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fft2d
- 离散傅立叶变换已成为数字信号处理的重要工具，然而，它的计算量较大，运算时间长，在某种程度上却限制了它的使用范围。快速算法大大提高了运算速度，在某些应用场合已能作到实时处理，并且开始应用于控制系统。
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- 用O．1ms／line线阵图像传感器和数字信号处理器(DSP)实现了立式点钞机1200张／分运行速度下的纸币号码图像的 同步识别。解决了DSP的有限存储空间与数字图像处理的大数据量之间的矛盾。-By O. 1ms/line image sensor and digital signal processor (DSP) to achieve a vertical money counter 1200/min number of notes under the speed synchroniz
Demo_Signal-processing-laboratory
- 1. “信号处理实验室”是由NI开发，针对信号处理、信号与系统、通讯原理等课程量身订做的课程套件，其中包括了卷积、混叠、窗函数分析、栅栏效应、IIR、FIR、AM/FM调制、倒谱等等50多个从基础到高级的信号处理知识点的演示程序。有助于教学演示使用，帮助学生理解。 2. 本课件可直接打开并运行。 3. 本课程套件是exe文件\,如需帮助或免费提供源代码，可与NI技术市场工程师倪斌(bin.ni@ni.com)进一步联系。 -Signal processing labora
haartest
- 这是关于小波特征变换，其中这里的提取特征分为几个一是零中心归一化瞬时幅度的频谱最大值，二是包络平方值的两倍包络均值平方之差。三是瞬时频率的方差。四是大小波系数的方差，五是信号的四阶累积量之比。-This is the wavelet transform features, which extract features here is divided into several one is zero center normalized spectral maximum of instantaneo
Image-matching-guidanc
- 为实现无人战斗机精确制导实际需求，根据作战的实时性和精确性特点，提出了一种基于图像匹配 技术的制导方案。该制导方案引入地标信息，研究匹配方法，分析匹配计算量，提出了基于高速数字信号处理芯 片来实现匹配制导的方法。软件仿真结果表明，匹配单元的结构完全能够满足制导系统功能实现的需要。-t:T or ealizeth ep reciseg uidanceo fun manneda irv ehicle,in t ermso fre al-timep ropertya ndp scheme
beamformingmusicbs3
- 随着电磁环境的日益恶化,以及低检测概率、低截获概率等通信技术的广泛应用,往往需要 在较大的带宽内同时对多个信号进行处理,才能够在大量信号中找到有用信号,因此对空间谱估计算法的时效性也提出了更高的要求。本文研究了空间谱快速算法及 实现问题,通过改进算法减少计算量,并合理利用硬件平台,将快速测向算法在FPGA+DSP平台上联合实现。本文的主要内容如下: 1、研究了基于直线阵的空间谱估计快速算法。针对MUSIC等测向算法大多需要特征分解和谱峰搜索,计算量较大的问题,给出了一种基于传播算子的Root
4ordermusic11
- 针对这些问题,在传统的四阶累积量多重信号分类（multiple signal classification,MUSIC）算法基础上提出了一种改进的算法。该算法根据四阶累积量矩阵构成的规律,去除了原四阶累积量矩阵的数据冗余, 有效地减小了运算时间,为其实际应用提供了必要条件。计算机仿真和实测数据仿真的结果表明,本改进算法可以快速地实现虚拟阵列扩展,同时对有色高斯噪声也 有一定的抑制-Aiming at these problems, an improved algorithm based on s
MUSIC_RMSE_SNR
- 智能天线的核心技术之一是波达方向估计,在无线通信中具有重要作用。MUSIC算法是一种经典的DOA估计算法,但因其计算量大、对于相干及小信噪比信号无法分辨等缺陷,故有较多的改进算法被提出。文中研究了求根MUSIC算法、基于空间平滑技术的MUSIC算法、改进MUSIC算法及修正MUSIC算法。通过仿真分析了角度间隔、信噪比、信号相干对改进MUSIC算法分辨率的影响。以上几种改进MUSIC算法进一步发挥了该算法高分辨率的优势,且有利于其在智能天线方面的应用。-One of the core techn
Wavelet-Transform-and-Neural-Network
- 为保障安全与电力用户供电质量，基于并网逆变器的分布式发电(distributed generation DG)系统要求具备孤岛检测功能。针对被动式孤岛检测法检测盲区(non-detectionzone，NDZ)大、检测时间长以及主动式孤岛检测法影响分布式发电系统供电质量的缺点，提出了一种新的被动式孤岛检测方法。该方法利用小波变换从公共耦合点(point ofcommon coupling，PCC)处的电压信号及逆变器输出电流信号中提取特征量，再通过BP 神经网络进行模式识别来判断是否出现孤岛现象
Islanding-Detection
- 为保障安全与电力用户供电质量，基于并网逆变器的分布式发电(distributed generation DG)系统要求具备孤岛检测功能。针对被动式孤岛检测法检测盲区(non-detectionzone，NDZ)大、检测时间长以及主动式孤岛检测法影响分布式发电系统供电质量的缺点，提出了一种新的被动式孤岛检测方法。该方法利用小波变换从公共耦合点(point ofcommon coupling，PCC)处的电压信号及逆变器输出电流信号中提取特征量，再通过BP 神经网络进行模式识别来判断是否出现孤岛现象