小波变换在图像处理中的应用

小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法,其在图像处理中有非常重要的应用,包括图像压缩,图像去噪,图像融合,图像分解,图像增强等。小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓。除了连续小波(CWT)、离散小波(DWT),还有小波包(Wavelet Packet)和多维小波。本文主要介绍小波变换的发展及其在图像处理中的应用。     

CT图像分块重建算法

为加快重建速度，节省资源，提出了CT图像分块重建算法，与一般的整幅重建算法不同，该算法通过恰当地分割投影空间、滤波投影空间、图像空间来实现重建的分块运算，最后拼装成整幅图像，它所占用的资源要比对整幅图像重建所需要的少，分块重建算法适用于多机运算、计算机网络分布运算及投影数据量巨大的高分辨率CT图像重建，并发展成一种局部重建技术，能减少对X射线剂量的要求，从而减少X射线对人体的辐射损害，仿真实验表明，CT图像分块重建算法是可行的和令人满意的。     

傅里叶级数在数字信号处理中的应用

快速傅里叶变换是针对于将一个大点数N的DFT分解成若干个小点的DFT的组合的算法[1],主要是巧妙的利用了Wn因子的周期性和对称性,构造出的一种DFT快速算法。使运算量大大降低,节省了大量时间。快速傅里叶变换的算法已经作为一种强有力的工具运用到信号处理领域中,大大推动了数字信号处理技术的进步[2]。本论文比较详细的阐述了快速傅里叶算法的数学原理、运算特点并完善的运用到Matlab,实现先好的仿真处理。     

用FPGA实现FFT的研究

目的 针对高速数字信号处理的要求,给出了用现场可编程门阵列（ＦＰＧＡ）实现的快速傅里叶变换（ＦＦＴ）方案。方法 算法为按时间抽取的基４算法,采用递归结构的块浮点运算方案,蝶算过程只扩展两个符号位以适应雷达信号处理的特点,乘法器由阵列乘法器实现。     

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。     

一种基于FFT图像边缘检测算法的改进

因传统Canny算子在图像边缘检测应用中无法取得理想效果,故提出利用有较好抑制噪声作用的FFT,实现增强图像的功能,再采用传统的Canny算子,提取原始图像边缘的方法,算法综合了两者的优点．实验结果表明,采用改进算法有效地增强了边缘检测的准确性,取得了比较理想的边缘检测效果．     

基于FFT的傅里叶光谱Matlab仿真分析

采用迈克尔逊干涉装置测定了钠光灯和汞灯的干涉图,利用傅里叶光谱中存在的干涉图和光谱图的变换关系,通过快速傅里叶变换（FFT）的方法分析了钠光灯和汞灯的辐射光谱.Matlab仿真分析结果表明,采用傅里叶变换光谱可以清晰地展现辐射源的辐射光谱.     

光学小波变换在图像边缘特征提取中的应用

小波变换是一种有效检测图像边缘的方法,但由于变换中维数倍增,造成计算量十分大。介绍用传统的4f光学处理系统实现小波变换。它在光学图像的边缘特征提取中能够很好地得到应用。最后给出计算机仿真结果。     

小波变换在旋转机械振动信号检测中的应用

讨论了小波变换的分析方法,为提取旋转机械振动信号特征提供了理论方法.实践表明:小波理论的发展适应于振动信号检测的要求,给监测旋转机械的正常运转和可能引发故障的原因提供了一种科学的研究方法.     

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。     

FFT算法的并行处理研究

通过对串行FFT算法分析,针对其不足,从理论上研究了将蝶形网络FFT算法进行并行处理。具有较高的加速比和总效率,对实现FFT算法的并行实时系统具有一定的指导意义。     

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。     

基于FFT算法的超声波泥沙测量

采用数字手段测取了超声波信号的衰减系数,通过衰减系数可得出含沙量。数字信号处理技术首先必须将回波信号的平均频率参数离散化。在计算的过程中,一般采用DFT处理技术,但直接用DFT进行谱分析和信号实时处理又不切实际,所以使用了时间抽取的优化实数FFT算法,该算法在保持直接FFT算法速度的前提下减少了程序量。     

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。     

使用Winograd算法实现不规则长度DFT——在多载波调制系统（OFDM）中不规则长度FFT的一种实现方法

本文结合FFT在多载波调制系统（OFDM）中的应用，介绍了改进大素数Winograd FFT算法，并通过与传统Winograd FFT、DFT的性能比较，论述了本算法的研究意义；介绍了二维卷积算法Agarwal—Cooley、包括中国余数定理、小点数的Winograd卷积算法和克罗内克积；在介绍算法的同时穿插11点FFT的推导，先计算2点和5点Winograd卷积，之后得到10点卷积，最后得出11点FFT。     

基于并行处理的FFT快速算法

FFT算法是频域图像处理中最重要的核心算法之一,是影响数字图像处理软件系统整体效率的关键。提出的一种适于SIMD计算模式的自然顺序二维FFT算法,利用Intel处理器提供的新指令对算法进行了改进。应用OpenMP对算法进行了多核环境下的优化,并设计了与之配套的滚动型缓冲区。实验结果表明,这种FFT算法在多核下的运行效率最高可达到目前广泛使用的FFT算法的4.5倍,这种算法对海量图像数据的处理优势尤为显著。     

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.     

涡街流量信号处理中FFT谱分析法的探讨

该文首先对FFT谱分析的几个基本问题进行探讨，然后用此方法对应力式涡街流量计的实际信号进行处理，并分析了此方法用于低频信号处理时的优缺点．