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工業(yè)領(lǐng)域

  • GF_2_m_域乘法器的快速設(shè)計及FPGA實現(xiàn)

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

    標(biāo)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(biāo)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

  • VERILOG HDL 實際工控項目源碼

    VERILOG HDL 實際工控項目源碼\r\n開發(fā)工具 altera quartus2

    標(biāo)簽： VERILOG HDL 工控 項目

    上傳時間： 2013-09-05

    上傳用戶：youmo81

  • Protel99畫的一款四層工控板內(nèi)容詳細(xì)

    Protel99畫的一款四層工控板內(nèi)容詳細(xì)，使用方便

    標(biāo)簽： Protel 99 工控板

    上傳時間： 2013-09-13

    上傳用戶：1397412112

  • 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)域研究的一個熱點。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(biāo)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

  • 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(biāo)簽： 多時鐘域 異步信號

    上傳時間： 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將這種新的閾值收縮函數(shù)應(yīng)用于NSCT域，實驗結(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

    上傳時間： 2013-10-23

    上傳用戶：thuyenvinh

  • 自動跟蹤工頻陷波器的研究與設(shè)計

    介紹了一種新型線性自動跟蹤工頻陷波器的電路結(jié)構(gòu)。該陷波器應(yīng)用于電子束曝光機束流測量電路中，用來抑制工頻干擾對測量精度的影響。基于對自動跟蹤陷波器的基本工作原理分析，陷波器采用了頻率/電壓轉(zhuǎn)換器與壓控帶阻濾波器相結(jié)合的設(shè)計方案，成功地解決了工頻頻偏對常規(guī)工頻陷波器濾波性能的嚴(yán)重影響問題。提出了提高抑制工頻干擾能力的設(shè)計要點和電路調(diào)試方法。通過性能指標(biāo)的測試和長期實際運行應(yīng)用，證明陷波器滿足了電子束測量中對工頻干擾進(jìn)行強抑制的要求，提高了電子束曝光機的制版質(zhì)量。

    標(biāo)簽： 自動跟蹤 工頻陷波器

    上傳時間： 2013-11-13

    上傳用戶：天涯

  • 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。實驗結(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

    上傳時間： 2014-12-23

    上傳用戶：ddddddos

  • 時鐘抖動時域分析(下)

    時鐘抖動時域分析(下):

    標(biāo)簽： 時鐘抖動 時域分析

    上傳時間： 2013-11-18

    上傳用戶：rocketrevenge

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