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電網(wǎng)(wǎng)諧波

  • 基于MATALAB的脈搏波信號的實(shí)時(shí)處理

    本文介紹了從人體采集到的脈搏波信號,由于脈搏波信號信噪比比較低,給后續(xù)參數(shù)的準(zhǔn)確測量帶來了困難,所以對于噪聲干擾的去除是非常重要而必須的。其中脈搏波信號中常見的噪聲有工頻干擾、基線漂移、肢體抖

    標(biāo)簽: MATALAB 脈搏波 信號 實(shí)時(shí)處理

    上傳時(shí)間: 2013-07-23

    上傳用戶:fuzhoulinzexu

  • 基于模糊增強(qiáng)和小波包變換的人臉識別方法

    針對目前光照補(bǔ)償后人臉圖像的識別率仍不夠理想這一問題,提出了一種基于模糊增強(qiáng)和小波包變換相結(jié)合的非均勻光照下人臉識別方法。將人臉圖像在對數(shù)域中計(jì)算二維小波包變換,通過舍棄部分子帶圖像中的系數(shù)來實(shí)現(xiàn)人臉

    標(biāo)簽: 模糊 變換 人臉識別方法

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶:gxf2016

  • 基于DSP+FPGA的小波變換實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      本課題設(shè)計(jì)和完成了一套基于DSP+FPGA結(jié)構(gòu)的小波變換實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)。采用小波算法對圖像進(jìn)行邊緣提取、圖像增強(qiáng)、圖像融合等處理,并在ADSP-BF535上實(shí)現(xiàn)了小波算法,分析了其運(yùn)行小波算法的性能。圖像處理的數(shù)據(jù)量比較大,而且運(yùn)算比較復(fù)雜,DSP的特殊結(jié)構(gòu)和性能很好地滿足了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的需要,而FPGA的高速性和靈活性也滿足了系統(tǒng)實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性的需要,所以采用DSP+FPGA來實(shí)現(xiàn)圖像處理系統(tǒng)是可靠的,也是可行的。系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)以DSP和FPGA為平臺,DSP實(shí)現(xiàn)算法、管理系統(tǒng)運(yùn)行、并實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的自啟動;FPGA實(shí)現(xiàn)一些接口、時(shí)序控制等,簡化了外圍電路,提高了系統(tǒng)的可靠性。結(jié)果表明,在ADSP-BF535上實(shí)現(xiàn)小波算法,效果良好,而且滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求。最后,總結(jié)了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和調(diào)試經(jīng)驗(yàn),對調(diào)試時(shí)遇到的一些問題進(jìn)行了分析。

    標(biāo)簽: FPGA DSP 小波變換 實(shí)時(shí)圖像

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶:Kecpolo

  • JPEG2000二維離散小波變換快速算法研究和FPGA實(shí)現(xiàn)

