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近鄰分類算法

  • VHDL寫的LMS算法程序。利用本地正弦信號

    VHDL寫的LMS算法程序。利用本地正弦信號,根據LMS算法對輸入信號進行跟蹤。用以產生和輸入信號同頻同相的本地信號。

    標簽: VHDL LMS 算法 程序

    上傳時間: 2013-09-03

    上傳用戶:chenlong

  • 基于CPLD-FPGA的半整數分頻器的設計

    基于CPLD-FPGA的半整數分頻器的設計,用于設計EDA

    標簽: CPLD-FPGA 整數 分頻器

    上傳時間: 2013-09-03

    上傳用戶:pioneer_lvbo

  • 利用Allegro進行差分信號(Differential Signal)在高速電路設計需要注意的問題

    差分信號(Differential Signal)在高速電路設計中的應用越來越廣泛,差分線大多為電路中最關鍵的信號,差分線布線的好壞直接影響到PCB板子信號質量。

    標簽: Differential Allegro Signal 差分信號

    上傳時間: 2013-09-04

    上傳用戶:jennyzai

  • VHDL源程序:半整數分頻器電路

    半整數分頻器電路的VHDL源程序,供大家學習和討論。\r\n

    標簽: VHDL 源程序 整數 分頻器

    上傳時間: 2013-09-04

    上傳用戶:fdfadfs

  • 用vhdl編寫的基于fpga的數字頻率計程序算法

    用vhdl編寫的基于fpga的數字頻率計程序算法

    標簽: vhdl fpga 編寫 數字頻率計

    上傳時間: 2013-09-07

    上傳用戶:chfanjiang

  • EDA工程建模及其管理方法研究2

    EDA工程建模及其管理方法研究2 1 隨著微電子技術與計算機技術的日益成熟,電子設計自動化(EDA)技術在電子產品與集成電路 (IC)芯片特別是單片集成(SoC)芯片的設計應用中顯得越來越重要。EDA技術采用“自上至下”的設計思想,允許設計人員能夠從系統功能級或電路功能級進行產品或芯片的設計,有利于產品在系統功能上的綜合優化,從而提高了電子設計項目的協作開發效率,降低新產品的研發成本。 近十年來,EDA電路設計技術和工程管理方面的發展主要呈現出兩個趨勢: (1) 電路的集成水平已經進入了深亞微米的階段,其復雜程度以每年58%的幅度迅速增加,芯片設計的抽象層次越來越高,而產品的研發時限卻不斷縮短。 (2) IC芯片的開發過程也日趨復雜。從前期的整體設計、功能分,到具體的邏輯綜合、仿真測試,直至后期的電路封裝、排版布線,都需要反復的驗證和修改,單靠個人力量無法完成。IC芯片的開發已經實行多人分組協作。由此可見,如何提高設計的抽象層次,在較短時間內設計出較高性能的芯片,如何改進EDA工程管理,保證芯片在多組協作設計下的兼容性和穩定性,已經成為當前EDA工程中最受關注的問題。

    標簽: EDA 工程建模 管理方法

    上傳時間: 2013-11-10

    上傳用戶:yan2267246

  • 74LS74二分頻與四分頻電路

    分頻電路的設計與學習

    標簽: 74 LS 二分頻 分頻電路

    上傳時間: 2013-10-26

    上傳用戶:不懂夜的黑

  • 匹配傅里葉變換快速算法及在雷達信號處理中應用

    為了減小匹配傅里葉變換分析的計算量,提出了一種基于快速傅里葉變換的快速算法。根據匹配傅里葉變換的分解將積分形式轉化為離散形式,推導出快速算法表達式。該算法與直接的數值離散匹配傅里葉變換算法相比較,計算量大大減少。同時給出了其在雷達信號處理中線性調頻信號的檢測與參數估計的應用。理論及計算機仿真結果表明了該算法的有效性和精確性,有良好的工程應用前景。

    標簽: 傅里葉變換 快速算法 雷達信號處理

    上傳時間: 2013-10-21

    上傳用戶:chongchong1234

  • 基于LDA的SIFT算法在圖像配準中的應用

    針對SIFT算法復雜程度高,實時性差,在維數較高的圖像配準中并不實用的問題,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向量,然后用LDA方法對其進行特征抽取并降維。通過高維自然圖像和單幅人臉圖像進行實驗,實驗結果表明SIFT-LDA算法在保證匹配精度的同時,實時性要優于傳統的SIFT算法,其匹配時間相對于傳統SIFT算法縮短了將近一半。

    標簽: SIFT LDA 算法 圖像配準

    上傳時間: 2013-10-13

    上傳用戶:392210346

  • 基于改進AdaBoost算法的飛機特征圖像識別

    飛機特征點圖像的識別是航空試飛領域中計算機視覺研究的重要課題,在基于圖像的視頻安全監控、自動識別與智能人機交互方面有著重要的研究價值。其檢測算法經過長時間的發展,已經取得了顯著的成績。本文中對Paul Viola提出的基于積分圖像和AdaBoost的檢測方法進行了深入研究、改進,并針對實際問題成功應用到飛機特征點圖像的快速檢測中。

    標簽: AdaBoost 算法 特征 圖像識別

    上傳時間: 2013-11-04

    上傳用戶:日光微瀾

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