小波轉換係數與影像的方向性(程式) energy.m: 能量集中(函式) L4_1.bmp: 影像檔 L4_2.bmp: 影像檔 L4_3b.bmp: 影像檔 woman.mat: Matlab的矩陣變數檔
上傳時間： 2013-11-28
上傳用戶：koulian
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復雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數據不平衡，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上，設計了模擬電路的最小二乘支持向量機預測模型，實現了對模擬電路的狀態的故障預測。將該方法應用于Sallen-Key帶通電路進行故障預測試驗，結果表明，該方法比單一支持向量機、徑向基神經網絡、BP神經網絡和APSVM有更好的分類和泛化性能，故障診斷準確率更高。
上傳時間： 2013-10-31
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用小波構造神經網絡，將小波分解的基函數構成神經的隱函數。
標簽： 神經網絡
上傳時間： 2014-05-24
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MATLAB小波分析 是張德豐 編著的那本黃色書上的源代碼
上傳時間： 2013-06-01
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JPEG 2000是為適應不斷發展的圖像壓縮應用而出現的新的靜止圖像壓縮標準，小波變換是JEPG 2000核心算法之一。小波變換是一種可達到時(空)域或頻率域局部化的時頻域或空頻域分析方法，其多尺度分解特性符合人類的視覺機制，更加適用于圖像信息的處理。提升小波變換是一類不采用傅立葉變換做為主要分析工具的小波變換新方法，提升小波變換的提出大大簡化了小波變換的計算，使其在實時信號處理領域得到廣泛的應用。通過提升的方法很容易構造一般的整數小波變換，由于圖像一般用位數較低的整數表示，整數小波變換可以將為整數序列的圖像矩陣映射成整數小波系數矩陣，這就大大簡化了小波變換的硬件電路設計。在當今數字化和信息化時代背景下，研究具有高速硬件處理功能的可變程邏輯器件在圖像壓縮算法領域的應用已經成為當今研究的熱點。 本文旨在探討和研制基于FPGA的小波變換模塊的可能性和方法。本文采用Xilinx公司的Spartan-Ⅲ系列芯片，根據JPEG 2000推薦無損提升小波算法和有損提升小波算法，設計圖像壓縮系統的小波變換模塊。主要工作如下： 第一部分介紹了傳統小波分析理論和提升小波分析理論。包括連續小波時頻局域性的特征，離散小波變換系數的意義，多分辨分析引出的構造小波基的系統方法和計算離散小波的快速算法等。重點放在介紹正交小波和雙正交小波的構造方法，并介紹了數字圖像在小波域的特點。討論了提升小波變換的基本思想，討論了用提升方法構造小波基以及傳統小波變換的提升實現，討論了整數小波變換。 第二部分介紹了FPGA結構及其設計流程。介紹了FPGA/CPLD器件的特征、發展趨勢及FPGA/CPLD基本結構，然后重點介紹了本文用到的Xilinx公司Spartan-Ⅲ系列芯片的結構特點，以及Xilinx的FPGA開發軟件ISE，最后介紹了硬件描述語言VHDL語言的特點。 最后一部分是本論文研究的主要內容，即JPEG 2000中最核心的算法-提升格式小波變換的一維變換模塊設計和二維變換模塊設計。一維提升小波變換模塊采用兩種不同的電路結構進行設計-低速低功耗的串行流水線結構和高速高功耗的并行陣列結構。同樣，二維小波變換模塊也采用了兩種不同的電路結構進行設計-低速低功耗的折疊結構和高速高功耗的串行結構。 文章對提升小波變換的FPGA實現中的大量細節問題進行了討論，給出了每種結構提升小波變換模塊的電路原理圖，并對原理圖進行了仿真測試，仿真測試結果不僅表明了模塊功能的正確性，而且表明不同小波模塊可以滿足相應領域的實際要求。
上傳時間： 2013-06-08
上傳用戶：dwzjt
針對目前光照補償后人臉圖像的識別率仍不夠理想這一問題，提出了一種基于模糊增強和小波包變換相結合的非均勻光照下人臉識別方法。將人臉圖像在對數域中計算二維小波包變換，通過舍棄部分子帶圖像中的系數來實現人臉
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：gxf2016
本課題設計和完成了一套基于DSP+FPGA結構的小波變換實時圖像處理系統。采用小波算法對圖像進行邊緣提取、圖像增強、圖像融合等處理，并在ADSP-BF535上實現了小波算法，分析了其運行小波算法的性能。圖像處理的數據量比較大，而且運算比較復雜，DSP的特殊結構和性能很好地滿足了系統實現的需要，而FPGA的高速性和靈活性也滿足了系統實時性和穩定性的需要，所以采用DSP+FPGA來實現圖像處理系統是可靠的，也是可行的。系統的硬件設計以DSP和FPGA為平臺，DSP實現算法、管理系統運行、并實現了系統的自啟動；FPGA實現一些接口、時序控制等，簡化了外圍電路，提高了系統的可靠性。結果表明，在ADSP-BF535上實現小波算法，效果良好，而且滿足系統實時性的要求。最后，總結了系統的設計和調試經驗，對調試時遇到的一些問題進行了分析。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：Kecpolo
