基于双核的协同嵌入式人脸识别系统研究

文章提出了一种基于TI系列DM6446的快速人脸识别系统设计方案,采用AdaBoost人脸检测方法以及改进的线性辨别分析(LDA)特征空间的人脸识别算法,实现实时的人脸检测与识别,考虑到DM6446双核处理器的特点,给出了ARM端和DSP端双核的协同工作方法,以提高算法效率;分析测试结果表明,系统运行可靠,能够实现实时、准确的人脸识别。     

基于双耦合混沌振子的未知频率弱信号检测

针对微弱信号检测的难点问题,提出了一种应用于未知频率微弱信号的分段测频检测方法.利用双耦合Duffing系统相轨迹状态的跃迁对于输入微弱信号的敏感特性实现了对淹没在强噪声中的微弱信号的检测,同时利用分段测频方法实现了对微弱信号的频率测量,有效地解决了单Duffing振子的微弱信号检测方法易受噪声影响产生误判的问题,突破了现有微弱信号混沌振子检测方法只能进行已知频率信号检测的局限性.仿真实验结果证明该方法确实能够较为准确地检测出输入微弱周期信号的频率,使微弱信号检测技术得到进一步完善.     

乘法器模块在FPGA中的实现

作为数字信号处理领域的基本运算单元,乘法器在其中起到了至关重要的作用。本文设计了三种基于FPGA的数字乘法器模块,包括传统乘法器,LUT乘法器和Booth算法的乘法器,利用Modelsim仿真软件分别对三种算法进行了仿真,并用QuartusⅡ软件对所编写的Verilog程序进行编译综合,这里用到的FPGA芯片是Altera公司生产的cycloneⅡ器件,最后对结果进行了说明。     

时延-多普勒频移对伪码捕获影响的性能分析

在扩频信号处理中，伪码的捕获一般通过相关来实现。以m序列为研究对象，首先针对一种典型的相关过程分析了其时延、多普勒频移对相关的联合影响，结论表明两者耦合影响非常小，几乎可忽略不计。在此基础上提出另一种利用FFT进行能量积累的伪码捕获方法，该方法相对一般相关可对多普勒进行补偿，并可得到时延-多普勒频移的联合二维估计。     

提高收缩时间间期小波分析检测精度的研究

由于心功能信号的随机性和变异性，应用上波分析进行心功能信号自动检测存在错检和漏检。本文探讨了提高收缩时间间期检测精度的方法，在多道心功能信号综合处理的基础上，利用它们包含的生理信息，对单个特征点建立以动态阈值搜索和生理信号机理分析的检测策略，综合处理检测结果。实验结果表明，心功能信号自动检测已达到临床应用要求。     

一种数字语音录入器

设计开发了一种数字语音录入器,它可以反复记录和播放数字语音,以便检验语音质量.数字语音录入器可通过交换系统提供给用户.其实验结果令人满意,最大记录长度可达16s.     

视觉的选择性注意力机制在振动信号处理中的应用研究

提出在进行振动信号处理时，将波形作为视觉对象，应用视沉觉的一些机制，以提高处理的效率和智能程度，合理分配计算资源。着重对视觉的选择性注意力及侧抑制的基本机理、在振动信号处理过程中视觉机制的表现和应用进行了探索。完成了对信号的阈值除噪、轮廓勾勒、瞬态振动特征信号片断的搜寻和拟合以及信号周期的简单识别。通过与其他方法对比，所研究的方法较应用小波变换等提取阈值进行除噪的方法而言，计算明显简化，速度大幅度提高。     

数字式声纳的实时信号处理

实时数字信号处理是声纳系统中的重要组成部分 ,通过对水声信号的分析处理完成对目标的搜寻和测量。处理过程不仅计算任务繁重 ,I/O数据率高 ,而且数据流分支较多 ,给设计带来了一定困难。介绍了用 DSP处理器阵列进行水声信号实时数字处理的实现方案 ,着重介绍其中的流水线并行处理。     

小波变换在弹射加速度滤波中的应用

小波分析作为一种崭新的信号处理方法，在工程界受到了越来越广泛的重视，已成功应用于信号分析、图像处理及非线性科学等方面。小波变换是去噪的有力工具，能将由各种不同频率成分组成的混合信号分解到不同的频率段上，有效地用于滤波和信噪分离。本文基于小波分解与重构理论，分别对航空弹射加速度信号滤波，与传统的消噪法进行了比较。结果表明小波去噪法用较少的数据就能很好地完成滤波功能，并且滤波的效果优于传统的方法。     

协同工作环境中一种语音编码器的仿真

根据语音信号的特点，提出了适应协同工作环境需求的一种语音编码器，并且完成了该语音编码器的仿真。仿真测试结果表明，编码器延时小、质量高、复杂度低、且可自适应语音流的时变特性，是一种有意义和有价值的编码器。