隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為眾多應(yīng)用系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)。它的發(fā)展主要依賴于兩個性質(zhì)不同、自成體系但又緊密相關(guān)的研究領(lǐng)域：圖像處理算法及其相應(yīng)的電路實現(xiàn)。圖像處理系統(tǒng)的硬件實現(xiàn)—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數(shù)字信號處理器(Digital Signal Process)和現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關(guān)電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預(yù)處理的數(shù)據(jù)量很大，要求處理速度快，但運算結(jié)果相對比較簡單。相對于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統(tǒng)更適合于圖像的預(yù)處理。本文設(shè)計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統(tǒng)。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應(yīng)的Matlab 仿真；然后，為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點，本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準(zhǔn)則同時結(jié)合小波系數(shù)尺度間關(guān)系的鄰域閾值去噪算法。經(jīng)Matlab實驗表明，相比于其他幾種經(jīng)典算法，本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節(jié)，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎(chǔ)上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應(yīng)的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現(xiàn)；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和FPGA內(nèi)部各功能模塊的具體實現(xiàn)方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統(tǒng)核心控制模塊，并對各個系統(tǒng)模塊和整體進行了仿真驗證，結(jié)果表明本文設(shè)計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)能滿足實際的圖像處理要求，具有一定的理論和實際應(yīng)用價值。關(guān)鍵詞：圖像處理系統(tǒng)，F(xiàn)PGA，圖像去噪算法，小波變換
上傳時間： 2013-05-16
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由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點，模擬電路的故障診斷呈現(xiàn)復(fù)雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數(shù)據(jù)不平衡，提出了一種支持向量機集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量，在多類別支持向量機的基礎(chǔ)上，設(shè)計了模擬電路的最小二乘支持向量機預(yù)測模型，實現(xiàn)了對模擬電路的狀態(tài)的故障預(yù)測。將該方法應(yīng)用于Sallen-Key帶通電路進行故障預(yù)測試驗，結(jié)果表明，該方法比單一支持向量機、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和APSVM有更好的分類和泛化性能，故障診斷準(zhǔn)確率更高。
上傳時間： 2013-10-31
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提出了一種針對JPEG圖像的通用隱寫分析算法。該算法提取了15個具有良好分類特性的特征參數(shù)，輸入構(gòu)建的LS-SVM分類器，以達到檢測載密圖像的目的。實驗結(jié)果表明，該算法的檢測正確率較高，檢測速度快，能夠?qū)崿F(xiàn)針對各類JPEG載密圖像的有效檢測。
上傳時間： 2014-12-23
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為了使計算機能更好的識別人臉表情，對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進行了研究。首先對包含表情區(qū)域的靜態(tài)灰度圖像進行預(yù)處理，包括對確定的人臉表情區(qū)域進行尺寸和灰度歸一化，然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征，使用快速PCA方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中，利用Fisher準(zhǔn)則提取那些有利于分類的特征，最后用SVM分類器進行分類。實驗結(jié)果表明，上述提出的方法比傳統(tǒng)的方法識別速度更快，能達到實時性的要求，并且具有很好的魯棒性，識別率高。
上傳時間： 2013-11-08
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This paper presents a space vector modulation(SVM)-based switching strategy for a three-level neutral point clamped (NPC) converter that is adapted as a STATCOM.
標(biāo)簽： STATCOM 三電平 變換器 空間矢量
上傳時間： 2013-10-20
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機場道面異物是威脅跑道運行安全的常見病害，及時、準(zhǔn)確的檢測異物具有現(xiàn)實意義。針對現(xiàn)有的人工目視檢測方法，本文基于圖像處理理論，提出了一種機場道面異物的自動檢測算法。根據(jù)機場道面的復(fù)雜背景和常見異物的特點，本文采取了分塊的方法，選擇Harris角點、灰度共生矩陣、灰度級分布范圍等特征，分別用閾值法和SVM法對實際機場道面異物圖像進行檢測。初步實驗證明，該方法可以有效檢測出機場道面復(fù)雜背景下的異物，實驗結(jié)果顯示，檢測正確率達到了98%。
上傳時間： 2013-11-26
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具有結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則的支持向量機（SVM）對于小樣本決策具有較好的學(xué)習(xí)推廣性，并且故障樣本的不足在一定程度上制約了基于知識的方法在故障診斷中的運用。針對這一問題，提出了利用支持向量機的方法對匝間轉(zhuǎn)子繞組短路故障診斷方法。該方法利用小波分析對探測線圈測得感應(yīng)電動勢進行處理構(gòu)造特征向量，然后輸入到支持向量機的多故障分類器中進行故障識別。實驗數(shù)據(jù)表明該方法是可行、有效的，并且在小樣本的情況下，較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更好的分類效果。
標(biāo)簽： 支持向量機 發(fā)電機 匝間 轉(zhuǎn)子
上傳時間： 2013-11-04
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將支持向量機應(yīng)用到典型的時變、非線性工業(yè)過程—— 連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的辨識中, 并與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模相比較, 仿真結(jié)果表明了支持向量機的有效性與優(yōu)越性. 支持向量機以其出色的學(xué)習(xí)能力為工業(yè)過程的辨識提出了一種新的途徑.
標(biāo)簽： SVM 支持向量機 工業(yè)過程 辨識
上傳時間： 2013-10-17
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)java工具箱源代碼 包含BP網(wǎng)絡(luò)，K分類和RBF網(wǎng)絡(luò)
標(biāo)簽： java 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP網(wǎng)絡(luò) 工具箱
上傳時間： 2013-12-18
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C++神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)包ANNIE，可以用C++語言開發(fā)各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：如BP，RBF，HOPFIELD等，同時隨附件帶有基于VC和.NET環(huán)境的示例源程序
標(biāo)簽： ANNIE 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 開發(fā)包
上傳時間： 2014-01-03
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