矩阵光谱
共 7 篇文章
矩阵光谱 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 7 篇文章，持续更新中。
哈达玛变换光谱仪压缩系统研究
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; "> 基于数字微镜器件（Digital Micro-mirror Device，DMD）的哈达玛变换光谱技术是一种新型的光谱成像技术，在国内很少有专门的文献介绍[1-3]。文中先介绍了本实验采用的哈达玛光谱仪样机
一种便携式光谱采集系统的设计与实现
<span id="LbZY">为了快速有效地判断化学物质中的微量成分，并粗略估计成分的含量，提出一种便携式分光光度计的设计方案，对该方案的光谱采集系统进行了设计与讨论。与传统的分光光度计设计方案相比，该方案采用线阵CCD器件代替传统的光电管来实现光电信号的转换，易于提高系统的运行速度并减少系统体积；利用FIFO（先入先出队列）可以实现高速数据输出设备与低速控制器的数据交换。本系统可以选择LCD液
AD9880色彩空间转换器用户指南
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AD9880中的色彩空间转换矩阵(CSC)是一个3 × 3矩阵，可提供矩阵中所有系数下的完全编程能力。每个系数均为12位宽，以保持信号完整性。CSC可在高达150 MHz的速度下运行，在60 Hz速率时支持1080 p。CSC支持“任意至任意”色彩空间，支持RGB、YUV、YCrCb等格式。<br />
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基于粒子群模糊C均值聚类的快速图像分割
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px; ">模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术，但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响，可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相
基于压缩感知的信号重构
压缩感知是针对稀疏或可压缩信号，在采样的同时即可对信号数据进行适当压缩的新理论，采用该理论，可以仅需少量信号的观测值来实现精确重构信号。文中概述了CS理论框架及关键技术问题，介绍了信号稀疏表示、观测矩阵和重构算法。最后仿真实现了基于压缩感知的信号重构，并对正交匹配追踪（OMP）重构算法性能作了分析。<br />
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矩阵计算的并行算法与实现
对于大型矩阵的乘积运算和高阶方阵的求逆运算, 构造了一种适用于多处理机系统的并行算法. 该方法能较大地节约计算机的工作单元, 提高计算速度和效率, 同时给出了具体的并行程序和计算结果.<br />
一种新的自适应数字水印算法
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px; ">为了提高数字水印抗击各种图像攻击的性能和保持图像的稳健性和不可见性，提出了一种基于离散小波变换（DWT），SVD（singular value deco