MATLAB小波分析 是张德丰 编著的那本黄色书上的源代码
上传时间： 2013-06-01
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无刷直流电机(BLDCM)是随着电机控制技术、电力电子技术和微电子技术的发展而出现的一种新型电机。它是在有刷直流电机的基础上发展起来的。无刷直流电机具有交流电机的结构简单、运行可靠、维护方便等一系列特点，又具有直流电机的运行效率高、无励磁损耗以及调速性能好等诸多优点，在很多场合有广泛的应用前景，成为了国内外研究的热点。无刷直流电机传统的理论部分分析和设计方法已经比较成熟，因此对无刷直流电机控制策略的研究就显得十分重要。 PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛应用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制性能优良。但在工业上有许多无法建立精确数学模型的复杂控制对象和非线性控制对象，若采用传统的PID进行控制的话，那么很难获得比较理想的控制效果。 对于无刷直流电机而言，它是一个多变量、强耦合的非线性系统，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。基于以上原因，本文以无刷直流电机为控制对象，通过分析无刷直流电机的数学模型，以BP神经网络为基础，设计了应用于无刷直流电机的神经网络PID控制器。 在MATLAB平台上，先利用神经网络PID控制器，给出相应的控制算法，对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明，同传统PID控制器相比，神经网络PID控制器对模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性，有效的改善了系统的控制结果，达到了预期的目的。随后利用SIMULNK建立了无刷直流电机控制系统的仿真模型。分别采用普通PID控制器和神经网络PID控制器对电机的不同运行状况进行了仿真分析。仿真结果验证了所建模型的正确性，并证明了神经网络控制的优越性。
上传时间： 2013-08-04
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本文首先简述了交流调速系统的发展和研究重点，介绍了异步电机调速系统的不同控制策略，详细论述了异步电机矢量控制系统的基本原理：异步电机的数学模型和坐标变换、矢量控制的基本方程式、转子磁链的观测方法、矢量控制的系统结构等，并重点分析了空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的基本原理、控制算法以及在TMS320LF2407中的实现方法。 从工程实际应用出发，本文设计和开发了一套以DSP芯片TMS320LF2407为核心的有速度传感器异步电机矢量控制系统，并给出了硬件和软件的实现方法。该系统的功率电路采用电压型的交-直-交变压变频结构，由整流电路、滤波电路及智能功率模块IPM(PM15RSH120)逆变电路构成；控制电路以DSP芯片TMS320LF2407为核心，加上PWM信号发生电路、定子电流检测电路、直流母线电压检测电路、智能功率模块驱动电路、速度检测电路、系统保护电路等，构成了功能齐全的异步电机全数字化矢量控制系统。 在此基础上，本文对无速度传感器异步电机矢量控制系统进行了有益的探索。提出了改进的电压型转子磁链估算模型，消除了电压型转子磁链估算模型中纯积分环节所固有的漂移问题和积累误差对实际系统性能的影响。在传统型参考自适应系统基础上，将系统中原有的自适应调节机构用一个具有在线学习能力的模糊神经网络取代，提出一种基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法，并给出了速度估计器的模糊神经网络结构和学习算法。最后对基于模糊神经网络转速估计的异步电机矢量控制系统进行了仿真，结果表明该系统具有良好的性能。
上传时间： 2013-07-02
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目前，小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面，新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论，对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法，例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性，因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径，特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法，并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且，讨论了小波分析的基本理论，介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法，最后研究了小波基的数学特性，分析了它们对实际应用的影响和作用。进而，介绍了小波的几种去噪方法：小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的，但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节，且小波基的选择亦有相当的难度，只有靠经验来确定，不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理，分析了去噪过程中几个参数的选取问题，并给出了一些选取依据；对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进，利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理，并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比，去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上，进行了改进，利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法，仿真试验结果表明，由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好，准确率高，而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较，通过实验仿真来实现，并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词：小波分析，信号去噪，阈值，均值逼近，空域相关
上传时间： 2013-07-19
上传用户：啊飒飒大师的
