关于线性卷积及圆周卷积的简便竖式法计算

数字信号处理课中要求学生熟练掌握掌握离散时间信号的线性卷积及圆周卷积的计算方法,而大部分书中采用的图解法存在做题费时、变换复杂、容易出错等缺点。针对这个问题,本文提出了一种简单的算法,可以高效的求解有限长离散时间信号的线性卷积和圆周卷积,帮助读者快速的掌握离散时间信号的圆周卷积和线性卷积的计算。     

一种有效的阈值反卷积算法

本文研究时域反卷积算法的实现问题．利用阈值方法，提出了一种时域迭代反卷积算法．该算法与向量卷积的运算量一致，回避了传统的时域反卷积算法出现的病态问题．同V．Cittest算法、Gold算法等算法相比，该算法运算量小，占有的计算机内存较少．而且，它使得任意两个向量的反卷积可以实现．     

时域分段反卷积算法

卷积和反卷积运算是信号处理中的两种重要手段，它们在频域分析中有完美的对应关系，而在时域中尚不完善．本文根据离散信号分段卷积的重叠相加法，提出了反卷积的分段算法，这为反卷积的实时处理提供了理论依据，且能用较简单设备实现这种运算。     

基于通道均衡函数的复信号反卷积研究

在雷达通道均衡算法的研究中,均衡函数的时域求解存在着复信号反卷积的问题.为此,文中在介绍了均衡函数及其病态问题后研究了复信号反卷积方法,借助于基于循环卷积的反卷积算法和基于伪逆法的反卷积算法实现了复信号反卷积的求解,给出了相应的算法.利用复信号反卷积算法进行了均衡函数的求解和通道均衡的仿真实验.结果表明,文中提出的复信号反卷积方法可以有效解决均衡函数的时域求解.其中,在复信号反卷积算法中运用基于循环卷积的反卷积方法实时性好,运用伪逆法的反卷积算法通用性强,逼近更精确,能更有效回避均衡函数求解的病态问题.     

卷积神经网络轻量化技术研究

近些年,卷积神经网络的发展日趋成熟,在图像识别、目标检测、自然语言处理等多个领域的性能超过了传统的机器学习算法.然而随着网络性能的提升,部署和运行神经网络对于硬件设备要求越来越高.为了将卷积神经网络部署到算力较低的设备,必须在参数量和准确率之间寻求一个平衡.本文首先介绍三种常规的卷积方式,然后从参数量和计算量的角度加以...     

用卷积运算实现反卷积

本文首先简介了用卷积运算实现反卷积的原理、方法和实例;其次,提出了该方法的病态问题,并给出了解决的办法;最后,给出了这种方法的估计误差及实例.     

基于快速滤波算法的卷积神经网络加速器设计

为减少卷积神经网络(CNN)的计算量,该文将2维快速滤波算法引入到卷积神经网络,并提出一种在FPGA上实现CNN逐层加速的硬件架构。首先,采用循环变换方法设计行缓存循环控制单元,用于有效地管理不同卷积窗口以及不同层之间的输入特征图数据,并通过标志信号启动卷积计算加速单元来实现逐层加速;其次,设计了基于4并行快速滤波算法的卷积计算加速单元,该单元采用若干小滤波器组成的复杂度较低的并行滤波结构来实现。利用手写数字集MNIST对所设计的CNN加速器电路进行测试,结果表明:在xilinx kintex7平台上,输入时钟为100 MHz时,电路的计算性能达到了20.49 GOPS,识别率为98.68%。可见通过减少CNN的计算量,能够提高电路的计算性能。     

反卷积波束形成在主瓣干扰抑制中的应用

干扰抑制可分为旁瓣干扰抑制和主瓣干扰抑制两种。传统的自适应波束形成算法在旁瓣干扰抑制中具有良好的抗干扰性能,但在主瓣干扰抑制中基本失效。针对主瓣存在强干扰的情况,提出一种结合零点约束的反卷积波束形成算法。该方法首先通过反卷积算法获取准确的强干扰方位,然后在干扰方位附近设置零点约束,计算零点约束下的波束输出响应;最后基于Lucy-Richardson迭代实现反卷积处理,对弱目标方位进行估计。仿真结果表明,该算法可对位于主瓣内的干扰进行有效抑制并对弱目标进行方位估计,同时对阵列误差具有较好的鲁棒性。     

应用反卷积实现脉冲计量中的信号重构与系统辨识

本文研究了在脉冲计量领域中的基于反卷积算法的信号重构与系统辨识。我国目前的脉冲参数国家基准过渡时间为725±050ps,带宽为563±58%GHz。如果采用传统的计量方法,该基准无法实现对标称带宽为70GHz的Agilent86100C高速取样示波器以及标称过渡时间为5ps的Picosecond4016负阶跃脉冲源进行校准。本文将反卷积算法引入到测量数据处理中,并结合具体问题对传统的反卷积算法进行了改进,克服了传统的反卷积算法对阶跃信号计算误差过大的问题,并进行了实验验证,实现了量值传递。      