    相對于JPEG中二維離散余弦變換(2DDCT)來說,在JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)中,二維離散小波變換(2DDWT)是其圖像壓縮系統(tǒng)的核心變換。在很多需要進(jìn)行實(shí)時(shí)處理圖像的系統(tǒng)中,如數(shù)碼相機(jī)、遙感遙測、衛(wèi)星通信、多媒體通信、便攜式攝像機(jī)、移動通信等系統(tǒng),需要用芯片實(shí)現(xiàn)圖像的編解碼壓縮過程。雖然有許多研究工作者對圖像處理的小波變換進(jìn)行了研究,但大都只偏重算法研究,對算法硬件實(shí)現(xiàn)時(shí)的復(fù)雜性考慮較少,對圖像處理的小波變換硬件實(shí)現(xiàn)的研究也較少。  本文針對圖像處理的小波變換算法及其硬件實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了研究。對文獻(xiàn)[13]提出的“內(nèi)嵌延拓提升小波變換”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法進(jìn)行仔細(xì)分析,提出一種基于提升方式的5/3小波變換適合硬件實(shí)現(xiàn)的算法,在MATLAB中仿真驗(yàn)證了該算法,證明其是正確的。并設(shè)計(jì)了該算法的硬件結(jié)構(gòu),在MATLAT的Simulink中進(jìn)行仿真,對該結(jié)構(gòu)進(jìn)行VHDL語言的寄存器傳輸級(RTL)描述與仿真,成功綜合到Altera公司的FPGA器件中進(jìn)行驗(yàn)證通過。本算法與傳統(tǒng)的小波變換的邊界處理方法比較:由于將其邊界延拓過程內(nèi)嵌于小波變換模塊中,使該硬件結(jié)構(gòu)無需額外的邊界延拓過程,減少小波變換過程中對內(nèi)存的讀寫量,從而達(dá)到減少內(nèi)存使用量,降低功耗,提高硬件利用率和運(yùn)算速度的特點(diǎn)。本算法與文獻(xiàn)[13]提出的算法相比較:無需增加額外的硬件計(jì)算模塊,又具有在硬件實(shí)現(xiàn)時(shí)不改變原來的提升小波算法的規(guī)則性結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)。這種小波變換硬件芯片的實(shí)現(xiàn)不僅適用于JPEG2000的5/3無損小波變換,當(dāng)然也可用于其它各種實(shí)時(shí)圖像壓縮處理硬件系統(tǒng)。

    標(biāo)簽: JPEG 2000 FPGA 二維

    上傳時(shí)間: 2013-06-13

    上傳用戶:jhksyghr

  • 基于提升機(jī)構(gòu)的二維離散小波的FPGA設(shè)計(jì)

    在衛(wèi)星遙感設(shè)備中,隨著遙感技術(shù)的發(fā)展和對傳輸式觀測衛(wèi)星遙感圖像質(zhì)量要求的不斷提高,航天遙感圖像的分辨率和采樣率也越來越高,由此引起高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)存儲量和傳輸數(shù)據(jù)量的急劇增長,然而衛(wèi)星信道帶寬有限。為了盡量保持高分辨率遙感圖像所具有的信息,必須解決輸入數(shù)據(jù)碼率和傳輸信道帶寬之間的矛盾。所以星載高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)的高保真、實(shí)時(shí)、大壓縮比壓縮技術(shù)就成了解決這一矛盾的關(guān)鍵技術(shù)。FPGA器件為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮提供了一種壓縮算法的硬件實(shí)現(xiàn)的一個理想的平臺。FPGA器件集成度高,體積小,通過用戶編程實(shí)現(xiàn)專門應(yīng)用的功能。它允許電路設(shè)計(jì)者利用基于計(jì)算機(jī)的開發(fā)平臺,經(jīng)過設(shè)計(jì)輸入,仿真,測試和校驗(yàn),直到達(dá)到預(yù)期的結(jié)果,減少了開發(fā)周期。小波變換能夠適應(yīng)現(xiàn)代圖像壓縮所需要的如多分辨率、多層質(zhì)量控制等要求,在較大壓縮比下,小波圖像壓縮質(zhì)量明顯好于DCT變換,因此小波變換成為新一代壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000的核心算法。同時(shí),小波變換的提升算法結(jié)構(gòu)簡單,能夠?qū)崿F(xiàn)快速算法,有利于硬件實(shí)現(xiàn),因此提升小波變換對于采用FPGA或ASIC來實(shí)現(xiàn)圖像變換來說是很好的選擇。本文針對衛(wèi)星遙感圖像的數(shù)據(jù)流,主要研究可以對衛(wèi)星圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)二維小波變換的方案。針對提升小波變換的VLSI結(jié)構(gòu)和FPGA設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵技術(shù),從邊界延拓、濾波器結(jié)構(gòu)、整數(shù)小波、定點(diǎn)運(yùn)算、原位運(yùn)算等方面進(jìn)行了研究和討論,并且完成了針對衛(wèi)星遙感圖像的分塊二維9/7提升小波變換的FPGA實(shí)現(xiàn)。采用VerIlog語言對設(shè)計(jì)進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,并將仿真結(jié)果同matlab仿真結(jié)果進(jìn)行了比較,比較結(jié)果表明該方案能實(shí)現(xiàn)對衛(wèi)星遙感圖像數(shù)據(jù)流的二維提升小波變換的功能。同時(shí)QuartusII綜合結(jié)果也表明,系統(tǒng)時(shí)鐘能夠工作在很高的頻率,可以滿足高速實(shí)時(shí)對衛(wèi)星圖像的小波變換處理。

