1. 課程設計的任務 本次課程設計的任務是實現一個算術邏輯運算單元，使之能夠完成不帶進位位算術、邏輯八位二進制數的運算。由具有擴展能力強，結構簡單清晰，連線方便快捷的總線結構作為系統結構。系統測試采用在系統的每個總線上設置測試孔。采用閃存存儲數據，系統可以通過監測模塊來修改和控制微程序的運行。 采用若干種類的芯片組作為運算器和數據輸入輸出緩沖、輸入鎖存器，其中2片74LS181構成8位字長的ALU單元是算術邏輯運算單元核心。
標簽： 算術邏輯運算
上傳時間： 2014-01-12
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利用同一密鑰的混沌序列對經過置亂的水印信息實現雙重加密，考慮小波變換的能量分布問題，把水印信息嵌入低頻系數中，確保水印信息的可靠性。提取時利用圖像復原方法實現盲檢測。
上傳時間： 2013-12-28
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：介紹了獨立成分分析(ICA)的基本模型及其假設、含混性、非高斯性度量和通用求解過程。討論了目前ICA 的幾個研究方向的發展現狀和面臨的問題，分析了ICA 基本模型和幾種擴展模型的求解算法，包括盲反卷積、卷積混和的盲分離、非線性瞬時混合的盲分離。提出了ICA 未來理論和應用研究中的開放課題。
上傳時間： 2013-12-24
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使用FastICA算法，進行盲源分離，得出源信號。
上傳時間： 2016-05-26
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matlab 獨立分量分析 fastica,icaplot,remmean,whiten，盲源分離,去均值,白化處理
標簽： fastica icaplot remmean matlab
上傳時間： 2014-01-03
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獨立分量分析(Independent Component Analysis，簡稱ICA)是近二十年來逐漸發展起來的一種盲信號分離方法。它是一種統計方法，其目的是從由傳感器收集到的混合信號中分離出相互獨立的源信號，使得這些分離出來的源信號之間盡可能獨立。它在語音識別、電信和醫學信號處理等信號處理方面有著廣泛的應用，目前已成為盲信號處理，人工神經網絡等研究領域中的一個研究熱點。 本文簡要的闡述了ICA的發展、應用和現狀，詳細地論述了ICA的原理及實現過程，系統地介紹了目前幾種主要ICA算法以及它們之間的內在聯系，在此基礎上重點分析了一種快速ICA實現算法一FastICA。 物質的非線性熒光譜信號可以看成是由多個相互獨立的源信號組合成的混合信號，而這些獨立的源信號可以看成是光譜的特征信號。為了更好的了解光譜信號的特征，本文利用獨立分量分析的思想和方法，提出了利用FastICA算法提取光譜信號的特征的方案，并進行了仿真實驗。
標簽： Independent Component Analysis 分
上傳時間： 2013-12-20
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增量旋轉編碼器選型有哪些注意事項？ 應注意三方面的參數： 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 境防護等級是否滿足要求。 2． 分辨率，即編碼器工作時每圈輸出的脈沖數，是否滿足設計使用精度要求。 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），長線驅動器輸出。其輸出方式應和其控制系統的接口電路相匹配。如何使用增量編碼器？
上傳時間： 2014-01-12
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本課程設計是基于C語言的，綜合運用了光電原理知識，以及建模原理知識等，將本課程設計基本理論所給出的光電成像器件電子光學系統計算機輔助設計的物理模型與數學模型轉化為可以實際進行數值計算的CAD程序軟件系統。以此可以用來計算確定具有多個平圓孔闌電極的像增強器電子光學成像系統的空間電場分布，從而可以分析電子運動軌跡以及電子光學系統的成像參數。
標簽： C語言
上傳時間： 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方法。采用A102FCCD數字攝像頭采集塑料齒輪的圖像, 經 過IEEE1394數字接口卡傳輸到計算機。對含有噪聲的原始數字圖像實施平滑處理、圖像分割、輪廓提取及細化等處理, 使圖像轉變成易于檢測的單像素寬邊緣信息。檢測了齒輪中心孔的圓心, 進而對齒輪齒形缺陷進行檢測。理論分析及實驗 結果表明該方法檢測速度快、精度高, 滿足產品在線檢測的要求。
上傳時間： 2016-07-18
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此代碼產生一個16QAM信號，通過高斯白噪聲信道后，對其使用常模盲均衡算法，最后輸出星座圖和收斂圖。
上傳時間： 2016-08-10
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