数字 信号处理C语言程序集：第一篇：常用信号产生；第二篇：数字信号处理；第三篇：随机信号数字处理；第四篇：图像处理；第五篇：人工神经网络
上传时间： 2022-07-17
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本书由五部分组成：1.常见信号产生；2.数字信号处理；3.随机信号处理；4.数字图像处理；5.人工神经网络。有详细示例代码，实用性强。
上传时间： 2022-07-27
上传用户：XuVshu
现代数字信号处理对实时性提出了很高的要求，当最快的数字信号处理器(DSP)仍无法达到速度要求时，唯一的选择是增加处理器的数目，或采用客户定制的门阵列产品。随着可编程逻辑器件技术的发展，具有强大并行处理能力的现场可编程门阵列(FPGA)在成本、性能、体积等方面都显示出了优势。本文以此为背景，研究了基于FPGA的快速傅立叶变换、数字滤波、相关运算等数字信号处理算法的高效实现。 首先，针对图像声纳实时性的要求和FPGA片内资源的限制，设计了级联和并行递归两种结构的FFT处理器。文中详细讨论了利用流水线技术和并行处理技术提高FFT处理器运算速度的方法，并针对蝶形运算的特点提出了一些优化和改进措施。 其次，分析了具有相同结构的数字滤波和相关运算的特点，采用了有乘法器和无乘法器两种结构实现乘累加(MAC)运算。无乘法器结构采用分布式算法(DA)，将乘法运算转化为FPGA易于实现的查表和移位累加操作，显著提高了运算效率。此外，还对相关运算的时域多MAC方法及频域FFT方法进行了研究。 最后，完成了图像声纳预处理模块。在一片EP2S60上实现了对160路信号的接收、滤波、正交变换以及发送等处理。实验表明，本论文所有算法均达到了设计要求。
上传时间： 2013-06-09
上传用户：zgu489
磁共振成像（MRI）由于自身独特的成像特点，使得其处理方法不同于一般图像.根据不同的应用目的，该文分别提出了MRI图像去噪和分割两个算法.首先，该文针对MRI重建后图像噪声分布的实际特点，提出了基于小波变换的MRI图像去噪算法.该算法详细阐明了MRI图像Rician噪声的特点，首先对与噪声和边缘相关的小波系数进行建模，然后利用最大似然估计来进行参数估计，同时利用连续尺度间的尺度相关性特点来进行函数升级，以便获得最佳萎缩函数，进一步提高图像的质量，最终取得了一定的效果.与此同时，该文对MRI图像的进一步的分析与应用展开了一定研究，提出了一种改进的快速模糊C均值聚类鲁棒分割算法.该算法先用K均值聚类方法得到初始聚类中心点，同时考虑邻域对分割结果的影响，对目标函数加以改进，用来克服噪声和非均匀场对MRI图像分割的影响，达到鲁棒分割的目的，为进一步图像处理和分析打下基础.通过实验，我们发现，无论是针对模拟图像还是实际图像，该文所提出的两个算法都取得了较好的效果，达到了预期的目的.
上传时间： 2013-04-24
上传用户：zhichenglu
数字信号处理是信息科学中近几十年来发展最为迅速的学科之一.目前,数字信号处理广泛应用于通信、雷达、声纳、语音与图像处理等领域.而数字信号处理算法的硬件实现一般来讲有三种方式:用于通用目的的可编程DSP芯片;用于特定目的的固定功能DSP芯片组和ASIC;可以由用户编程的FPGA芯片.随着微电子技术的发展,采用现场可编程门阵列FPGA进行数字信号处理得到了飞速发展,FPGA正在越来越多地代替ASIC和PDSP用作前端数字信号处理的运算.该文主要探讨了基于FPGA数字信号处理的实现.首先详细阐述了数字信号处理的理论基础,重点讨论了离散傅立叶变换算法原理,由于快速傅立叶变换算法在实际中得到了广泛的应用,该文给出了基-2FFT算法原理、讨论了按时间抽取FFT算法的特点.该论文对硬件描述语言的描述方法和风格做了一定的探讨,介绍了硬件描述语言的开发环境MAXPLUSII.在此基础上,该论文详细阐述了数字集成系统的高层次设计方法,讨论了数字系统设计层次的划分和数字系统的自顶向下的设计方法,探讨了数字集成系统的系统级设计和寄存器传输级设计,描述了数字集成系统的高层次综合方法.最后该文描述了数字信号处理系统结构的实现方法,指出常见的高速、实时信号处理系统的四种结构;由于FFT算法在数字信号处理中占有重要的地位,所以该文提出了用FPGA实现FFT的一种设计思想,给出了总体实现框图;重点设计实现了FFT算法中的蝶形处理单元,采用了一种高效乘法器算法设计实现了蝶形处理单元中的旋转因子乘法器,从而提高了蝶形处理器的运算速度,降低了运算复杂度.
