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記憶算法

  • 基于小波分解和模糊聚類的MRI圖像去噪以及分割算法研究

    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.

    標簽: MRI 小波分解 圖像去噪 分割

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:zhichenglu

  • 基于DSP的SPWM優化算法研究

    介紹了基于DSP 的單相全橋逆變器數字控制系統。詳細論述了利用數字信號處理器TMS320LF2407 產生SPWM 波形和實現雙閉環PI 控制的算法,并給出了其實現原理及軟件流程。針對同相供電

    標簽: SPWM DSP 優化算法

    上傳時間: 2013-05-19

    上傳用戶:sammi

  • 自定制Nios處理器的FFT算法指令

    本文深入研究了Nios 自定制指令的軟硬件接口,基于Altera 的IP 核FFT V2.2.0實現了變換長度為1024 點的高速復數FFT 算法,提出了一種在Nios 嵌入式系統中定制用戶FFT 算

    標簽: Nios FFT 定制 處理器

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:hfmm633

  • 一種公歷到農歷日期轉換算法的實現

    本文主要從單片機軟件實現角度介紹一種公歷到農歷轉換的算法思想, 算法采用MCS-51 指令系統實現。并給出程序流程圖,另外對二十四節氣和生肖的算法也做詳細介紹。關鍵詞:單片機;MCS-51 指

    標簽: 農歷 日期轉換算法

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:lnnn30

  • 一種源程序到程序流程圖的自動生成算法

    本文通過對匯編語言地指令系統的共性的研究,找到了一種有效的在匯編語言的基礎上,自動得到源代碼的流程圖的算法。對軟件維護自動化的實現提供了良好的開端。關鍵詞:程序模塊圖,程序流程圖,網格法,

    標簽: 源程序 流程圖 程序 自動生成

    上傳時間: 2013-07-02

    上傳用戶:JIUSHICHEN

  • 智能PID算法在液位控制系統中的應用

    針對自己開發的液位控制系統參數難以調整的問題,本文提出了一種智能PID 的液位控制方法。智能PID 控制算法是在常規PID 控制算法的基礎上,根據前人和專家的經驗以及操作人員的實際經驗,針對具有大滯后

    標簽: PID 算法 液位控制系統 中的應用

    上傳時間: 2013-07-31

    上傳用戶:windwolf2000

  • 基于DCT的圖像盲水印算法研究與實現

    本文提出一種基于DCT 變換的數字圖像盲水印嵌入算法,通過對水印圖像進行置亂加密與隨機產生嵌入位置來保證水印安全性,實驗證明此算法具有較好的不可見性,能夠抵御JPEG 壓縮、高斯模糊、均值濾波

    標簽: DCT 圖像 盲水印 算法研究

    上傳時間: 2013-07-11

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  • 萬年歷算法分析(公歷陰歷農歷)

    萬年歷算法分析:萬年歷算法一、 陽歷算法具體算法見函數Void get_solar_day_date(void),這樣陽歷日歷的星期排法就確定了。表1:

    標簽: 萬年歷 算法分析 農歷

    上傳時間: 2013-05-23

    上傳用戶:林魚2016

  • 模糊PID控制算法在賽車中的應用

    本文介紹了在非死卡爾智能賽車競賽中的一份技術報告:模糊PID控制算法在賽車中的應用

    標簽: PID 模糊 控制算法 中的應用

    上傳時間: 2013-07-13

    上傳用戶:feilinhan

  • 一種面向無線視頻傳感器網絡的低復雜度視頻編碼算法及其在ARM平臺上的實現

    隨著21世紀的到來,計算機技術,信息處理技術,半導體技術和網絡技術不斷發展,人類社會進入了信息化時代。與此同時,無線視頻傳感器網絡也得到了突飛猛進的發展,成為當今國際上備受關注的熱點研究領域。無線視頻傳感器網絡有著很多的優點和十分廣泛的應用前景。在軍事,工業,城市管理和監控系統等重要領域都有潛在的使用價值。 無線視頻傳感器網絡有著顯著的特征,例如:網絡節點能源有限;網絡帶寬有限;對處理速度要求較高等。由此可見,傳統的視頻編碼標準無法應用于無線視頻傳感器網絡。MPEG-4,H.263,H.264等視頻編碼標準,全是基于運動估計補償實現的,計算量十分巨大,在能量,存儲空間和處理能力均有限的節點難以實現這類高復雜度的編碼算法。 本文針對無線視頻傳感器網絡對視頻編碼算法的具體需求,提出一種基于運動檢測的低復雜度視頻編碼算法。該算法只對當前編碼幀中的運動對象進行編碼,并且以面向對象的結構輸出碼流。實驗結果表明,與H.264全I幀編碼相比,本文提出的算法編碼速度提高了約3倍,編碼性能提高了約2dB。與H.264基本檔次相比,雖然編碼性能略有下降,但是編碼速度平均提高了8倍左右。因此,本文提出的算法可以在編碼效率和編碼速度之間獲得很好的折衷,在一定程度上可以滿足無線視頻傳感器網絡的需求。 本文選用ALDVK_270作為硬件實驗平臺。在分析算法結構的同時,結合嵌入式系統的特點,從算法,內存,高級語言和匯編語言等幾個方面提出優化方案,最終在ARM嵌入式平臺下實現了面向無線視頻傳感器網絡的低復雜度視頻編碼算法。測試結果表明,與優化前相比,優化后的編碼速度有了很大的提高,對于CIF格式的監控視頻序列能夠滿足實時處理的要求。

    標簽: ARM 無線視頻 傳感器網絡 復雜度

    上傳時間: 2013-07-26

    上傳用戶:小小小熊

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