小波分析快速算法的加速方法

本文首先给出了小波滤波器分解方法,导出了类似于快速傅立叶变换的小波快速变换算法。它比著名的Mallat算法更简单、方便、计算速度更快,同时它还可以根据分析的信号自适应地选择小波滤波器参数。     

基于FPGA的高速FFT算法实现

在EW型接收机的高速数字处理中,运算速度是影响系统性能的重要环节之一。结合系统的研制,利用FPGA资源丰富、易于实现并行流水的特点,设计实现了满足系统要求的专用FFT处理单元;对定点运算的精度做了比较详细的分析,并给出了一个切实可行的FPGA实现方案。     

实时图像快速定位算法及其应用

图像定位是图形图像学研究的重要方面,然而较慢的定位速度一直制约图像定位的实时应用。文章探讨了一种图像投影的快速定位算法,将二维图像信息的特征压缩成一个特征向量,将该特征向量作为定位的参数进行图像定位,大大提高了定位的速度。该算法比一般的相关算法、快速傅立叶算法具有非常明显的速度优势;并且将基于该算法的图像定位系统嵌入到二维移动工作台进行实时实验,取得了很好的实验结果。     

基于System Generator的FFT算法的实现

System Generator for DSP是Xilinx公司开发的基于Simulink图形环境的DSP开发工具。利用System Generator工具,即使是没有多少FPGA设计经验的设计人员也能够快速开发出高性能的FPGA来实现DSP算法。本文介绍了一种采用XILINX公司的Virtex-2 Pro系列的FPGA芯片实现FFT算法的设计流程,并利用System Generator把FFT算法映射到FPGA资源中。实验表明：该方法具有操作简单、设计灵活、效率高等优点。     

基于非均匀FFT的距离徙动算法

距离徙动算法(RMA)由于需要进行精确的插值,限制了它在SAR成像中的应用。将非均匀快速傅立叶变换(NUFFT)应用到RMA成像算法中,将Stolt插值和距离向的IFFT用NUFFT来替换,在保证成像质量的情况下,提高了成像的效率,仿真结果证明了该算法的有效性。     

几个基于映射表的彩色图像快速处理算法

提出了基于映射表的彩色图像变换思想。在图像处理之前预先建立象素颜色分量在给定变换下的映射值表,再逐一将各象素分解为红、绿、蓝颜色分量,并直接在映射值表中查找得到颜色分量的变换结果,可以大大提高图像处理的速度。     

一种计算封闭区域周长和面积的新方法

区域面积和周长是图像分析与识别过程中所需的两个重要参数。本文提出了一种计算区域面积和周长的新方法,该方法的主要特点是算法简单,可借助快速傅立叶变换实现。文中详细地推导了有关计算公式,给出了快速算法的实现过程。实验表明,该方法具有较高的计算精度。由于可采用快速傅立叶变换算法为计算工具,该方法易于实现并具有很高的运算速度。     

基于FPGA的FFT算法实现

研究了基于FPGA的FFT算法,采用Verilog硬件编程语言,使用双端口RAM存储数据,并在Actel公司的ASF600型号的FPGA中实现.     

基于改进快速分水岭变换的图像区域融合

提出一种改进的快速分水岭变换算法,可在只增加很小算法复杂度的情况下获得梯度图像的多尺度信息;进而构造了一个新的区域相似性函数,该函数综合考虑了灰度差异、边界强度、融合进度、边界复杂度、纹理信息等多方面因素,并将改进分水岭变换中获得的多尺度信息用作评价边界强度的指标．实验证明,该算法有很好的鲁棒性和适应性．     

GPU图像处理的FFT和卷积算法及性能分析

图像滤波器是当前绝大多数图像处理软件中的重要组成部分;然而,图像滤波对于计算量的要求是巨大的,为了加强图像处理软件的人机交互性能,使用GPU（可编程图形处理器）来加速图像滤波,是一个很好的选择。讨论了在GPU上两种图像处理工具的实现：频域上的快速傅立叶变换和空间域上的卷积运算,并评估了这两种工具在GPU上的性能表现。卷积运算在一般情况下表现出来比FFT更好的性能;并同时讨论了在FFT运算有更佳性能的情况。     

