摘 要 文章以空间监控系统为背景,深入研究了JPEG图像压缩标准的实现方法,并基于FPGA对其进行了实现和优化。文中给出了详细的实现方法和优化过程,测试表明达到了很好的效果。 简单介绍了有损静态图像压缩当前有两种比较流行的标准JPEG和JPEG2000。说明了用JPEG方法压缩的原因。 介绍JPEG基本原理：JPEG对灰度图像的压缩处理过程主要包括:图像分割,离散余弦变换(DCT),量化(Quantization),“Z”形排序(Zigzag Scan),差分脉冲编码调制(Differential Pulse Code Modulation,DPCM)对直流系数(DC),行程长度编码(Run-Length Encoding,RLE)对交流系数(AC),霍夫曼(Huffman)编码等。 JPEG标准的特点是离散余弦变换。 比较详细介绍压缩系统的构成和实现。实现提及步骤， JPEG压缩模块设计和编码模块实现细节。
上传时间： 2013-12-25
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二叉树的各种操作，包括二叉树的建立，前序、中序、后序遍历二叉树，另外还包含一个霍夫曼编码的实现。
上传时间： 2014-01-02
上传用户：liansi
将魔王的语言抽象为人类的语言：魔王语言由以下两种规则由人的语言逐步抽象上去的：α-〉β1β2β3…βm ；θδ1δ2…-〉θδnθδn-1…θδ1 设大写字母表示魔王的语言，小写字母表示人的语言B-〉tAdA，A-〉sae，eg：B(ehnxgz)B解释为tsaedsaeezegexenehetsaedsae对应的话是：“天上一只鹅地上一只鹅鹅追鹅赶鹅下鹅蛋鹅恨鹅天上一只鹅地上一只鹅”。(t-天d-地s-上a-一只e-鹅z-追g-赶x-下n-蛋h-恨)
上传时间： 2013-12-19
上传用户：aix008
Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践(随书光盘）人民邮电出版社2003张宏林本书介绍了模式识别和人工智能中的一些基本理论以及一些相关的模型,包括贝叶斯决策、线性判别函数、神经网络理论、隐马尔可夫模型、聚类技术等,同时结合模式识别中的一些经典问题,从多种不同的角度介绍了这些问题的解决思路。
上传时间： 2017-07-01
上传用户：netwolf
本代码为编码开关代码，编码开关也就是数字音响中的 360度旋转的数字音量以及显示器上用的（单键飞梭开 关）等类似鼠标滚轮的手动计数输入设备。 我使用的编码开关为5个引脚的，其中2个引脚为按下 转轮开关（也就相当于鼠标中键）。另外3个引脚用来 检测旋转方向以及旋转步数的检测端。引脚分别为a,b,c b接地a，c分别接到P2.0和P2.1口并分别接两个10K上拉 电阻，并且a，c需要分别对地接一个104的电容，否则 因为编码开关的触点抖动会引起轻微误动作。本程序不 使用定时器，不占用中断，不使用延时代码，并对每个 细分步数进行判断，避免一切误动作，性能超级稳定。 我使用的编码器是APLS的EC11B可以参照附件的时序图 编码器控制流水灯最能说明问题，下面是以一段流水 灯来演示。
上传时间： 2017-07-03
上传用户：gaojiao1999
【问题描述】 在一个N*N的点阵中，如N=4,你现在站在（1，1），出口在（4，4）。你可以通过上、下、左、右四种移动方法，在迷宫内行走，但是同一个位置不可以访问两次，亦不可以越界。表格最上面的一行加黑数字A[1..4]分别表示迷宫第I列中需要访问并仅可以访问的格子数。右边一行加下划线数字B[1..4]则表示迷宫第I行需要访问并仅可以访问的格子数。如图中带括号红色数字就是一条符合条件的路线。 给定N，A[1..N] B[1..N]。输出一条符合条件的路线，若无解，输出NO ANSWER。（使用U，D，L，R分别表示上、下、左、右。） 2 2 1 2 （4，4） 1 （2，3） （3，3） （4，3） 3 （1，2） （2，2） 2 （1，1） 1 【输入格式】 第一行是数m (n < 6 )。第二行有n个数，表示a[1]..a[n]。第三行有n个数，表示b[1]..b[n]。 【输出格式】 仅有一行。若有解则输出一条可行路线，否则输出“NO ANSWER”。
标签： 点阵
上传时间： 2014-06-21
上传用户：llandlu
该源码实现了从文件中读取字符串，并对其进行霍夫曼编码和解码过程，源码注释详尽，易于理解
上传时间： 2017-07-19
上传用户：日光微澜
计算没有排队时候的阻塞率，马尔科夫链，用于计算通信质量。
上传时间： 2014-12-08
上传用户：hustfanenze
获取计算机IP地址等网络参数 UDP聊天程序 TCP聊天程序 浏览器的实现
标签： 获取计算机的名称和IP地址 基本C/S模式的通信实验
上传时间： 2015-04-12
上传用户：scnbyh
基于FPGA的机器人视觉系统模块的设计 关键字： 机器人 视觉系统 集成电路 FPGA 一、概述 视觉技术是近几十年来发展的一门新兴技术。机器视觉可以代替人类的视觉从事检验、目标跟踪、机器人导向等方面的工作，特别是在那些需要重复、迅速的从图象中获取精确信息的场合。尽管在目前硬件和软件技术条件下，机器视觉功能还处于初级水平，但其潜在的应用价值引起了世界各国的高度重视，发达国家如美国、日本、德国、法国等都投入了大量的人力物力进行研究，近年来已经在机器视觉的某些方面获得了突破性的进展，机器视觉在车辆安全技术、自动化技术等应用中也越来越显示出其重要价值。本文根据最新的CMOS图像采集芯片设计了一种通用的视觉系统模块，经过编制不同的图像处理、模式识别算法程序本模块可以应用到足球机器人，无人车辆等各种场合。
标签： FPGA的机器人视觉系统
上传时间： 2015-04-25
上传用户：justgo123
