采用按時間抽選的基4原位算法和坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)數(shù)字式計算機(jī)（CORDIC）算法實現(xiàn)了一個FFT實時譜分析系統(tǒng)。整個設(shè)計采用流水線工作方式，保證了系統(tǒng)的速度，避免了瓶勁的出現(xiàn)；整個系統(tǒng)采用FPGA實現(xiàn)，實驗表明，該系統(tǒng)既有DSP器件實現(xiàn)的靈活性又有專用FFT芯片實現(xiàn)的高速數(shù)據(jù)吞吐能力，可以廣泛地應(yīng)用于數(shù)字信號處理的各個領(lǐng)域。
標(biāo)簽： CORDIC FFT 算法 旋轉(zhuǎn)
上傳時間： 2013-09-01
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JPEG靜止圖像壓縮解壓縮標(biāo)準(zhǔn)的硬件實現(xiàn)及其改進(jìn)算法的研究 這是本人做圖像壓縮時收藏的一個比較經(jīng)典的碩士論文，希望對大家有參考價值
標(biāo)簽： JPEG 碩士 圖像壓縮 標(biāo)準(zhǔn)
上傳時間： 2013-09-01
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關(guān)于用CPLD和FPGA做插補(bǔ)算法的內(nèi)容,對于想用FPGA做控制的朋友是個好的借鑒!
標(biāo)簽： FPGA CPLD 插補(bǔ)算法 控制
上傳時間： 2013-09-02
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VHDL寫的LMS算法程序。利用本地正弦信號，根據(jù)LMS算法對輸入信號進(jìn)行跟蹤。用以產(chǎn)生和輸入信號同頻同相的本地信號。
上傳時間： 2013-09-03
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用vhdl編寫的基于fpga的數(shù)字頻率計程序算法
標(biāo)簽： vhdl fpga 編寫 數(shù)字頻率計
上傳時間： 2013-09-07
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為了減小匹配傅里葉變換分析的計算量，提出了一種基于快速傅里葉變換的快速算法。根據(jù)匹配傅里葉變換的分解將積分形式轉(zhuǎn)化為離散形式，推導(dǎo)出快速算法表達(dá)式。該算法與直接的數(shù)值離散匹配傅里葉變換算法相比較，計算量大大減少。同時給出了其在雷達(dá)信號處理中線性調(diào)頻信號的檢測與參數(shù)估計的應(yīng)用。理論及計算機(jī)仿真結(jié)果表明了該算法的有效性和精確性，有良好的工程應(yīng)用前景。
標(biāo)簽： 傅里葉變換 快速算法 雷達(dá)信號處理
上傳時間： 2013-10-21
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針對SIFT算法復(fù)雜程度高，實時性差，在維數(shù)較高的圖像配準(zhǔn)中并不實用的問題，提出了一種基于線性鑒別分析（LDA）的SIFT算法（SIFT-LDA）。首先利用SIFT算法提取出圖像的特征點向量，然后用LDA方法對其進(jìn)行特征抽取并降維。通過高維自然圖像和單幅人臉圖像進(jìn)行實驗，實驗結(jié)果表明SIFT-LDA算法在保證匹配精度的同時，實時性要優(yōu)于傳統(tǒng)的SIFT算法，其匹配時間相對于傳統(tǒng)SIFT算法縮短了將近一半。
標(biāo)簽： SIFT LDA 算法 圖像配準(zhǔn)
上傳時間： 2013-10-13
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飛機(jī)特征點圖像的識別是航空試飛領(lǐng)域中計算機(jī)視覺研究的重要課題，在基于圖像的視頻安全監(jiān)控、自動識別與智能人機(jī)交互方面有著重要的研究價值。其檢測算法經(jīng)過長時間的發(fā)展，已經(jīng)取得了顯著的成績。本文中對Paul Viola提出的基于積分圖像和AdaBoost的檢測方法進(jìn)行了深入研究、改進(jìn)，并針對實際問題成功應(yīng)用到飛機(jī)特征點圖像的快速檢測中。
上傳時間： 2013-11-04
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艦船電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)可以看作為一個多目標(biāo)、多約束、多時段、離散化的非線性規(guī)劃最優(yōu)問題。根據(jù)艦船電力系統(tǒng)特點，提出了一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法。在傳統(tǒng)粒子群算法的基礎(chǔ)上，運用混沌優(yōu)化理論進(jìn)行初始化粒子的初始種群，提升初始解質(zhì)量；同時，引進(jìn)遺傳操作以改進(jìn)粒子群算法易陷入局部極值的缺點。通過對典型的模型仿真表明，該算法具有更好的尋優(yōu)性能，并且有效地提高了故障恢復(fù)的速度與精度。
標(biāo)簽： 粒子群算法 電力系統(tǒng) 艦船 網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2014-12-23
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在集群系統(tǒng)中，負(fù)載均衡算法是影響系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素之一。為了進(jìn)一步提高集群系統(tǒng)的性能，有必要對負(fù)載均衡算法進(jìn)行優(yōu)化。通過對最小連接算法和DFB（Dynamic Feed-Back）算法的詳細(xì)分析，提出了一種改進(jìn)的動態(tài)反饋負(fù)載均衡算法。該算法通過收集每臺服務(wù)器的實時性能參數(shù)，動態(tài)地計算出各服務(wù)節(jié)點的分配概率，并由此決定用戶請求分配給哪一個服務(wù)節(jié)點。通過對上述三種算法性能的測試，得出了該算法能夠有效提高集群系統(tǒng)性能的結(jié)論。
標(biāo)簽： 動態(tài)反饋 負(fù)載均衡算法
上傳時間： 2013-11-23
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