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小霸王

  • 小波分析在信号去噪中的应用研究.rar

    目前,小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面,新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论,对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法,例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性,因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法,它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上,为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径,特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法,并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且,讨论了小波分析的基本理论,介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法,最后研究了小波基的数学特性,分析了它们对实际应用的影响和作用。进而,介绍了小波的几种去噪方法:小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的,但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节,且小波基的选择亦有相当的难度,只有靠经验来确定,不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理,分析了去噪过程中几个参数的选取问题,并给出了一些选取依据;对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进,利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理,并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比,去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上,进行了改进,利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法,仿真试验结果表明,由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好,准确率高,而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较,通过实验仿真来实现,并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词:小波分析,信号去噪,阈值,均值逼近,空域相关

    标签: 小波分析 信号去噪 中的应用

    上传时间: 2013-07-19

    上传用户:啊飒飒大师的

  • 1、51单片机最小系统.rar

    51单片机最最小系统,作为学习参考,对大家有帮助

    标签: 51单片机 最小系统

    上传时间: 2013-07-28

    上传用户:dba1592201

  • 小信号放大电路设计.rar

    在纺织纱线的张力测试中,为了对小张力进行有效的测试,利用电阻应变传感器作为信号转换器件,通 过对其输出信号进行分析,设计出相应的小信号放大滤波电路。设计应用了高精度斩波稳零运算放大器芯片 TLC2652 作为小信号放大电路的核心器件,实验证明其放大效果理想,并给出了相应的实验数据。

    标签: 小信号 放大 电路设计

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:cx111111

  • PT4107 18W小功率LED日光灯DEMO

    PT4107 日光灯DEMO 采用非隔离BUCK 电路,驱动一个由小功率LED 串并联组成的LED 网络,具体为20 串15 并共300颗LED。

    标签: 4107 DEMO 18W LED

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:ggwz258

  • 一种复杂背景条件下运动小目标的检测方法

    红外成像制导武器系统在打击目标的过程中,起始阶段由于距离目标比较远,其成的像是只有几个象素大小的小目标,对于在机车内进行锁定目标的操作手来说,看不见目标的外形轮廓。为了提醒操作手注意图

    标签: 复杂背景 条件下 运动小目标 检测方法

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:爺的气质

  • 基于模糊增强和小波包变换的人脸识别方法

    针对目前光照补偿后人脸图像的识别率仍不够理想这一问题,提出了一种基于模糊增强和小波包变换相结合的非均匀光照下人脸识别方法。将人脸图像在对数域中计算二维小波包变换,通过舍弃部分子带图像中的系数来实现人脸

    标签: 模糊 变换 人脸识别方法

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:gxf2016

  • MSP430系列单片机接口技术及系统设计实例_魏小龙

    MSP430系列单片机接口技术及系统设计实例_魏小龙,是一本很不错的关于msp430的书籍

    标签: MSP 430 单片机接口技术

    上传时间: 2013-08-04

    上传用户:fzy309228829

  • 基于DSP+FPGA的小波变换实时图像处理系统设计

      本课题设计和完成了一套基于DSP+FPGA结构的小波变换实时图像处理系统。采用小波算法对图像进行边缘提取、图像增强、图像融合等处理,并在ADSP-BF535上实现了小波算法,分析了其运行小波算法的性能。图像处理的数据量比较大,而且运算比较复杂,DSP的特殊结构和性能很好地满足了系统实现的需要,而FPGA的高速性和灵活性也满足了系统实时性和稳定性的需要,所以采用DSP+FPGA来实现图像处理系统是可靠的,也是可行的。系统的硬件设计以DSP和FPGA为平台,DSP实现算法、管理系统运行、并实现了系统的自启动;FPGA实现一些接口、时序控制等,简化了外围电路,提高了系统的可靠性。结果表明,在ADSP-BF535上实现小波算法,效果良好,而且满足系统实时性的要求。最后,总结了系统的设计和调试经验,对调试时遇到的一些问题进行了分析。