针对目前光照补偿后人脸图像的识别率仍不够理想这一问题，提出了一种基于模糊增强和小波包变换相结合的非均匀光照下人脸识别方法。将人脸图像在对数域中计算二维小波包变换，通过舍弃部分子带图像中的系数来实现人脸
上传时间： 2013-04-24
上传用户：gxf2016
本课题设计和完成了一套基于DSP+FPGA结构的小波变换实时图像处理系统。采用小波算法对图像进行边缘提取、图像增强、图像融合等处理，并在ADSP-BF535上实现了小波算法，分析了其运行小波算法的性能。图像处理的数据量比较大，而且运算比较复杂，DSP的特殊结构和性能很好地满足了系统实现的需要，而FPGA的高速性和灵活性也满足了系统实时性和稳定性的需要，所以采用DSP+FPGA来实现图像处理系统是可靠的，也是可行的。系统的硬件设计以DSP和FPGA为平台，DSP实现算法、管理系统运行、并实现了系统的自启动；FPGA实现一些接口、时序控制等，简化了外围电路，提高了系统的可靠性。结果表明，在ADSP-BF535上实现小波算法，效果良好，而且满足系统实时性的要求。最后，总结了系统的设计和调试经验，对调试时遇到的一些问题进行了分析。
上传时间： 2013-04-24
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相对于JPEG中二维离散余弦变换(2DDCT)来说，在JPEG2000标准中，二维离散小波变换(2DDWT)是其图像压缩系统的核心变换。在很多需要进行实时处理图像的系统中，如数码相机、遥感遥测、卫星通信、多媒体通信、便携式摄像机、移动通信等系统，需要用芯片实现图像的编解码压缩过程。虽然有许多研究工作者对图像处理的小波变换进行了研究，但大都只偏重算法研究，对算法硬件实现时的复杂性考虑较少，对图像处理的小波变换硬件实现的研究也较少。 本文针对图像处理的小波变换算法及其硬件实现进行了研究。对文献[13]提出的“内嵌延拓提升小波变换”(Combiningthedata-extensionprocedureintothelifting-basedDWTcore)快速算法进行仔细分析，提出一种基于提升方式的5/3小波变换适合硬件实现的算法，在MATLAB中仿真验证了该算法，证明其是正确的。并设计了该算法的硬件结构，在MATLAT的Simulink中进行仿真，对该结构进行VHDL语言的寄存器传输级(RTL)描述与仿真，成功综合到Altera公司的FPGA器件中进行验证通过。本算法与传统的小波变换的边界处理方法比较：由于将其边界延拓过程内嵌于小波变换模块中，使该硬件结构无需额外的边界延拓过程，减少小波变换过程中对内存的读写量，从而达到减少内存使用量，降低功耗，提高硬件利用率和运算速度的特点。本算法与文献[13]提出的算法相比较：无需增加额外的硬件计算模块，又具有在硬件实现时不改变原来的提升小波算法的规则性结构的特点。这种小波变换硬件芯片的实现不仅适用于JPEG2000的5/3无损小波变换，当然也可用于其它各种实时图像压缩处理硬件系统。
上传时间： 2013-06-13
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在卫星遥感设备中，随着遥感技术的发展和对传输式观测卫星遥感图像质量要求的不断提高，航天遥感图像的分辨率和采样率也越来越高，由此引起高分辨率遥感图像数据存储量和传输数据量的急剧增长，然而卫星信道带宽有限。为了尽量保持高分辨率遥感图像所具有的信息，必须解决输入数据码率和传输信道带宽之间的矛盾。所以星载高分辨率遥感图像数据的高保真、实时、大压缩比压缩技术就成了解决这一矛盾的关键技术。FPGA器件为实现数据压缩提供了一种压缩算法的硬件实现的一个理想的平台。FPGA器件集成度高，体积小，通过用户编程实现专门应用的功能。它允许电路设计者利用基于计算机的开发平台，经过设计输入，仿真，测试和校验，直到达到预期的结果，减少了开发周期。小波变换能够适应现代图像压缩所需要的如多分辨率、多层质量控制等要求，在较大压缩比下，小波图像压缩质量明显好于DCT变换，因此小波变换成为新一代压缩标准JPEG2000的核心算法。同时，小波变换的提升算法结构简单，能够实现快速算法，有利于硬件实现，因此提升小波变换对于采用FPGA或ASIC来实现图像变换来说是很好的选择。本文针对卫星遥感图像的数据流，主要研究可以对卫星图像进行实时二维小波变换的方案。针对提升小波变换的VLSI结构和FPGA设计中的关键技术，从边界延拓、滤波器结构、整数小波、定点运算、原位运算等方面进行了研究和讨论，并且完成了针对卫星遥感图像的分块二维9/7提升小波变换的FPGA实现。采用VerIlog语言对设计进行了仿真验证，并将仿真结果同matlab仿真结果进行了比较，比较结果表明该方案能实现对卫星遥感图像数据流的二维提升小波变换的功能。同时QuartusII综合结果也表明，系统时钟能够工作在很高的频率，可以满足高速实时对卫星图像的小波变换处理。
上传时间： 2013-06-15
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开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难，而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络，具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法，所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入，转子位置作为输出，通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练，建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射，从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制效果良好，但当被控对象具有高度非线性和不确定性时，仅靠PID调节效果不好。对于SRM，它的电磁关系高度非线性，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型，由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明，自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相，从而实现了电机的无位置传感器控制；基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好，具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间： 2013-04-24
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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
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