基于FPGA加密芯片設(shè)計(jì)論文（AES和DES算法）
上傳時(shí)間： 2013-08-29
上傳用戶：weixiao99
提出了一種基于FPGA的高階高速F IR濾波器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法。通過一個(gè)169階的均方根\r\n升余弦滾降濾波器的設(shè)計(jì),介紹了如何應(yīng)用流水線技術(shù)來設(shè)計(jì)高階高速F IR濾波器,并且對所設(shè)計(jì)的\r\nFIR濾波器性能、資源占用進(jìn)行了分析。
標(biāo)簽： FPGA 濾波器 實(shí)現(xiàn)方法
上傳時(shí)間： 2013-08-31
上傳用戶：小火車?yán)怖怖?/p>
采用按時(shí)間抽選的基4原位算法和坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)數(shù)字式計(jì)算機(jī)（CORDIC）算法實(shí)現(xiàn)了一個(gè)FFT實(shí)時(shí)譜分析系統(tǒng)。整個(gè)設(shè)計(jì)采用流水線工作方式，保證了系統(tǒng)的速度，避免了瓶勁的出現(xiàn)；整個(gè)系統(tǒng)采用FPGA實(shí)現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)表明，該系統(tǒng)既有DSP器件實(shí)現(xiàn)的靈活性又有專用FFT芯片實(shí)現(xiàn)的高速數(shù)據(jù)吞吐能力，可以廣泛地應(yīng)用于數(shù)字信號處理的各個(gè)領(lǐng)域。
標(biāo)簽： CORDIC FFT 算法 旋轉(zhuǎn)
上傳時(shí)間： 2013-09-01
上傳用戶：731140412
JPEG靜止圖像壓縮解壓縮標(biāo)準(zhǔn)的硬件實(shí)現(xiàn)及其改進(jìn)算法的研究 這是本人做圖像壓縮時(shí)收藏的一個(gè)比較經(jīng)典的碩士論文，希望對大家有參考價(jià)值
標(biāo)簽： JPEG 碩士 圖像壓縮 標(biāo)準(zhǔn)
上傳時(shí)間： 2013-09-01
上傳用戶：mqien
關(guān)于用CPLD和FPGA做插補(bǔ)算法的內(nèi)容,對于想用FPGA做控制的朋友是個(gè)好的借鑒!
標(biāo)簽： FPGA CPLD 插補(bǔ)算法 控制
上傳時(shí)間： 2013-09-02
上傳用戶：taox
VHDL寫的LMS算法程序。利用本地正弦信號，根據(jù)LMS算法對輸入信號進(jìn)行跟蹤。用以產(chǎn)生和輸入信號同頻同相的本地信號。
上傳時(shí)間： 2013-09-03
上傳用戶：chenlong
用vhdl編寫的基于fpga的數(shù)字頻率計(jì)程序算法
標(biāo)簽： vhdl fpga 編寫 數(shù)字頻率計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-09-07
上傳用戶：chfanjiang
為了減小匹配傅里葉變換分析的計(jì)算量，提出了一種基于快速傅里葉變換的快速算法。根據(jù)匹配傅里葉變換的分解將積分形式轉(zhuǎn)化為離散形式，推導(dǎo)出快速算法表達(dá)式。該算法與直接的數(shù)值離散匹配傅里葉變換算法相比較，計(jì)算量大大減少。同時(shí)給出了其在雷達(dá)信號處理中線性調(diào)頻信號的檢測與參數(shù)估計(jì)的應(yīng)用。理論及計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明了該算法的有效性和精確性，有良好的工程應(yīng)用前景。
標(biāo)簽： 傅里葉變換 快速算法 雷達(dá)信號處理
上傳時(shí)間： 2013-10-21
上傳用戶：chongchong1234
針對SIFT算法復(fù)雜程度高，實(shí)時(shí)性差，在維數(shù)較高的圖像配準(zhǔn)中并不實(shí)用的問題，提出了一種基于線性鑒別分析（LDA）的SIFT算法（SIFT-LDA）。首先利用SIFT算法提取出圖像的特征點(diǎn)向量，然后用LDA方法對其進(jìn)行特征抽取并降維。通過高維自然圖像和單幅人臉圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SIFT-LDA算法在保證匹配精度的同時(shí)，實(shí)時(shí)性要優(yōu)于傳統(tǒng)的SIFT算法，其匹配時(shí)間相對于傳統(tǒng)SIFT算法縮短了將近一半。
標(biāo)簽： SIFT LDA 算法 圖像配準(zhǔn)
上傳時(shí)間： 2013-10-13
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飛機(jī)特征點(diǎn)圖像的識別是航空試飛領(lǐng)域中計(jì)算機(jī)視覺研究的重要課題，在基于圖像的視頻安全監(jiān)控、自動識別與智能人機(jī)交互方面有著重要的研究價(jià)值。其檢測算法經(jīng)過長時(shí)間的發(fā)展，已經(jīng)取得了顯著的成績。本文中對Paul Viola提出的基于積分圖像和AdaBoost的檢測方法進(jìn)行了深入研究、改進(jìn)，并針對實(shí)際問題成功應(yīng)用到飛機(jī)特征點(diǎn)圖像的快速檢測中。
上傳時(shí)間： 2013-11-04
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