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三角函数快速计算

  • 匹配傅里叶变换快速算法及在雷达信号处理中应用

    为了减小匹配傅里叶变换分析的计算量,提出了一种基于快速傅里叶变换的快速算法。根据匹配傅里叶变换的分解将积分形式转化为离散形式,推导出快速算法表达式。该算法与直接的数值离散匹配傅里叶变换算法相比较,计算量大大减少。同时给出了其在雷达信号处理中线性调频信号的检测与参数估计的应用。理论及计算机仿真结果表明了该算法的有效性和精确性,有良好的工程应用前景。

    标签: 傅里叶变换 快速算法 雷达信号处理

    上传时间: 2013-10-21

    上传用户:chongchong1234

  • 基于CUDA的红外图像快速增强算法研究

    针对红外图像边缘模糊,对比度低的问题,文中研究了改进的中值滤波和改进的Sobel边缘检测对红外图像进行处理。在对处理后图像的特征进行分析的基础上,研究了改进的Laplace金字塔分解的图像融合算法,并基于CUDA并行处理技术,在可编程GPU上实现了红外图像快速增强的目的。该算法结合GPU的内存特点,应用纹理映射、多点访问、并行触发技术,优化数据的存储结构,提高数据处理速度,适用于对红外图像增强的实时性要求较高的领域。实验结果表明,该算法有较好的并行特性,能充分利用CUDA的并行计算能力,提高了红外图像增强的实时性,处理分辨率为3 096×3 096的红外图像时加速比达32.189。

    标签: CUDA 红外图像 算法研究

    上传时间: 2014-01-03

    上传用户:mh_zhaohy

  • 对非整周期正弦波形信噪比计算方法的研究

    以双音多频信号为例,通过运用快速傅里叶变换和Hanning窗等数学方法,分析了信号频率,电平和相位之间的关系,推导出了计算非整周期正弦波形信噪比的算法,解决了数字信号处理中非整周期正弦波形信噪比计算精度低下的问题。以C编程语言进行实验,证明了算法的正确性和可重用性,并可极大的提高工作效率。

    标签: 周期 信噪比 正弦 波形

    上传时间: 2014-01-18

    上传用户:laomv123

  • 变频器制动单元和制动电阻的计算

    着重对变频器驱动三相交流电动机带大位能负载下放时,变频器电气制动动态过程进行分析,依据制动转矩和制动过程时间的要求,合理计算制动单元和制动电阻,并对轮胎式集装箱门式起重机(RTG)的起升变频器制动单元和制动电阻进行校验,以获得理想的快速制动特性。

    标签: 变频器 制动单元 制动电阻 计算

    上传时间: 2013-11-18

    上传用户:liuwei6419

  • C51实现单片机CRC快速算法

    摘要:本文介绍了CRC的基本原理和计算方法,给出了利用C51实现单片机CRC的快速算法关键字:CRC;C51;单片机;快速算法

    标签: C51 CRC 单片机 快速算法

    上传时间: 2013-10-30

    上传用户:奔跑的雪糕

  • 扩频测距快速捕获仿真分析

    通过运用FFT IP Core计算收发序列间的互相关函数,可以实现快速捕获。仿真结果表明,该方法具有速度快、误差小、设计灵活、效率高的特点。

    标签: 扩频 快速捕获 仿真分析

    上传时间: 2013-12-25

    上传用户:WMC_geophy

  • 扩频测距快速捕获仿真分析

    通过运用FFT IP Core计算收发序列间的互相关函数,可以实现快速捕获。仿真结果表明,该方法具有速度快、误差小、设计灵活、效率高的特点。

    标签: 扩频 快速捕获 仿真分析

    上传时间: 2013-10-16

    上传用户:stst

  • 摘要部分:这一快速算法的出现对数字 信号分析领域的发展起到了极大的推动作用。从此以后

    摘要部分:这一快速算法的出现对数字 信号分析领域的发展起到了极大的推动作用。从此以后,它作为频谱分析的基础得到了 由于计算机只能对信号的有限多个样本进行计算.

    标签: 信号分析 快速算法 对数

    上传时间: 2013-12-25

    上传用户:日光微澜

  • 书中共介绍了四类排序函数:插入排序、起泡排序、选择排序、快速排序。我们需要建立一个无序随机序列

    书中共介绍了四类排序函数:插入排序、起泡排序、选择排序、快速排序。我们需要建立一个无序随机序列,分别用上述排序方法对建立的无序序列有序化,编写相应的程序计算每种算法的赋值次数、比较次数以及所用时间,以此为依据来判断各种算法的效率。

    标签: 排序 函数 快速排序 随机序列

    上传时间: 2015-03-21

    上传用户:wpwpwlxwlx

  • mf()计算模糊集合中论语元素的隶属度

    mf()计算模糊集合中论语元素的隶属度,y代表中心值,z代表分布参数,隶属度函数采用对称三角函数

    标签: mf 计算 模糊集 元素

    上传时间: 2013-12-22

    上传用户:ayfeixiao