Fourier
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ICETEK –C6711-A评估板实现图像的傅立叶变换
基于FPGA的快速傅立叶变换.rar
随着数字电子技术的发展，数字信号处理广泛应用于声纳、雷达、通讯语音处理和图像处理等领域。快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)在数字信号处理系统中起着很重要的作用，FFT 有效地提高了离散傅立叶变换(Discret Fourier Transform，DFT)的运算效率。 处理器一般要求具有高速度、高精度、大容量和实时处理的性能，而现场可编程门阵列(Field Pr
OFDMMIMO系统发射机关键技术研究与FPGA实现.rar
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplex)系统因其频谱利用率高、抗频率选择性衰落、抗码间干扰能力强等众多优点，已被广泛应用于宽带高速数据传输系统中，而OFDM与MIMO(Multi-Input Multi-Output)技术的结合也被广泛认为是未来无线通信的关键技术之一。OFDM的基本原理是将频域中的一个宽带信道划分成多个重叠的子信道并行地进行窄带传
耦合长短波方程的多辛方法
<p>本论文主要是研究耦合长短波方程的多辛算法，耦合的长短波方程是Schrodinger-Kdv方程组的特殊形式，本文构造了 Euler-box格式、多辛 Preis sman洛式和 Fourier拟谱格式求解耦合长短波方程。然后与已知的 Crank Nicolson方法和时间分裂步方法比较。并得出 Euler box格式是半显式的，空间方向一阶精度时问方向一阶精度的数值方法：Preis sman
风力发电机组状态监控系统CMS上位机监控软件开发
<p>本文首先对风电行业的发展状况进行了调研，对国内外关于状态监控的理论，关于信号处理当中频域分析，倒谱分析的理论进行了学习，并依据项目组制定的系统传感器与下位机的安装与配置方案，遵循软件工程的方法论对上位机监控软件进行需求分析与设计，运用C#编程语言上位机监控软件进行了开发与实现。本人在系统研发过程中参与了技术路线的调研，上位机的需求分析、设计与开发测试工作，负责上位机数据采集，处理，显示与视频
分数阶傅立叶变换在线性调频信号侦察中的基本理论及应用
<p>在实际应用中的信号，如通信信号、某些雷达信号、地震波、声纳等，都是非平稳信号，传统的Fourier分析方法和理论使用的是时域或频域的全局性的变换，不能表述信号的时频域性质，即不能表述不同时间与不同频率之间的对应关系，而这种性质恰恰是非平稳信号最重要和最关键的性质，于是人们研究和提出了一系列新的信号分析方法和理论，如短时Fourier变换、时频分析、Gabor变换、小波变换、Radon-Wig
分数阶微积分理论及其在生物组织传热中的某些应用
<p>本论文主要研究了分数阶微积分理论及其在生物组织传热中的某些应用由彼此相关又相互独立的三章组成：第一章主要是简明扼要的介绍了分数阶微积分理论的发展历史、定义和应用，并且文中用到的特殊函数的定义、性质和积分变换在第一章也作了相应的说明；第二章研究了复杂人体组织传热的时间分数阶模型的构造，方程解析解的求解和一些特殊情况的分析；第三章则研究了血管生成前期肿痛细胞周围组织生物传热模型的建立给出了方程的
基于分数阶傅里叶变换的数字水印技术研究
<p>对水印技术研究兴趣的突然增长很可能源于人们对版权保护问题的关注。数字水印是近年来发展起来的数字媒体版权保护的一种新的技术，成为当前多媒体安全领域发展最快的热点技术，并受到了国际学术界的高度关注，变换域水印算法是数字水印算法的研究重点之一。分数阶傅里叶变换是一种新的时频变换工具，对于分析某些非平稳信号具有十分优良的特性。本文开展了基于分数阶Fourier域的水印算法的研究与分析，主要工作如下：
基于分数阶fourier变换人脸面部表情识别
<p>1，介绍了分数阶Fourier变换的意义并分析了现有的各种一维离散分数阶Fourier变换的算法，重点研究了Ozaktas等提出的量纲归一化算法。根据分数阶Fourier变换的数学及物理意义，将一维变换推广至二维变换的形式，并且实现了二维分数阶Fourier变换的离散算法。同时对二维离散分数阶Fourier变换的相关性质进行了必要的说明.</p><p>2，对本文仿真实验所选择的人脸面部情感数
离散分数阶Fourier变换算法的仿真研究及FPGA实现
<p>随着科学技术的深入发展，信号处理技术也得到长足的进步。在信号处理领域，传统傅立叶（Fourier）变换是当今一个应用研究热点。但随着应用信号形式不断复杂化，传统Fourier变换分析和处理时变非平稳信号时就显得尤为不足，这是由于Fourier 变换采用的基函数所决定的。分数阶傅立叶变换（FrFT）作为Fourier变换广义形式的提出，既可以处理一般意义上的信号，也能对时变非平稳信号进行“解析
空间和时间分数阶偏微分方程
