基于二维离散小波变换的智能交通系统数据去噪声压缩

研究了基于二维离散小波变换的交通数据压缩与解压缩技术, 建立了交通数据的空-时模型,所提出的二维离散小波变换算法利用交通数据的二维空-时特征, 去除传感器噪声,得到良好的数据压缩结果,压缩比为20～40.同时给出了基于二维离散小波变换的交通数据压缩编码原理. 采用北京市三环路检测断面测得的交通数据,验证所提出的算法是有效的.     

快速二维小波变换VLSI结构

提出了一种快速有效的二维小波变换超大规模集成电路(VLSI).该结构是一种4输入/4输出直接型结构,行列滤波同时运行,包含4个行滤波单元和1个列滤波单元,行滤波单元通过使用折叠结构减少硬件资源,列滤波单元在每个时钟周期,可同时处理4路行滤波的结果.整个结构无需额外的缓存,数据处理无需停顿.将之与其他类似结构进行了比较,结果表明本结构系统响应快、输出速率高,适应于高速运算等应用场合.     

利用多项式变换计算二维DFT的方法与程序

本文提出一种利用多项式变换(PT)快速计算二维DFT的实现方法及计算机程序,适用于每维点数为素数或2的幂次的情况。其中利用了乘法次数最少的小NWinograd傅里叶变换(WFT)算法,故本文的方法简称为 PT-WFT 法。编制了计算机程序,并与基2FFT行列法进行了实际运算时间的比较,得出了比较理想的结果。     

阶递归快速LS算法及用于图象恢复的研究

该文在考虑图素失真满足二维联立自回归（ＳＡＲ）模型的条件下，推导建立了二维最小二乘（ＬＳ）阶递归快速算法。该算法将矩阵运算减到最小，且收敛速度保持与一维算法同样快。该算法不但可用于图象滤波，还可用于二维参数估计、二维系统辨识及模式识别等领域。文未，计算机仿真实验结果验证了该文得出的结论：信噪比提高２０ｄＢ，运算量是高斯法的二分之一至三分之一。     

快速计算等维长多维Fermat数变换的新算法

本文从并行处理的观点出发,导出了快速计算等维长多维Fermat数变换(FNT)的新算法,与传统的一维FNT快速算法计算多维FNT相比,两种算法具有相同的加减法运算量,但当维数为2、3、4和d时,新算法分别要少做25％、41.67％、53.1％和(1-2/d+2/d2~d)×100％的模M的一般乘法。     

图像平滑的快速算法

根据权矩阵的结构特点，提出了矩形窗口加权平滑的快速算法，充分利用相邻窗口相同运算的中间结果，显著减少了窗口运算的乘法和加法次数．提出了中值滤波的快速算法，利用已滤波的上一窗口和左一窗口的排序信息，缩短了排序过程，大幅度地减少了比较运算次数．     

FFT的输出剪枝和快速反序算法

本文主要讨论FFT的输出剪枝、频谱移位和快速反序等算法。在信号频谱分析中,常常只需要计算某一频段的频谱。通过频谱位移,采用FFT输出剪枝算法,可省去不需要频段的计算,减少(1-MF/M)×100％次乘法运算和1/2(1-MF/M)×100％次加法运算,大大节省运算时间。采用快速反序算法,每个数的反序只需要2次乘法和2次加法运算。本文列出BASIC子程序,并实测了它们的运算时间。     

粘贴运算下图的Wiener多项式

一个图的Wiener指标是指该图所有点对间的距离之和.Wiener多项式是由Haruo Hosoya提出的,它是关于图中距离分布的生成函数.本文引入粘贴运算的概念,设Gm为G与m个连通图H1,H2,…,Hm通过m次粘贴运算得到的图.我们给出了图Gm的Wiener多项式与图G,H1,H2,…,Hm的Wiener多项式以及点Wiener多项式之间的关系,得到了图Gm的Wiener多项式.     

适于消谐模型求解的矩阵乘法器设计与实现

在求解逆变器消谐PWM模型的迭代运算中，需要进行大量的矩阵乘法运算。为了提高运算速度，笔者在论述矩阵运算并行算法的基础上，提出了基于二维正方形心动阵列结构的矩阵乘法器，并研究了二维方阵结构的矩阵乘法器的FPGA硬件实现方法，比较了单处理机乘法器和二维方阵结构的矩阵乘法器的运算速度及所需器件资源，结果表明采用二维正方形心动阵列实现的矩阵乘法器，具有高度并行性和流水线性特点，可使阵列中负载均匀，延时缩短，有利集成度提高，是实现消谐模型求解过程中矩阵乘法运算的较好算法。     

N指标d维广义Wiener过程水平集的Hausdorff测度

本文获得了N指标d维广义Wiener过程水平集的Hausdorff测度的下界及N指标1维广义Wiener过程水平集的Hausdorff测度的上界．     

张量与矩阵乘积的递推算法及相关问题

在张量研究中乘法运算起着重要的作用,而由于张量的复杂性,由定义来计算张量的乘法十分不便.给出一种张量与矩阵相乘的递推算法,并特别将此算法应用于讨论四阶张量的相关运算,从而得到二元四次型的一种合同标准形,并给出二维四阶张量正定性的一个判定定理.     

