一种基于肤色和脸部特征的人脸检测方法

针对人脸检测问题中快速性与准确性难以同时满足的情况,提出了一种将肤色和脸部特征相结合的方法来检测人脸。由于通过基于肤色的算法能快速定位出人脸大致位置,因而检测速度能达到实时的要求;同时利用脸部特征进一步细检,可保证检测的精确性。     

利用FFT实现图像的快速高质量旋转变换

提出了一种快速高质量的图像旋转方法，即使用快速傅里叶变换来实现图像的旋转．该方法将旋转分成三步来实现，每一步使用一维的FFT变换对图像进行重采样来实现，将图像旋转中几何位置变换和灰度插值合二为一，不需要另外的插值运算．理论分析和实验结果表明，与以往的算法相比，本算法具有较低计算复杂废和较好的保真度。     

基于优化检测网络和MLP特征改进发音错误检测的方法

该文基于优化的检测网络和多层感知(multi-layerperception,MLP)特征,提出一种可以更加准确地检测出错误发音类型的方法。首先,从第二语言学习的语音库中提取出基本的发音规则以及组合的发音规则,并相应地计算它们发生的先验概率,再将这些具有先验概率的规则用于构建基于多发音的扩展检测网络。然后在检测过程中,引入基于发音特征的MLP特征来描述发音概率,替代了传统的语音声学特征。最后使用基于MLP特征的GMM-HMM框架从检测网络中识别出最可能的发音音素串。实验表明:该方法将音素识别正确率提高了3.11%,错误类型准确率提高了7.42%。     

脸部表情动画的实现

用计算机动画技术合成人的面部表情动画是人体动画研究的一个重点。本文分析了人脸的生理结构组成和脸部表情与表情单元形变之间的关系，研究了包括局部变形箱变形、线性局部变形和密度球收缩和舒张变形在内的三种面部肌肉变形方法，在此基础上，提出了一个基于复合多组局部变形操作的脸部表情动画的模拟算法。通过调相关整表情单元的形变因子一时间参数曲线，有效地控制了脸部表情的动画过程，从而实现了脸部表情动画。     

间谐波检测的FFT算法改进和DSP实现

提出一种快速傅里叶变换(FFT)的改进算法,该算法利用FFT的衰减特性,只需要对FFT算法做简单的变换,就可以有效地消除频谱泄漏分量,实现非整数次谐波的精确检测,克服了传统FFT的缺陷. 该算法与加窗体FFT相比,具有相近的特性,在算法构造方面又比加窗体FFT算法更简单,因此该算法更加适合应用于存储资源有限的微处理器上. 为证明该算法应用于微处理器的方便性,设计了一套基于数字信号处理(DSP)的谐波检测装置,并对该算法进行了验证.     

FFT算法的软件实现和应用

本文是想通过FFT软件(C语言编制)的使用向大家介绍FFT算法的基本思想,以及在频谱分析方面的应用,给出获得任意周期性连续信号的幅频特性及相频特性的一种方法.     

FFT谐波检测中任意时刻开始采样的算法研究

根据FFT算法的基本原理，对谐波检测中采样起始时刻取不同值的各种情况进行分析，并对任意时刻开始采样得到起始点的数据情况进行分析．通过对不同情况下生成的数据仿真研究，可以看出仿真曲线能够复现原曲线，实现了任意起始时刻采样的谐波检测。     

基于DSP的通用FFT算法在电网谐波检测中的应用

随着DSP在数字化处理和数字控制系统领域日渐成为一项成熟的技术,一种基于DSP的快速傅立叶变换(FFT)的实现方法被提出。该算法采用汇编语言实现,并采用目前控制领域最高性能的处理器TMS320F281x系列DSP对采样信号进行FFT运算,能快速检测出电网中三相电压、电流的各次谐波,以进行谐波的实时分析处理。通过实验和现场运行,验证了算法的正确性和高速性,可作为一种通用的算法应用于谐波检测。     

快速傅立叶变换（FFT）的另一种推导方法及实现

快速傅立叶变换(FFT)改进了离散傅立叶变换(DFT)的计算过程,因其计算速度更为高效,被广泛运用于数字信号的实时处理中.本文从整数的进制表示形式阐述了基2FFT和基4FFT的原理,给出了相关推导及部分重要结论的证明.最后分别给出了迭代方程式及实现方法.相应的结论也适应于更高维的FFT变换中.     