    标签: FPGA DSP 小波变换 实时图像

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:Kecpolo

  • JPEG2000二维离散小波变换快速算法研究和FPGA实现

    相对于JPEG中二维离散余弦变换(2DDCT)来说,在JPEG2000标准中,二维离散小波变换(2DDWT)是其图像压缩系统的核心变换。在很多需要进行实时处理图像的系统中,如数码相机、遥感遥测、卫星通信、多媒体通信、便携式摄像机、移动通信等系统,需要用芯片实现图像的编解码压缩过程。虽然有许多研究工作者对图像处理的小波变换进行了研究,但大都只偏重算法研究,对算法硬件实现时的复杂性考虑较少,对图像处理的小波变换硬件实现的研究也较少。  本文针对图像处理的小波变换算法及其硬件实现进行了研究。对文献[13]提出的“内嵌延拓提升小波变换”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法进行仔细分析,提出一种基于提升方式的5/3小波变换适合硬件实现的算法,在MATLAB中仿真验证了该算法,证明其是正确的。并设计了该算法的硬件结构,在MATLAT的Simulink中进行仿真,对该结构进行VHDL语言的寄存器传输级(RTL)描述与仿真,成功综合到Altera公司的FPGA器件中进行验证通过。本算法与传统的小波变换的边界处理方法比较:由于将其边界延拓过程内嵌于小波变换模块中,使该硬件结构无需额外的边界延拓过程,减少小波变换过程中对内存的读写量,从而达到减少内存使用量,降低功耗,提高硬件利用率和运算速度的特点。本算法与文献[13]提出的算法相比较:无需增加额外的硬件计算模块,又具有在硬件实现时不改变原来的提升小波算法的规则性结构的特点。这种小波变换硬件芯片的实现不仅适用于JPEG2000的5/3无损小波变换,当然也可用于其它各种实时图像压缩处理硬件系统。

    标签: JPEG 2000 FPGA 二维

    上传时间: 2013-06-13

    上传用户:jhksyghr

  • 基于提升机构的二维离散小波的FPGA设计

    在卫星遥感设备中,随着遥感技术的发展和对传输式观测卫星遥感图像质量要求的不断提高,航天遥感图像的分辨率和采样率也越来越高,由此引起高分辨率遥感图像数据存储量和传输数据量的急剧增长,然而卫星信道带宽有限。为了尽量保持高分辨率遥感图像所具有的信息,必须解决输入数据码率和传输信道带宽之间的矛盾。所以星载高分辨率遥感图像数据的高保真、实时、大压缩比压缩技术就成了解决这一矛盾的关键技术。FPGA器件为实现数据压缩提供了一种压缩算法的硬件实现的一个理想的平台。FPGA器件集成度高,体积小,通过用户编程实现专门应用的功能。它允许电路设计者利用基于计算机的开发平台,经过设计输入,仿真,测试和校验,直到达到预期的结果,减少了开发周期。小波变换能够适应现代图像压缩所需要的如多分辨率、多层质量控制等要求,在较大压缩比下,小波图像压缩质量明显好于DCT变换,因此小波变换成为新一代压缩标准JPEG2000的核心算法。同时,小波变换的提升算法结构简单,能够实现快速算法,有利于硬件实现,因此提升小波变换对于采用FPGA或ASIC来实现图像变换来说是很好的选择。本文针对卫星遥感图像的数据流,主要研究可以对卫星图像进行实时二维小波变换的方案。针对提升小波变换的VLSI结构和FPGA设计中的关键技术,从边界延拓、滤波器结构、整数小波、定点运算、原位运算等方面进行了研究和讨论,并且完成了针对卫星遥感图像的分块二维9/7提升小波变换的FPGA实现。采用VerIlog语言对设计进行了仿真验证,并将仿真结果同matlab仿真结果进行了比较,比较结果表明该方案能实现对卫星遥感图像数据流的二维提升小波变换的功能。同时QuartusII综合结果也表明,系统时钟能够工作在很高的频率,可以满足高速实时对卫星图像的小波变换处理。

    标签: FPGA 提升机 二维 离散小波

    上传时间: 2013-06-15

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