上传时间： 2013-07-19
上传用户：woshiayin
数字信号处理是信息科学中近几十年来发展最为迅速的学科之一.目前,数字信号处理广泛应用于通信、雷达、声纳、语音与图像处理等领域.而数字信号处理算法的硬件实现一般来讲有三种方式:用于通用目的的可编程DSP芯片;用于特定目的的固定功能DSP芯片组和ASIC;可以由用户编程的FPGA芯片.随着微电子技术的发展,采用现场可编程门阵列FPGA进行数字信号处理得到了飞速发展,FPGA正在越来越多地代替ASIC和PDSP用作前端数字信号处理的运算.该文主要探讨了基于FPGA数字信号处理的实现.首先详细阐述了数字信号处理的理论基础,重点讨论了离散傅立叶变换算法原理,由于快速傅立叶变换算法在实际中得到了广泛的应用,该文给出了基-2FFT算法原理、讨论了按时间抽取FFT算法的特点.该论文对硬件描述语言的描述方法和风格做了一定的探讨,介绍了硬件描述语言的开发环境MAXPLUSII.在此基础上,该论文详细阐述了数字集成系统的高层次设计方法,讨论了数字系统设计层次的划分和数字系统的自顶向下的设计方法,探讨了数字集成系统的系统级设计和寄存器传输级设计,描述了数字集成系统的高层次综合方法.最后该文描述了数字信号处理系统结构的实现方法,指出常见的高速、实时信号处理系统的四种结构;由于FFT算法在数字信号处理中占有重要的地位,所以该文提出了用FPGA实现FFT的一种设计思想,给出了总体实现框图;重点设计实现了FFT算法中的蝶形处理单元,采用了一种高效乘法器算法设计实现了蝶形处理单元中的旋转因子乘法器,从而提高了蝶形处理器的运算速度,降低了运算复杂度.
上传时间： 2013-05-23
上传用户：Divine
本书比较全面地阐述了fpga在数字信号处理中的应用问题。 数字信号处理的FPGA实现 本书共分8章，主要内容包括典型fpga器件的介绍、vhdl硬件描述语言、fpga设计中常用软件简介、用fpga实现数字信号处理的数据规划、多种结构类型的fir数字滤波器的fpga实现、不同结构fft的fpga实现、数字正交下变频的fpga实现、cordic和dds的fpga实现等。本书紧密贴合工程实践，以一个fpga设计开发人员的切身体会去叙述每一个应用实例，以一个fpga教学工作者的实践经验去梳理和组织繁杂的知识点。 本书可作为高等院校通信、数字信号处理、电子工程等专业的本科生教材，也可供相关专业的研究生和从事雷达、电子侦察、通信等工作的技术人员参考。
上传时间： 2013-06-04
上传用户：y562413679
随着信息技术的不断发展，数字信号处理已成为一个极其重要的学科和技术领域，在通信、语音、图像、遥感、生物工程等众多领域得到了广泛的应用。数字信号处理的核心内容主要是信号的获取、传输和处理、识别及综合等。信号是信息的载体，系统是信息处理的手段。因此，为了更好的研究信号和系统的基本理论与方法，使同学们更好地理解和掌握数字信号处理的理论知识，在实验过程中，借助MATLAB这个平台来进行辅助设计。 MATLAB的GUIDE是专门用于图形用户界面的快速开发环境，本设计利用MATLAB的GUIDE工具箱制作了一套辅助“数字信号处理”课程教学的实验软件包。该实验软件包是由一系列形象的图形用户界面组成，每个界面以坐标窗口、弹出框、按键、动态文本框等为基本部分，构建了较为完善和友好的人机交互方式，使用便捷。该系统的形象直观，总体界面友好，具有开放性，便于学生对所学理论知识的理解，大大提高教学的效果和效率。 本文首先简要介绍了数字信号处理和MATLAB的相关知识，然后着重阐述了该实验软件包的组成及设计思路、方法，最后说明了软件的调试和测试过程。本教学实验软件包基本是按照国家十一五教材《数字信号处理（第3版）》（高西全，丁玉梅等）的编写思路进行总体设计的，整个构架包括六个核心部分：基本信号的产生、序列的基本运算、离散傅立叶变换、Z变换和逆Z变换、卷积运算和数字滤波器（IIR数字滤波器和FIR数字滤波器）的设计。较好的契合了教学内容，对理论课程的辅助效果明显。
上传时间： 2013-11-10
上传用户：我累个乖乖
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，然后基于贝叶斯去噪法和局部方差估计将这种新的阈值收缩函数应用于NSCT域，实验结果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比，能够有效地去除图像的高斯噪声，提高了图像的峰值信噪比；并较完整地保持了图像的纹理和边缘等细节信息，从而明显改善了图像的视觉效果。
上传时间： 2013-10-23
上传用户：thuyenvinh
对正弦信号自相关和互相关运算的实验。在进行算法模拟时首先应对一个实时数字信号处理的任务选择一种方案和多种算法，用计算机高级语言如（c、Matlab等工具)验证算法能否满足系统的性能指标；然后从多种信号处理算法中找出最佳或准最佳算法。
上传时间： 2015-09-19
上传用户：luopoguixiong
