這是一種基于DSP的小波編碼的快速算法及實(shí)現(xiàn),希望能對大伙有用.
上傳時(shí)間： 2015-10-29
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BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速學(xué)習(xí)算法研究and 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
標(biāo)簽： and 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 學(xué)習(xí)算法 程序
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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數(shù)字圖像的小波算法及快速小波變換,很先進(jìn)實(shí)用的算法，供大家學(xué)習(xí)參考。
上傳時(shí)間： 2013-12-27
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資料壓縮的原理與應(yīng)用二階段式小波轉(zhuǎn)換的C程式
上傳時(shí)間： 2016-03-21
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數(shù)值并行算法MPI編程實(shí)現(xiàn) 第十八章 矩陣運(yùn)算 第十九章 線性方程組的直接解法 第二十章 線性方程組的迭代解法 第二十一章 矩陣特征值計(jì)算 第二十二章 快速傅氏變換和離散小波變換
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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3.1 概述 3.2 可分離圖像變換 3.3 離散傅里葉變換和性質(zhì) 3.4 快速傅里葉變換 3.5 離散沃爾什變換 3.6 離散余弦變換 3.7 小波變換
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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一種長序列小波變換快速算法的DSP實(shí)現(xiàn).doc，這篇文章實(shí)用性很強(qiáng)
上傳時(shí)間： 2017-01-14
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《快速小波變換的定點(diǎn)DSP實(shí)現(xiàn)》，注重工程實(shí)踐，與DSP信號處理器結(jié)合
上傳時(shí)間： 2014-01-06
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目前，小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面，新觀點(diǎn)、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論，對原有的小波去噪方法作進(jìn)一步的改進(jìn)。 經(jīng)典的信號處理方法，例如傅立葉變換、短時(shí)傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號處理方法，它將信號中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號去噪方面顯出了獨(dú)特的優(yōu)勢。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法，并對其適用范圍和效果進(jìn)行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法，最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性，分析了它們對實(shí)際應(yīng)用的影響和作用。進(jìn)而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪后重構(gòu)的信號會(huì)使信號丟失一些細(xì)節(jié)，且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度，只有靠經(jīng)驗(yàn)來確定，不過比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過程中幾個(gè)參數(shù)的選取問題，并給出了一些選取依據(jù)；對小波閾值去噪方法的幾個(gè)關(guān)鍵問題進(jìn)行了詳細(xì)討論。對閾值去噪進(jìn)行了改進(jìn)，利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來實(shí)現(xiàn)信號的處理，并通過實(shí)驗(yàn)仿真實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優(yōu)于單獨(dú)應(yīng)用閾值去噪的方法。 在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了改進(jìn)，利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法，仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好，準(zhǔn)確率高，而且易于重構(gòu)信號。 本文分別對這四種方法進(jìn)行了算法分析比較，通過實(shí)驗(yàn)仿真來實(shí)現(xiàn)，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對信號去噪的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞：小波分析，信號去噪，閾值，均值逼近，空域相關(guān)
標(biāo)簽： 小波分析 信號去噪 中的應(yīng)用
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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(chǔ)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(gè)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
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