<p>本文考虑了Riesz空间分数阶反应-扩散方程（RSFRDE）、时间分数阶电报方程和带阻尼项的时间分数阶波动方程.</p><p>第一章介绍了分数阶计算的发展历史和现状及目前所做的一些工作，同时给出有关分数阶计算的一些预备知识。</p><p>第二章讨论Riesz空间分数阶反应-扩散方程.首先使用Laplace和Fourier变换获得 Riesz空间分数阶反应-扩散方程在无穷区域上的基本解，其解用
高斯脉冲调制Chirp信号分数阶Fourier变换的解析表示
<p>Fourier 变换（Fourier Transform，FT）作为最主要的信号分析工具主要用于处理频率不随时间变化的平</p><p>稳信号，在时频平面时间轴与频率轴相互垂直，即Fo uw rier变换是从时间域旋转T/2到频率域。但是Fo urie变换通常无法表述信号的时频域性质，不能表示某种频率分量发生在哪个时间，而这种性质恰恰是非平稳信号最关键的性质，这对非平稳信号十分重要。分数阶</
分数阶Fourier变换
<p>分数阶FROURIER变换</p><p>目标：</p><p>>FRFT的本质特证之一：旋转不变性</p><p>>FRFT的本质特征之二：FRFT的内涵</p><p>>FRFT特别适用于LFM信号的分析与处理</p><p>>FFT为FRFT的一个特例</p><p>相关术语</p><p>>FRFT:Fractional Fourier Transform</p><p
某些典型分数阶微分方程的求解
<p>该论文共分四章，第一章简要地回顾分数阶微积分的历史和几种分数阶导数和积分的定义。</p><p>第二章对分数阶导数和积分性质进行详细比较，讨论一类在经典意义下处处连续处处不可微的函数在Riemann-Liouville分数阶导数意义下的可微性.</p><p>第三章在数值计算分数阶微分方程的预估校正法基础之上，数值模拟分数阶系统的动力学行为，采用数值跟踪原理来寻求分数阶Lorenz系统、Chen
几类分数阶微分积分方程的数值解
<p>本文的主要工作是：首先，利用同伦摄动法给出几类分数阶微分积分方程的近似解，表明同伦摄动法对于分数阶微分积分方程的求解是有效可行，减少了计算的复杂程度，而且得到的结果与Adomian分解法和Fourier变换法等其他方法的结果是一致，从而进一步推广了同伦摄动法的应用范围；其次，借助于分离变量法和同伦摄动法，得出几类分数阶微分积分方程分别在齐次和非齐次混合边界条件下的解析解，并且可以表示成显式级
基于XilinxFPGA的小波滤波器设计与仿真.rar
传统的滤波方法是基于Fourier分析理论，根据信号在Fourier频域的特性设计滤波器，但是这类滤波方法无法提供信号在局部时间段上的频率信息。小波分析具有局部化时-频特征，克服了Fourier分析的缺陷大大扩展了对信号的分析能力，是信号处理领域的高新技术，是多学科关注的热点，被广泛的应用于很多领域。小波滤波作为小波理论与应用的重要分支，近年来也得到了很大的发展，标志着一种新的滤波方法的出现。但由
基于FPGA的快速傅立叶变换
随着数字电子技术的发展，数字信号处理广泛应用于声纳、雷达、通讯语音处理和图像处理等领域。快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)在数字信号处理系统中起着很重要的作用，FFT 有效地提高了离散傅立叶变换(Discret Fourier Transform，DFT)的运算效率。 处理器一般要求具有高速度、高精度、大容量和实时处理的性能，而现场可编程门阵列(Field Pr
现代信号处理技术：高阶谱、时频分析与小波变换
·目录第一章 基础知识 1.1 Hibert 空间 1.2 Fourier 变换 1.3 信号的参数模型第二章 高阶谱估计 2.1 累量及高阶谱 2.2 高阶谱估计 2.3 基于高阶累量的因果系统辨识 2.4 非因果模型的参数辨识 2.5 有色噪声中的谐波恢复 2.6 高阶谱估计的应用第三章 时频分析 3.1 时频分析的基本概念 3.2 短时傅里叶变换 3.3 戈勃展开 3.4 双线性时频分布 3
数字信号处理的MATLAB实现
<p>该书介绍了数字信号处理的基本概念、理论及其MATLAB实现，并给出了具体应用实例。全书共分为10章。由于数字信号处理主要是针对振动信号的处理，因此第1章介绍振动的基础知识；第2章介绍基本信号及其运算、信号采样，为后续信号处理学习打下基础；第3章介绍Fourier变换及其性质；第4章介绍系统的概念；第5章介绍模拟滤波器设计及其应用；第6章和第7章分别介绍IIR滤波器和FIR滤波器设计及其应用；
DSP FPGA的小波变换实时图像处理系统设计（南京理工大学硕士论文）
<p>小波分析是继Fourier分析之后的新的时频域分析工具。小波变换是空间(时间)</p><p>和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取局部信息。通过伸缩和平移等运算，</p><p>可对函数或信号进行多尺度的细化分析。在图像处理领域，其应用包括从图像生成、</p><p>图像预处理、图像压缩与传输、图像配准、图像分析、特征提取与图像分类等图像处</p><p>理的几乎所有阶段。</p><p>本课题