量化误差效应对数字图象处理的影响

从平均的角度,定量分析了量化误差效应对数字图象处理的影响,导出了平均量化误差和量化误差概率的计算公式,可指导具体的算法设计和定量分析量化误差.     

量化LMS算法的自适应滤波器及其低功耗设计

LMS算法实现自适应滤波器,电路结构简单且能够达到满意的性能,广泛应用于以太网和802.11无线局域网中.分析了3种量化LMS算法的收敛速度和稳态误差,提出了用2-指数来量化误差信号,符号截断来量化输入序列;提出了用半加器来实现系数自适应调整,量化后的系数更新因子只有一个“1”,性能可以和传统的LMS算法媲美,硬件规模和功耗只有传统LMS算法的60%.     

量化误差效应对数字图象处理的影响

从平均的角度，定量分析了量化误差效应对数字图象处理的影响，导出了平均量化误差和量化误差概率的计算公式，可指导具体的算法设计和定量分析量化误差。     

随机传输的量化网络化系统故障检测

研究了具有传感器量化数据随机丢失情况下非线性网络控制系统的故障检测问题.考虑到数据量化和网络噪声等不确定因素对网络控制系统故障检测性能的影响,建立了随机非线性网络化控制系统模型,并将网络控制系统的故障检测问题转化为H∞扰动问题.基于获得的扩展滤波误差系统模型,利用李雅普诺夫函数方法,给出了线性矩阵不等式形式的结论,在线性矩阵不等式具有可行解情况下,设计了观测器形式的故障检测滤波器.给出了数据传输率和量化水平与故障检测性能之间的数量关系,仿真结果验证了所得结论的有效性.     

自适应分形矢量量化编码

提出了一种自适应分形矢量量化编码方法。对图像进行自适应四叉树分割,并构造粗糙的均值图像。误差图像进行分形矢量量化编码时,使用设计的自适应二维维纳数字滤波器,对收缩的均值图像进行滤波后,可构造好的码书。实验证明,本方法码书不需外部训练,解码不需要迭代,可以改善重建图像的视觉质量,使压缩比和PSNR都有明显提高。     

有限紧框架的任意阶Sigma-Delta量化近似误差分析

信号的框架冗余展开系数未必一定是"数字的",所以需要选择合适的量化方法对其系数进行量化,而Sigma-Delta量化是其中方法之一.本文讨论有限紧框架的任意阶Sigma-Delta量化算法及量化后的近似误差.首先,建立紧框架的任意阶Sigma-Delta量化的误差估计.其次,由于调和框架应用于U时空星座的系统设计,所以作为结果的应用,给出广义调和框架的任意阶Sigma-Delta量化近似误差.     

数字信道化器中高阶精确重构滤波器组设计方法与量化分析

数字信道化技术广泛应用于新一代卫星通信系统的星上处理平台中,而精确重构滤波器组的设计是其中的关键技术。针对现有滤波器设计方法通道数较低,难以满足高分辨率数字信道化器需求的问题,提出了一种基于频率取样法和最小均方误差逼近的高阶精确重构原型滤波器的设计方法。该方法首先利用频率取样法求解一个近似精确重构原型滤波器;然后在最小均方误差准则下,用一个由两通道无损网格建模的滤波器对该近似精确重构原型滤波器进行最优拟合。数值实验表明,与Parks-Mc Clellan(PM)算法相比,该方法能设计得到更高通道数的滤波器组;并且原理简单,设计复杂度很低。滤波器性能的量化分析结果表明,综合考虑多相分量长度与量化位宽的设计思想,能够平衡实现复杂度与性能指标,对于实际系统具有重要的参考价值。     

基于CSD量化的数字滤波器的设计

数字滤波器在数字信号处理中占有举足轻重的地位。针对当前滤波器资源消耗大的问题，仔细研究了基于CSD（Canonic Signed-Digit)量化的滤波器设计方法，并对以往的CDS量化过程进行了改进，提出了一种降低滤波器运算量的改进方法，给出了设计基于CSD量化的滤波器的参考意见。仿真结果表明：改进后的算法对滤波器频率特性有一定改善，系统硬件实现时的存储资源也有所减少。     

具有量化误差的单输入双线性采样系统的稳定性

研究一类具有量化误差的单输入双线性采样系统的稳定性问题,通过小反馈控制器的设计使得不含量化误差的双线性采样系统全局一致指数稳定,并在此基础上讨论量化误差对双线性采样系统稳定性的影响,给出在量化误差受限的情况下,采样系统仍保持原有的稳定性.     