ηT配对的配对域F36m上的最优乘法算法

在基于配对的公钥密码学应用中, 配对的有效快速实现依赖于基域的扩域中乘法算法的有效快速的实现,特别是在η_T配对的实现中需要 F_3^6m中的快速乘法运算。作者提出了对偶插值算法, 其渐近复杂度为 11 次基域中 的乘法运算, 这达到了F_3^6m中乘法运算的理论下界。     

一种高效4×4二维DCT快速算法

提出了一种新的高效 4× 4二维离散余弦变换 (DCT)的快速算法 .该算法具有极低的计算复杂性和简单、规则的结构 .由于大部分乘法运算集中在末级 ,所以 ,实际应用中的比例和量化可以和这些乘法结合在一起 .因此 ,算法适合用软件和硬件实现 .实验结果表明 ,该算法比其他算法具有更高的计算效率 .由于其高效率 ,该算法可作为递归二维离散余弦变换算法的核心模块 .     

快速整序算法

在FFT运算中,每一个数据都必须经过一次整序(输入或输出),因此加速整序的运算是很有实用意义的。本文提出两种快速算法,可以大大加速整序运算。(1)应用位序倒置原理的快速整序算法,每个数的反序只需2次采法,比雷德法快一倍多。(2)应用FFT分解中序号重排原理的快速算法,它只需极少量乘法,在N=R~M个数据中只需2(M—1)次乘法,因此整序运算速度非常快。     

块Hankel矩阵快速低秩估计及在地震信号中的应用

通过利用BHHB矩阵(复数块Hankel矩阵)的结构特点,提出了快速稳定的对BHHB矩阵进行SVD(奇异值分解)分解的方法.该方法首先进行Lanczos二对角化,若是对称BHHB矩阵,则进行三对角化来保持对称性;然后利用Twisted分解方法对实二对角方阵(或对称三对角矩阵)进行SVD分解.此快速SVD算法的优势在于,Lanczos分解过程中使用了新的BHHB矩阵与向量的快速乘法,该乘法通过1维FFT(快速傅里叶变换)代替多维FFT,在加快计算速度的同时减少了存储量;而后Twisted分解采用部分SVD而不是整体SVD,从而节约了计算时间.数值试验结果表明,快速SVD算法大大提高了计算效率,减少了存储空间;地震信号的实验结果说明,Cadzow滤波方法比目前常用的预测滤波技术效果更好,结合快速SVD算法后,能够快速有效去除信号中的噪声.因此,块Hankel矩阵的快速SVD分解算法在地震信号处理和其他涉及块Hankel矩阵的实际应用中,尤其是解决大规模问题方面,有很好的发展前景.     

全加结构抽取和补偿滤波器的高效实现

针对接收机设计中使用有限冲击响应(FIR)滤波器对级联积分梳状(CIC)抽取滤波器进行补偿滤波的问题,提出了一种全加结构无乘法运算的FIR补偿滤波器实现方式.通过对FIR补偿滤波器系数的近似,将滤波器系数用与它最接近的{2n}集合中的一个数表示,将滤波器乘法运算转换为移位运算,整个补偿滤波运算仅由滤波器阶数个加法单元构成.仿真结果表明,这种采用系数近似的算法在实现高速运算的同时,可以满足对CIC抽取滤波器进行补偿滤波的要求.     

基于数字图像处理中的复原技术在教务综合管理系统的应用

利用数字图像处理中的改进的Wiener滤波图像复原原理,来对模糊图像进行复原。此算法避免了一般复原算法中的迭代运算过程,减少运算时间,在教务综合管理信息系统中对学生的模糊相片进行复原取到满意效果。     

基于数字图像处理中的复原技术在教务综合管理系统的应用

利用数字图像处理中的改进的Wiener滤波图像复原原理,来对模糊图像进行复原.此算法避免了一般复原算法中的迭代运算过程,减少运算时间,在教务综合管理信息系统中对学生的模糊相片进行复原取到满意效果.     

二维加权维纳过程增量的探讨

提出二维Wiener过程有限加权和形式,并将Book和Shore所做一维Wiener过程增量有多大这一重要的结果椎广到加权二维Wiener过程场合,得出更一般的结论.     

基于数字图像处理中的复原技术在教务综合管理系统的应用

利用数字图像处理中的改进的Wiener滤波图像复原原理，来对模糊图像进行复原。此算法避免了一般复原算法中的迭代运算过程，减少运算时间，在教务综合管理信息系统中对学生的模糊相片进行复原取到满意效果。