    標(biāo)簽: FPGA 提升機(jī) 二維 離散小波

    上傳時(shí)間: 2013-06-15

    上傳用戶:00.00

  • 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(dú)特的成像特點(diǎn),使得其處理方法不同于一般圖像.根據(jù)不同的應(yīng)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(shí)際特點(diǎn),提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細(xì)闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點(diǎn),首先對與噪聲和邊緣相關(guān)的小波系數(shù)進(jìn)行建模,然后利用最大似然估計(jì)來進(jìn)行參數(shù)估計(jì),同時(shí)利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點(diǎn)來進(jìn)行函數(shù)升級,以便獲得最佳萎縮函數(shù),進(jìn)一步提高圖像的質(zhì)量,最終取得了一定的效果.與此同時(shí),該文對MRI圖像的進(jìn)一步的分析與應(yīng)用展開了一定研究,提出了一種改進(jìn)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(diǎn),同時(shí)考慮鄰域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響,對目標(biāo)函數(shù)加以改進(jìn),用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響,達(dá)到魯棒分割的目的,為進(jìn)一步圖像處理和分析打下基礎(chǔ).通過實(shí)驗(yàn),我們發(fā)現(xiàn),無論是針對模擬圖像還是實(shí)際圖像,該文所提出的兩個算法都取得了較好的效果,達(dá)到了預(yù)期的目的.

    標(biāo)簽: MRI 小波分解 圖像去噪 分割

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶:zhichenglu

  • 基于嵌入式ARM的雷達(dá)波控控制系統(tǒng)

    現(xiàn)代社會中相控陣?yán)走_(dá)的應(yīng)用越來越廣泛,相控陣?yán)走_(dá)在目標(biāo)識別、空間探測、雷達(dá)成像等先進(jìn)技術(shù)領(lǐng)域的研究不斷深入。相控陣?yán)走_(dá)的各個部分開始采用全數(shù)字化的控制方式,這對波束控制器提出了更高的技術(shù)要求:運(yùn)算速度快、設(shè)備量少、數(shù)據(jù)吞吐量大、工作方式多、集成度高。為適應(yīng)這些要求,結(jié)合嵌入式技術(shù)的發(fā)展,論文先介紹了相控陣?yán)走_(dá)波控系統(tǒng)的基本功能和發(fā)展趨勢,然后闡述了波束控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法,接著提出基于嵌入式ARM(Advanced RISC Machines)的雷達(dá)波束控制主控系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)方案和開發(fā)調(diào)試過程,論證了基于ARM嵌入式處理器實(shí)現(xiàn)雷達(dá)波束控制主控系統(tǒng)的運(yùn)算、控制、通信等功能的可行性,最后給出了波控分系統(tǒng)通常采用的幾種工程實(shí)現(xiàn)方法和其原理框圖,通過軟硬件相結(jié)合的設(shè)計(jì)滿足雷達(dá)波控系統(tǒng)對組件的控制功能,完善波控系統(tǒng)的通用化和系列化設(shè)計(jì)思想。

    標(biāo)簽: ARM 嵌入式 雷達(dá) 控制系統(tǒng)

    上傳時(shí)間: 2013-04-24

    上傳用戶:KIM66

  • 300W12V輸入正弦波逆變器

    300W 12V輸入正弦波逆變器 300W 12V輸入正弦波逆變器

    標(biāo)簽: 300W12V 輸入 正弦波逆變器

    上傳時(shí)間: 2013-06-01

    上傳用戶:firstbyte

  • 基于ARM的T波交替檢測技術(shù)