关于A/D转换器量化误差与“量化相对误差”的讨论

A/D转换器在转换模拟信号为数字信号时 ,量化误差对大小模拟信号影响不同 ,对小信号转换精度造成的误差较大。为提高小信号的转换精度 ,本文提出量化相对误差问题 ,并给出一种误差平衡法 ,使A/D转换器转换小信号误差较大的问题得以改善。     

正则量子化与路径积分量子化

路径积分量子化在近代物理中的应用愈来愈广泛。本文叙述路径积分量子化方法及其与正则量子化的等价性;应用路径积分量子化方法研究谐振子体系,并得出相关结论。     

矢量量化及其硬件实现

介绍了矢量量化的基本原理。采用矢量量化方法对分辨率为512×512的数字图像进行了计算机模拟,使由原图像的8 bit/像素降到了0.5bit/像素,同时用硬件实现了矢量量化编码.在硬件实现中,其主要部件采用74S器件,用绝对值减法器作为失真运算器以及编码器.与计算机的数据交换采用DMA方式,大大降低了编码时间.完成一幅分辨率为512×512的数字图像的16:1压缩仅需9s时间。     

LSF标量格型混合量化

为了降低线谱频率(LSF)参数矢量量化器的搜索复杂度和码字存储单元,利用格型矢量量化的优点,设计了一种适合LSF参数量化的标量格型混合量化器。该量化器对LSF参数的预测残差矢量的第一、二个参数进行标量量化,余下的参数则利用格型矢量量化,从而降低了搜索复杂度和码字存储单元,与G.729协议所使用的LSF量化技术相比,有一定的改进。     

一种基于模糊量化直方图的图像检索方法

颜色直方图是一种重要的基于颜色特征的图像检索方法.本文在颜色量化中引入模糊集合理论以描述与人类视觉认知相关的模糊概念,提出了基于人的主观感知的模糊颜色量化方法,以及相对应的模糊匹配准则.归纳实验结果证明该方法可以减小量化误差和适应人的感知模糊性,该方法具有广泛的适应性和进一步提高检索精度的可能.     

矢量量化的一种快速编码算法

矢量量化的计算量主要在于搜索最近的码字,这也是矢量量化实用化的障碍。作者在该文中提出了一种不增加量化噪声快速编码算人实验结果表明,所提出的快速编码算法相对于穷尽搜索算法只需增加较小存储量,就将使小算时间可大大降低。     

基于DCT域的增益不变量化的数字图像水印算法

提出一种新的基于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域的增益不变量化索引调制的数字图像水印算法.该算法根据DCT域中DC分量的稳健性,将水印信息采用增益不变的量化嵌入DC分量中,并通过最小距离公式进行水印提取.水印被量化嵌入,提取水印信息无需原载体图像,算法能对水印信息盲提取.实验结果表明,与其他数字水印算法相比,算法有较好的透明性,并对JPEG图像压缩、高斯噪声、中值滤波、泊松噪声、椒盐噪声、缩放等常见图像攻击有很强的鲁棒性.     

RLC介观电路的量子化和量子涨落

分析RLC电路的两种量子化方案，并对电路中的电荷和电流的量子涨落进行了讨论。     

基于Simulink的信源编码和译码研究

本课题是采用PCM编码器来产生PCM信号,利用基于可视化仿真工具＂Simulink＂,其可对通信系统进行建模、仿真、分析丰富功能,采用PCM编码调制技术,按脉冲编码调制原理对模拟信号抽样量化,然后使已量化值变换成代码,对信源编码和译码进行研究,并利用Simulink进行计算机仿真。     

子帧的矢量量化(SVQ)压缩机理及特性分析

通过对子帧的矢量量化(简称SVQ)压缩方案的分析，对SVQ和VQ的压缩机理和压缩特性进行了比较，并提出了SVQ的一些新的、有利用价值的特点．模拟实验结果证明，这些特点有助于提高重建图像的信噪比，减弱方块效应和提高码书产生的有序性．