改进的基于残差加权的稀疏表示人脸识别

为进一步有效提升稀疏表示人脸识别系统的识别率和可靠性,在分析人脸图像稀疏表示系数分类能力的基础上,提出了一种基于残差加权的稀疏表示人脸识别新方法.该方法通过对类残差图像关于所属类稀疏表示系数的l2范数进行归一化加权,有效提升了原始基于类残差判决的识别能力.仿真实验结果表明：改进的基于残差加权的稀疏表示方法能够有效提高系统的识别性能.     

信号估计中的贝叶斯方法及应用

贝叶斯估计理论在图像处理领域有广泛的应用.结合图像去噪问题,讨论了贝叶斯最大后验概率估计技术,并推导了信号的最小均方误差估计;在此基础上,提出了一种利用后验均值准则推导维纳滤波表达式的方法.     

二维5/3小波变换的结构设计与FPGA实现

给出了一种二维5／3小波变换的结构设计与FPGA实现的方法．采用提升的方法完成了一维结构的设计，能够有效地提高系统的数据处理能力．二维结构采用直接的行列分离变换方式，通过增加一个较小的内部RAM单元有效减少系统的控制复杂度．用可综合的Verilog硬件描述语言完成了对设计的描述．并在Quartus Ⅱ软什下进行了功能仿真和逻辑综合，以及综合后的时序仿真．通过硬件仿真结果与采用Matlab的软件仿真结果验证了设计的正确性．实验结果表明：该设计方案具有控制简单和较低的硬件资源需求的优点．     

小波域Wiener滤波器的设计

讨论了基于小波的阈值去噪方法和Wiener滤波方法在信号去噪中的应用.其中,小波阈值去噪方法在许多信号空间上是近似最优的,而Wiener滤波方法是最小均方误差意义上的最优估计.在小波阈值去噪方法和经验Wiener滤波器基础上,设计了一种小波域Wiener滤波器.仿真结果表明:文中提出的方法在均方误差和峰值信噪比性能两方面均优于传统的小波阈值去噪方法.同时指出了进一步改善去噪效果的一种有效途径.     

广义高斯分布及其在图像去噪中的应用

指出了图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用广义高斯模型进行描述.研究了用广义高斯分布(GGD)对图像子带小波系数进行建模以及GGD模型的参数估计问题,在此基础上设计了一种基于贝叶斯估计的子带自适应阈值去噪算法,通过仿真实验对该算法和经典的小波阈值去噪方法进行了去噪性能的比较和讨论.     

采用PIC16C7X单片机实现PWM控制

提出了一种运用ＰＩＣ１６Ｃ７Ｘ系列单片机软件编程来实现ＰＷＭ控制和移相ＰＷＭ控制的方法。与传统方法比较,采用此法不仅可简化控制电路的硬件结构,而且可方便建立人机接口,实现用微机控制,用软件调整参数,使控制更精确、实时、可靠。     

基于字典优化的稀疏表示人脸识别

为消除非受控训练环境中光照/表情变化的不利影响,控制部分遮挡/伪装对人脸图像的破坏程度,提出了一种基于低秩矩阵恢复的字典优化设计,以增强稀疏表示人脸识别的性能.首先对存在非受控干扰成分的训练字典进行低秩矩阵恢复,获得相对"干净"的训练图像进行特征提取;接着采用分块相似性先验嵌入稀疏编码的方法实现对人脸图像的分类.实验结果表明,通过改进稀疏编码字典的鉴别能力,系统能更有效地抑制光照、表情、遮挡/伪装的影响,其识别的稳健性和鲁棒性得到了明显提升.     

IGBT串联运行时的动态均压

分析了高电压工作中ＩＧＢＴ串联运行时导致端电压静态和动态不均衡的种种原因,给出了几种改善端电压不均衡的具体控制措施和电路,主要给出了对称均压电路和驱动控制均衡电路,经实际应用表明效果良好。     

一种基于CPLD的宽可调PWM信号发生器

介绍了自行研制的利用基于复杂可编程逻辑器件(CPLD),实现的一种频率宽可调、高频调制的PWM信号发生器.该PWM信号的频率在1～2kHz可调,并调制在3～100kHz任意可调的高频脉冲上;其死区时间可调,且实现了2路信号输出互锁.     

压缩感知图像的块子带自适应稀疏表示规则化重构

针对自然图像信号的非平稳特性和不同图像块的变换域系数的分布差异较大, 基于分块图像子带自适应 稀疏表示规则化,提出了一种新的压缩感知图像重构方法．先利用非局部相似块组估计每个分块图像变换域各子 带系数的均值和标准差,再将图像块各子带系数进行去均值并关于标准差归一化, 最后将去均值归一化处理的子 带系数的l₁范数表示用于规则化压缩感知重构．由于块子带自适应稀疏表示更加合理地表达了稀疏系数的重要 性,使得重构图像能够更好地保留纹理、边缘等细节信息．大量的实验结果表明: 相比组稀疏表示的压缩感知重构 算法,该方法重构图像的峰值信噪比平均提高了0.69 dB．