相對于JPEG中二維離散余弦變換(2DDCT)來說，在JPEG2000標準中，二維離散小波變換(2DDWT)是其圖像壓縮系統的核心變換。在很多需要進行實時處理圖像的系統中，如數碼相機、遙感遙測、衛星通信、多媒體通信、便攜式攝像機、移動通信等系統，需要用芯片實現圖像的編解碼壓縮過程。雖然有許多研究工作者對圖像處理的小波變換進行了研究，但大都只偏重算法研究，對算法硬件實現時的復雜性考慮較少，對圖像處理的小波變換硬件實現的研究也較少。 本文針對圖像處理的小波變換算法及其硬件實現進行了研究。對文獻[13]提出的“內嵌延拓提升小波變換”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法進行仔細分析，提出一種基于提升方式的5/3小波變換適合硬件實現的算法，在MATLAB中仿真驗證了該算法，證明其是正確的。并設計了該算法的硬件結構，在MATLAT的Simulink中進行仿真，對該結構進行VHDL語言的寄存器傳輸級(RTL)描述與仿真，成功綜合到Altera公司的FPGA器件中進行驗證通過。本算法與傳統的小波變換的邊界處理方法比較：由于將其邊界延拓過程內嵌于小波變換模塊中，使該硬件結構無需額外的邊界延拓過程，減少小波變換過程中對內存的讀寫量，從而達到減少內存使用量，降低功耗，提高硬件利用率和運算速度的特點。本算法與文獻[13]提出的算法相比較：無需增加額外的硬件計算模塊，又具有在硬件實現時不改變原來的提升小波算法的規則性結構的特點。這種小波變換硬件芯片的實現不僅適用于JPEG2000的5/3無損小波變換，當然也可用于其它各種實時圖像壓縮處理硬件系統。
上傳時間： 2013-06-13
上傳用戶：jhksyghr
在衛星遙感設備中，隨著遙感技術的發展和對傳輸式觀測衛星遙感圖像質量要求的不斷提高，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據存儲量和傳輸數據量的急劇增長，然而衛星信道帶寬有限。為了盡量保持高分辨率遙感圖像所具有的信息，必須解決輸入數據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據的高保真、實時、大壓縮比壓縮技術就成了解決這一矛盾的關鍵技術。FPGA器件為實現數據壓縮提供了一種壓縮算法的硬件實現的一個理想的平臺。FPGA器件集成度高，體積小，通過用戶編程實現專門應用的功能。它允許電路設計者利用基于計算機的開發平臺，經過設計輸入，仿真，測試和校驗，直到達到預期的結果，減少了開發周期。小波變換能夠適應現代圖像壓縮所需要的如多分辨率、多層質量控制等要求，在較大壓縮比下，小波圖像壓縮質量明顯好于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構簡單，能夠實現快速算法，有利于硬件實現，因此提升小波變換對于采用FPGA或ASIC來實現圖像變換來說是很好的選擇。本文針對衛星遙感圖像的數據流，主要研究可以對衛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結構和FPGA設計中的關鍵技術，從邊界延拓、濾波器結構、整數小波、定點運算、原位運算等方面進行了研究和討論，并且完成了針對衛星遙感圖像的分塊二維9/7提升小波變換的FPGA實現。采用VerIlog語言對設計進行了仿真驗證，并將仿真結果同matlab仿真結果進行了比較，比較結果表明該方案能實現對衛星遙感圖像數據流的二維提升小波變換的功能。同時QuartusII綜合結果也表明，系統時鐘能夠工作在很高的頻率，可以滿足高速實時對衛星圖像的小波變換處理。
上傳時間： 2013-06-15
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磁共振成像（MRI）由于自身獨特的成像特點，使得其處理方法不同于一般圖像.根據不同的應用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個算法.首先，該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點，首先對與噪聲和邊緣相關的小波系數進行建模，然后利用最大似然估計來進行參數估計，同時利用連續尺度間的尺度相關性特點來進行函數升級，以便獲得最佳萎縮函數，進一步提高圖像的質量，最終取得了一定的效果.與此同時，該文對MRI圖像的進一步的分析與應用展開了一定研究，提出了一種改進的快速模糊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，同時考慮鄰域對分割結果的影響，對目標函數加以改進，用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響，達到魯棒分割的目的，為進一步圖像處理和分析打下基礎.通過實驗，我們發現，無論是針對模擬圖像還是實際圖像，該文所提出的兩個算法都取得了較好的效果，達到了預期的目的.
上傳時間： 2013-04-24
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