基于FPGA的卷积神经网络硬件加速器设计

针对卷积神经网络(CNN)计算量大、计算时间长的问题,该文提出一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的卷积神经网络硬件加速器。首先通过深入分析卷积层的前向运算原理和探索卷积层运算的并行性,设计了一种输入通道并行、输出通道并行以及卷积窗口深度流水的硬件架构。然后在上述架构中设计了全并行乘法-加法树模块来加速卷积运算和高效的窗口缓存模块来实现卷积窗口的流水线操作。最后实验结果表明,该文提出的加速器能效比达到32.73 GOPS/W,比现有的解决方案高了34%,同时性能达到了317.86 GOPS。     

信号频率的卷积窗比值新算法

针对传统窗函数的特性引起经典频谱校正法测频精度较低这一技术瓶颈,给出了运用卷积运算构造新窗函数的方法。以矩形卷积窗函数为例,在长度相同的条件下说明了新窗函数的优良特性;针对该新窗函数提出了基于最小二乘逼近的比值新算法,对实际的多频率信号进行频率测量研究。结果表明：该新算法可以实现信号频率的高精度测量,这种通过最小二乘逼近将复杂窗函数应用到比值校正法中的思路具有理论与工程应用价值。     

基于矩形卷积窗的声频测量系统谐波分析方法

研究卷积窗在声频测量系统高精度谐波分析中的应用,并将卷积窗与多种常用的经典窗函数进行比较.结果表明:与具有相同宽度的其他窗函数相比,当采样同步误差较小时,卷积窗的主瓣最窄,旁瓣衰减速率最大,具有更小的频谱泄漏效应,因此更适于声频测量系统的高精度谐波分析.通常声频测量系统的测量频率已知,通过选择合适的窗长,可以保证采样同...     

基于中国余数定理和CSD乘法的线性卷积设计

给出了应用中国余数定理和CSD乘法实现线性卷积的算法.将一维循环卷积映射为多维循环卷积,缩减算法强度,使乘法数量降到最少;通过移位相加实现常系数乘法,系数采用正则符号数编码使加法数量最小.利用循环卷积和线性卷积的关系,计算线性卷积,使线性卷积的功耗和面积最小.最后采用modelsim仿真和quartus7.2综合,并将仿真结果与理论计算结果进行了比较.表明该线性卷积器工作可靠、精度高,具有较好的实用价值.     

菲涅耳波带板在光学扫描全息术中的作用

本文研究了非运动卷积中的投影式卷积装置，并讨论了二函数在该装置中的卷积与解卷积过程，为了验证在光学扫描全息术中菲涅耳波板与物体波函数之间卷积的作用，本文利用投影式卷积装置实现了菲涅耳波带板与物体波函数之间的卷积与解卷积过程，文中给出了实验装置及实验结果。     

基于通道均衡的频域除法研究

在频域通道均衡中,一个关键技术是求解均衡滤波器的响应.文中利用循环卷积和离散傅里叶变换乘积之间的关系,研究了通道均衡中频域除法的两类求解法:一类是时域算法,包括循环矩阵伪逆求解法和循环卷积求循环反卷积算法;另一类是基于最小范数的矩阵形式的频域算法.借助于仿真数据,根据求得的均衡滤波器和待校滤波器的卷积对参考滤波器的逼近误差,验证了上述算法的有效性.实验结果表明,基于最小范数的矩阵形式的频域算法在逼近性能、实时性方面均优于上面两种时域算法.     

Reduction of boundary artifacts in image restoration

The abrupt boundary truncation of an image introduces artifacts in the restored image. The traditional solution is to smooth the image data using special window functions such as Hamming or trapezoidal windows. This is followed by zero-padding and linear convolution with the restoration filter. This method improves the results but still distorts the image, especially at the margins. Instead of the above method, we propose a different procedure. This procedure is simple and exploits the natural property of "circular" or periodic convolution of the discrete Fourier transform (DFT). Instead of padding the image by zeros, it is padded by a reflected version of it. This is followed by "circular" convolution with the restoration filter. This procedure is shown to lead to better restoration results than the windowing and linear convolution techniques. The computational effort is also improved since our method requires half the number of computations required by the conventional linear deconvolution method.     

一种新的PCC-OFDM盲时偏估计算法

提出了一种新的PCC-OFDM盲时偏估计算法,首先使时域信号包络与窗函数循环卷积,进行时偏快速粗估计,然后利用解调信号方差进行判决,获得精确的时偏估计.该算法不需要训练序列、导频信号或循环前缀.仿真结果证明,该算法估计精度高于已有的PCC-OFDM盲时偏估计算法.     

Representing backscatter fluctuations with a PDF convolutionequation and its application to study backscatter variability inside-scan sonar images

Image histograms are useful for revealing the relative proportions of geological components in a scene, but these proportions are commonly obscured by the variability caused by signal fading (image speckle). This variability can potentially be reduced by deconvolution because a scene's PDF is related to the Rayleigh log-PDF and PDF of backscatter strengths via a convolution integral. A simple deconvolution algorithm is demonstrated by separating a submarine lava flow from its adjacent sediments in a side-scan sonar image histogram