快速傅立叶变换在数字信号处理器中的实现

介绍了几种快速FFT算法的比较,对基-2FFT算法的特点进行了研究和总结,详细论证了FFT在数字信号处理器中实现需要解决的关键技术问题.给出了FFT在TMA320F206数字信号处理器上实现的流程图.最后通过试验验证了所述方法的正确性.     

信号分析中的正交变换

信号分析的主要目的是寻找一种简单有效的信号变换方法，以便突出信号中的重要特性、简化运算的复杂程度，其中希尔伯特(Hibert)空间中的正交变换得到了广泛的应用。投影定理在平稳时间序列的预报及函数逼近研究中起着重要的作用。本文从数学分析的角度推证了正交变换与投影定理的内在联系，通过信号分析中典型正交变换的应用进行了验证，从而揭示了正交变换的内在本质。     

基于梯度的虹膜定位方法

为了提高虹膜定位的速度以及虹膜定位的准确性，依据虹膜图像灰度的分布特性及良好的环状性质，检测出瞳孔边缘以减少参与Hough变换的点数，进而定位虹膜内边缘．对于外边缘定位采用基于灰度梯度的微分积分圆形检测算子的方法．实验结果表明，此种方法能够准确地进行虹膜内外边缘定位，避免了含有大量其它区域对定位带来的影响．     

基于行的整数小波变换图像压缩算法

为克服小波图像压缩中内存开销大的问题，提出一种基于行的图像压缩算法．该算法是在完成行向小波变换后以累进方式完成列向小波变换，降低了对存储容量的需求，在大数据量图像压缩上优势明显．针对基于行的特点，采用整数实现的提升格式代替传统的Mallat塔式算法，实现CDF9／7的双正交小波变换，减小了计算复杂度，加快了算法执行速度．实验表明，该算法在比特率为0．5bpp附近时，恢复图像的峰值信噪比均高于30dB．根据人眼视觉特性及小波变换特点对变换系数进行感觉量化，提高了压缩比，适用于超大图像或内存敏感的应用场合．     

基于小波变换的柴油发动机辐射噪声线谱分析

对小波变换(多分辩率分析)用于柴油发动机辐射噪声分析.利用小波变换的"变焦"性能,并基于其多分辨率分析,以柴油发动机辐射噪声信号为对象,使用Daubechies小波及快速小波算法———Mallat算法对其进行塔式分解,然后进行各级小波波形结构特征提取,再结合经典谱估计的方法分析其线谱特征,进而提高线谱的分辨率,以获得更多的信息量,为柴油发动机降低噪声提供理论依据.分析表明,将小波变换应用于柴油发动机辐射噪声线谱分析具有重要的意义.     

利用小波和RBF神经网络进行手写数字识别

提出一种基于小波和RBF神经网络的手写数字识别方法.该方法首先提取字符的小波特征,以它们作为神经网络的输入向量,然后用RBF神经网络进行识别.对字符样本的识别结果显示,此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果.     

图像去噪的几种方法分析比较

图像去噪是图像处理中的重要组成部分，对均值滤波、中值滤波、维纳滤波和图像小波域滤波四种用于图像去噪的平滑技术进行分析比较。     

基于中值滤波的全垫升气垫船运动仿真参数滤波方法研究

研究了全垫升气垫船运动参数的滤波方法,提出了基于中值滤波预处理的Daubechies小波变换的参数滤波方法,利用中值滤波的去脉冲特性和Daubechies小波的高斯噪音消去特性对仿真全垫升气垫船运动参数滤波.仿真结果表明该方法可以有效去噪,明显改善信噪比.并且将中值滤波和FIR滤波方法结合,有效地减小了FIR使用的阶次,在提高信噪比的同时有效减少了群延时,改善了气垫船在线滤波的实时性能.     

一种基于小波变换的超光谱图像融合方法

超光谱图像小波融合是一个前沿的研究课题．在保留超光谱图像中各波段的光谱信息基础上，为增强边缘细节的表现能力，提出了基于小波变换的方差加权融合方法．并将融合结果与传统小波融合方法进行了比较．计算机仿真表明，该方法获得了更好的超光谱图像融合效果．     

分数傅立叶变换的光学实现及其应用

分数傅立叶变换(FRFT)是普通傅立叶变换在变换(FT)级次上的推广,具有一些不同于普通傅立叶变换的独特性质。本文系统分析了FRFT的几种定义形式及其所对应的光学实现系统的组成,说明了光信息处理系统实现FRFT的有效性,并把FRFT的相关光学实现系统用于图像数字水印与加密。