    心血管系統(tǒng)疾病是現(xiàn)今世界上發(fā)病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作為一種非穩(wěn)態(tài)的心電變異性現(xiàn)象,是指心電T波段振幅、形態(tài)甚至極性逐拍交替變化。大量研究表明,TWA與室性心律失常、心臟性猝死等有直接密切的關(guān)系,已成為一種無創(chuàng)獨(dú)立性預(yù)測指標(biāo)。隨著數(shù)字信號處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展,微伏級的TWA已經(jīng)可以被檢出,并且精度越來越高。本文以T波交替檢測為中心,基于ARM給出了T波交替檢測技術(shù)原理性樣機(jī)的硬件及軟件,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)的目的。 在TWA檢測研究中,需要對心電信號進(jìn)行預(yù)處理,即信號去噪和特征點(diǎn)檢測。小波分析以其多分辨率的特性和表征時(shí)頻兩域信號局部特征的能力成為我們選取的心電信號自動分析手段。文中采用小波變換將原始心電信號分解為不同頻段的細(xì)節(jié)信號,根據(jù)三種主要噪聲的不同能量分布,采用自適應(yīng)閾值和軟硬閾值折衷處理策略用閾值濾波方法對原始信號進(jìn)行去噪處理:同時(shí)基于心電信號的特征點(diǎn)R峰對應(yīng)于Mexican-hat小波變換的極值點(diǎn),因此我們使用Mexican-hat小波檢測R峰,通過附加檢測方案確保了位置的準(zhǔn)確性,并根據(jù)需要提出了T波矩陣提取方法。 隨后文章介紹了T波交替的產(chǎn)生機(jī)理及研究進(jìn)展,分別從臨床應(yīng)用和檢測方法上展現(xiàn)了目前TWA的發(fā)展進(jìn)程,并利用了譜分析法、相關(guān)分析法和移動平均修正算法分別從時(shí)域和頻域?qū)σ恍颖緮?shù)據(jù)進(jìn)行T波交替檢測。在檢測中譜分析法抗噪能力較強(qiáng),但作為一種頻域檢測方法,無法檢測非穩(wěn)態(tài)TWA信號,而相關(guān)分析法受呼吸、噪聲影響較大,數(shù)據(jù)要求較高,因此可以在譜分析檢測為陽性TWA基礎(chǔ)上,再對信號進(jìn)行相關(guān)分析,從而克服自身算法缺陷,確定交替幅度和時(shí)間段。最后對影響檢測結(jié)果的因素進(jìn)行討論研究,從而降低檢測誤差。 文章還設(shè)計(jì)了T波交替檢測技術(shù)原理性樣機(jī)的關(guān)鍵部分電路和軟件框架。硬件部分圍繞ARM核的Samsung S3C44BOX為核心,設(shè)計(jì)了該樣機(jī)的關(guān)鍵電路,包括采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊(外部存儲電路、通信接口電路等)。其中在采集模塊中針對心電信號是微弱信號并且干擾大的特點(diǎn),采用了具有高共模抑制比和高輸入阻抗的分級放大電路,有效的提取了信號分量:A/D轉(zhuǎn)換電路保證了信號量化的高精度。利用USB接口芯片和刪內(nèi)部異步串行通訊實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)與外界聯(lián)系。系統(tǒng)軟件中首先介紹了系統(tǒng)的軟件開發(fā)環(huán)境,然后給出了心電信號分析及處理程序設(shè)計(jì)流程圖及實(shí)現(xiàn),使它們共同完成系統(tǒng)的軟件監(jiān)護(hù)功能。

    標(biāo)簽: ARM 檢測技術(shù)

    上傳時(shí)間: 2013-07-27

    上傳用戶:familiarsmile

  • (臺達(dá))開關(guān)電源基本原理與設(shè)計(jì)介紹

    (臺達(dá))開關(guān)電源基本原理與設(shè)計(jì)介紹,比較實(shí)用

    標(biāo)簽: 開關(guān)電源

    上傳時(shí)間: 2013-06-15

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