多时钟域的异步信号的参考解决
多时钟域的异步信号的参考解决...
变换域技术资料
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变换域技术是信号处理与分析的核心，广泛应用于通信、图像处理及控制系统设计等领域。通过傅里叶变换、拉普拉斯变换等方法，实现时域到频域的转换，为复杂信号分析提供强大工具。掌握变换域知识，不仅能够帮助工程师深入理解系统特性，还能有效提升问题解决能力。本页面汇集了4574份精选资源，涵盖理论讲解、实际案例分析及应用开发指南，助力您快速成长为领域专家。
🔥 变换域热门资料
查看全部4574个资源 »基于NSCT域各向异性双变量萎缩图像去噪
提出了一种用各向异性双变量拉普拉斯函数模型去模拟NSCT域的系数的图像去噪算法，这种各向异性双边拉普拉斯模型不仅考虑了NSCT系数相邻尺度间的父子关系，同时满足自然图像不同尺度间NSCT系数方差具有各向异性的特征，基于这种统计模型，文中先推导出了一种各向异性双变量收缩函数的近似形式，然后基于贝叶斯去...
基于仿射变换模型的图像跟踪系统的实现
文中设计研制了一种新型的基于仿射变换模型的实时图像跟踪系统。本跟踪系统已经通过实践检验，能够稳定的、准确的、快速的跟踪目标。并且系统有很大的升级潜力，除了能够满足仿射变换跟踪的要求之外，还能适用于其他的一些算法，构成鲁棒性更强的图像跟踪系统。实践证明该跟踪系统性能优于经典的相关跟踪系统。 ...
小波变换在图像边缘检测中的应用
目前，被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而，当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感，使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰，不能检测出真正的...
基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法
为了提高图像去噪效果，提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先将待去噪图像进行循环平移，使用Contourlet域HMT模型对平移后的图像进行降噪处理，然后将降噪后的图像进行循环反平移，最后将不同循环平移量下的降噪图像进行平均处理，以减少去噪后图像的失真...
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