基于DSP的FFT算法在电网谐波检测中的应用

谐波检测是研究和分析谐波问题的出发点和主要依据。本文介绍基于数学变换的几种方法并讨论其优缺点,提出了一种实用且成熟的谐波分析方法,并对该算法中出现的问题进行分析从而提出解决方案。该算法采用汇编语言实现,然后用C语言结合每个模块,并采用目前控制领域最高性能的处理器TMS320C5509对采样信号进行FFT（FastFourierTransform）运算,可以快速检测电网中的三相电压、电流谐波以进行谐波的实时分析。仿真结果验证了算法的正确性和高速性。     

MLP神经网络定点计算及误差分析

通过Matlab仿真实现了MLP(multilayer perceptron)神经网络的硬件定点计算,其中用CORDIC算法实现神经元激活函数(tanh)的计算.分析了计算误差与MLP网络各个部分有限字长的关系,特别是双曲正切型激活函数的误差与CORDIC迭代时输入数据有限字长、中间数据保护位位数以及迭代次数之间的关系,为MLP神经网络计算的硬件算法流程和数据位字长的选择做必要准备.     

香农正交小波变换的FFT实现

分析了香农正交小波的频谱特性和信号的变换特点,提出了用傅里叶变换或余弦变换实现香农正交小波变换及其逆变换的快速算法．实验结果说明香农正交小波虽然是非紧支集的,但是它在联系小波变换和早已获得广泛应用的傅里叶变换方面具有重要意义,有利于小波变换在信号的实时处理中的广泛应用．     

在常用波形扰动下利用FFT测量电极阻抗

建立一个用快速富里叶变换(FFT)测量电极阻抗的测试系统,并分别加以阶?电位、方波电位、三角波电位等扰动信号,对模拟电化学系统进行实际测量和讨论,当测量频率在0.1～0.001Hz范围,使用阶跃电位作为扰动信号,可以得到较大扰动信号幅值,从而提高信噪比及测量精确度。     

基于MLP传感器的非线性校正

电涡流传感器在测量工作时,容易受环境温度等非目标参量的影响,使得测量精度大大降低.采用多层感知器网络算法进行数据融合消除温度对测量精度影响,研究结果证明该方法的有效性和可行性.     

用FPGA实现FFT的一种方法

文章提出了一种用FPGA实现FFT的方法,该方法与传统的FFT实现方法相比,既可以提高整个FFT处理的速度,又可以节约很多FPGA资源。     

基于单片机的FFT算法分析与实现

在电话自动转接装置中,为有效判断电话线路状态,常采用基于DSP等复杂器件判断线路信号,进一步判断线路状态;但嵌入式系统具有体积大、功耗高、成本高等缺点.装置通过单片机FFT运算,提取呼叫过程音信号,判断呼叫处理进程,并进行相应的操作处理.通过单片机FFT算法实现的电话线路状态判断与处理装置,能够准确识别话路呼叫信号音,为电话自动转接提供可靠线路状态信号.本设计在经济性、可靠性、低功耗、微型体积方面具有优势.     

基于FPGA的FFT处理器的研究与设计

提出了一种基于FPGA的64点定点快速傅立叶变换(FFT)的实现方案,并采用EP2C70型号的FPGA实现了处理器.该处理器采用按时间抽取的基 2算法和6级流水线结构,每级将乘法器的旋转因子输入端固定为常数而不是作为变量从ROM中读取,流水寄存中间数据结果.采用Verilog语言在RTL级上进行了编程实现,并进行了逻辑综合、时序仿真和硬件测试.硬件测试结果与Matlab计算结果吻合得较好,证明了方案设计和程序的正确性.该处理器具有运算速度快、精度高等优点,适合于高速信号处理的应用场合.     

基于MLP方法的船舶大幅横摇近似解析解

具有一定精度的近似解析解可以将船舶横摇运动特征直接与船体参数相联系,便于分析船体参数对横摇运动及稳定性的影响.文中考虑阻尼力矩和恢复力矩的非线性建立了船舶在规则波中的横摇运动方程;为了克服弱非线性的局限性,采用改进的Lindstedt-Poincare(MLP)方法对横摇运动方程进行摄动求解,经细致推导得到精确至二阶的解析解(静水中)和精确至一阶的解析解(波浪中).最后对一目标船分别采用MLP和数值算法进行求解,验证了近似解析解的正确性.     

基于MLP神经网络的超宽带信号自适应识别算法的研究

提出一种利用人工神经网络进行超宽带信号调制模式自适应识别的方法。采用三层MLP神经网络进行调制模式识别。首先对超宽带数字调制信号进行统计特征参数提取,特征参数作为MLP网络的输入层神经元参数,隐含层是双层结构。实验证明,当中间层采用正切型激活函数、输出层采用线性激活函数时,MLP分类器的识别性能最好。在5 dB信噪比环境下,算法的正确识别率高于95%。与传统的统计判决方法相比,神经网络分类器不需要设定判决门限就能实现自适应识别,并且达到更好的识别率,解决了软件无线电系统中的超宽带信号自动识别的问题。     

FFT重叠相加抗窄带干扰的算法研究

直序扩频通信系统中的抗窄带干扰算法研究一直是众多学者的热门研究课题。文章采用了一种改进的重叠FFT频域干扰抑制算法,该算法能实现信号的完美重构。理论证明该算法能有效克服FFT采用数据加窗引起的扩频信号失真及误码率恶化。仿真结果也验证了该算法的有效性。