1. 課程設(shè)計(jì)的任務(wù) 本次課程設(shè)計(jì)的任務(wù)是實(shí)現(xiàn)一個(gè)算術(shù)邏輯運(yùn)算單元，使之能夠完成不帶進(jìn)位位算術(shù)、邏輯八位二進(jìn)制數(shù)的運(yùn)算。由具有擴(kuò)展能力強(qiáng)，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單清晰，連線方便快捷的總線結(jié)構(gòu)作為系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)測(cè)試采用在系統(tǒng)的每個(gè)總線上設(shè)置測(cè)試孔。采用閃存存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以通過監(jiān)測(cè)模塊來(lái)修改和控制微程序的運(yùn)行。 采用若干種類的芯片組作為運(yùn)算器和數(shù)據(jù)輸入輸出緩沖、輸入鎖存器，其中2片74LS181構(gòu)成8位字長(zhǎng)的ALU單元是算術(shù)邏輯運(yùn)算單元核心。
標(biāo)簽： 算術(shù)邏輯運(yùn)算
上傳時(shí)間： 2014-01-12
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利用同一密鑰的混沌序列對(duì)經(jīng)過置亂的水印信息實(shí)現(xiàn)雙重加密，考慮小波變換的能量分布問題，把水印信息嵌入低頻系數(shù)中，確保水印信息的可靠性。提取時(shí)利用圖像復(fù)原方法實(shí)現(xiàn)盲檢測(cè)。
上傳時(shí)間： 2013-12-28
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：介紹了獨(dú)立成分分析(ICA)的基本模型及其假設(shè)、含混性、非高斯性度量和通用求解過程。討論了目前ICA 的幾個(gè)研究方向的發(fā)展現(xiàn)狀和面臨的問題，分析了ICA 基本模型和幾種擴(kuò)展模型的求解算法，包括盲反卷積、卷積混和的盲分離、非線性瞬時(shí)混合的盲分離。提出了ICA 未來(lái)理論和應(yīng)用研究中的開放課題。
上傳時(shí)間： 2013-12-24
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使用FastICA算法，進(jìn)行盲源分離，得出源信號(hào)。
上傳時(shí)間： 2016-05-26
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matlab 獨(dú)立分量分析 fastica,icaplot,remmean,whiten，盲源分離,去均值,白化處理
標(biāo)簽： fastica icaplot remmean matlab
上傳時(shí)間： 2014-01-03
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獨(dú)立分量分析(Independent Component Analysis，簡(jiǎn)稱ICA)是近二十年來(lái)逐漸發(fā)展起來(lái)的一種盲信號(hào)分離方法。它是一種統(tǒng)計(jì)方法，其目的是從由傳感器收集到的混合信號(hào)中分離出相互獨(dú)立的源信號(hào)，使得這些分離出來(lái)的源信號(hào)之間盡可能獨(dú)立。它在語(yǔ)音識(shí)別、電信和醫(yī)學(xué)信號(hào)處理等信號(hào)處理方面有著廣泛的應(yīng)用，目前已成為盲信號(hào)處理，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等研究領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。 本文簡(jiǎn)要的闡述了ICA的發(fā)展、應(yīng)用和現(xiàn)狀，詳細(xì)地論述了ICA的原理及實(shí)現(xiàn)過程，系統(tǒng)地介紹了目前幾種主要ICA算法以及它們之間的內(nèi)在聯(lián)系，在此基礎(chǔ)上重點(diǎn)分析了一種快速ICA實(shí)現(xiàn)算法一FastICA。 物質(zhì)的非線性熒光譜信號(hào)可以看成是由多個(gè)相互獨(dú)立的源信號(hào)組合成的混合信號(hào)，而這些獨(dú)立的源信號(hào)可以看成是光譜的特征信號(hào)。為了更好的了解光譜信號(hào)的特征，本文利用獨(dú)立分量分析的思想和方法，提出了利用FastICA算法提取光譜信號(hào)的特征的方案，并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。
標(biāo)簽： Independent Component Analysis 分
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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增量旋轉(zhuǎn)編碼器選型有哪些注意事項(xiàng)？ 應(yīng)注意三方面的參數(shù)： 1． 械安裝尺寸，包括定位止口，軸徑，安裝孔位；電纜出線方式；安裝空間體積；工作環(huán) 境防護(hù)等級(jí)是否滿足要求。 2． 分辨率，即編碼器工作時(shí)每圈輸出的脈沖數(shù)，是否滿足設(shè)計(jì)使用精度要求。 3．電氣接口，編碼器輸出方式常見有推拉輸出（F 型HTL 格式），電壓輸出（E），集電極開路（C，常見C 為NPN 型管輸出，C2 為PNP 型管輸出），長(zhǎng)線驅(qū)動(dòng)器輸出。其輸出方式應(yīng)和其控制系統(tǒng)的接口電路相匹配。如何使用增量編碼器？
標(biāo)簽： 增量 參數(shù) 旋轉(zhuǎn)編碼器 方面
上傳時(shí)間： 2014-01-12
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本課程設(shè)計(jì)是基于C語(yǔ)言的，綜合運(yùn)用了光電原理知識(shí)，以及建模原理知識(shí)等，將本課程設(shè)計(jì)基本理論所給出的光電成像器件電子光學(xué)系統(tǒng)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)的物理模型與數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為可以實(shí)際進(jìn)行數(shù)值計(jì)算的CAD程序軟件系統(tǒng)。以此可以用來(lái)計(jì)算確定具有多個(gè)平圓孔闌電極的像增強(qiáng)器電子光學(xué)成像系統(tǒng)的空間電場(chǎng)分布，從而可以分析電子運(yùn)動(dòng)軌跡以及電子光學(xué)系統(tǒng)的成像參數(shù)。
標(biāo)簽： C語(yǔ)言
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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提出了一種基于CCD圖像的塑料齒輪齒形缺陷檢測(cè)方法。采用A102FCCD數(shù)字?jǐn)z像頭采集塑料齒輪的圖像, 經(jīng) 過IEEE1394數(shù)字接口卡傳輸?shù)接?jì)算機(jī)。對(duì)含有噪聲的原始數(shù)字圖像實(shí)施平滑處理、圖像分割、輪廓提取及細(xì)化等處理, 使圖像轉(zhuǎn)變成易于檢測(cè)的單像素寬邊緣信息。檢測(cè)了齒輪中心孔的圓心, 進(jìn)而對(duì)齒輪齒形缺陷進(jìn)行檢測(cè)。理論分析及實(shí)驗(yàn) 結(jié)果表明該方法檢測(cè)速度快、精度高, 滿足產(chǎn)品在線檢測(cè)的要求。
上傳時(shí)間： 2016-07-18
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此代碼產(chǎn)生一個(gè)16QAM信號(hào)，通過高斯白噪聲信道后，對(duì)其使用常模盲均衡算法，最后輸出星座圖和收斂圖。
上傳時(shí)間： 2016-08-10
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