基于区域特征分析的快速FCM图像分割改进算法

提出一种基于图像区域特征估计聚类数的快速FCM图像分割算法。在算法的预测分析阶段, 利用由共生矩阵统计值所构成的特征矢量描述图像中区域特征并结合多个聚类有效性判定函数实现准确的聚类数估计和隶属度矩阵值的初始化。在主聚类阶段,采用Gabor滤波器提取的颜色纹理隐式混合特征进行聚类,不但能获得更加合理的区域分割质量,同时也具有较好的抗噪声能力。实验表明改进算法有效克服基于像素点级特征的FCM图像分割算法在聚类数估计和隶属度矩阵初始化方面的不足,加快FCM主聚类阶段的迭代速度,执行效率更高。     

基于FFT计算线性离散卷积的一种算法

介绍一种利用快速傅里叶变换计算线性离散卷积的算法,给出了此算法的原理、数学模型、实现方法以及进一步减少计算量的措施等,仿真表明此算法与一般算法相比,在运算量方面优点明显。     

BIDPS^＊：基本的循环加深周边搜索算法

ＢＩＤＰＳ＾＊是一种把ＩＤＡ算法和ＰＳ法相结合而产生的人工智能搜索算法。该文研究了不考虑启发式计算最小化技术的搜索效率问题，提出了一些新的算法效率的度量，用８数码难题检验了ＢＩＤＰＳ算法并与ＩＤＡ算法进行了比较分析，实验结果表明尽管ＢＩＤＰＳ启发式计算量较大，但较ＩＤＡ算法在效率上还有所提高的。     

一种基于并行计算的快速FFT IP核设计

介绍了使用二维RAM和128个蝶形运算模块并行处理实现高速FFT（快速傅立叶变换）算法的突破性技术。该处理器可以支持最大32K的点复数FFT变换（实部和虚部各16位）,转换时间为70μs,技术指标居国际先进水平。     

一种基于FFT的弱信号快速捕获算法

为提高弱信号环境下导航信号的捕获灵敏度,可通过增加相干积分时间和非相干累加次数提高处理增益。针对传统高灵敏度捕获算法运算量大、非相干累加带来平方损耗等问题,提出了一种基于FFT的弱信号快速捕获算法,首先对输入信号按伪码长度进行块叠加之后再做FFT循环相关运算来降低相干计算量;其次,采用差分相干累加算法消除传统算法的平方损耗;最后,对捕获的载波频率进行了精化处理以防止后续跟踪失锁,提高了载波频率分辨率。仿真结果表明,改进算法较传统算法在弱信号捕获性能上具有更快的捕获速度,并且在捕获精度相同情况下,提高了弱信号的捕获能力。     

电能质量分析中的FFT算法的改进与实现

电能质量分析中要求 算法具有更高的效率,而传统 算法在进行蝶形运算之前需要倒序排列,会产生较大的时间开销,本文提出了一种不需倒序的FFT算法,避免了地址倒序所带来的时间效率的开销。通过C语言实现了该算法,与Matlab自带的FFT算法进行了对比,仿真结果表明该算法是正确而高效的。     

基于FFT的非整数次谐波参数检测算法

电力系统存在大量非整次谐波,快速傅立叶算法直接用于电力系统非整次谐波分析存在较大误差。分析了误差较大的原因,给出了用于非整次谐波分析的分析窗宽度,在采样时间为10倍工频周期的基础上,提出了基于Hanning窗的非整次谐波的幅值,频次和相位的计算公式。仿真结果显示,新算法具有很高的计算精度。     

一种改进FFT算法在DSP上的实现

快速傅里叶变换(FFT)是数字信号处理中最为重要的工具之一。而在具体硬件实现中,如何减少内存引用次数,以降低功耗具有更重要的意义。论文以基2按时间抽取FFT为例,在深入分析旋转因子性质的基础上,提出了一种改进FFT算法可以减少旋转因子的引用次数,消除冗余的内存引用,并给出了在DSPVC5402平台上的实验数据。表明了该算法是切实有效的。     

一种基于全相位FFT的频谱感知算法

为提高能量检测算法的性能,提出一种基于全相位快速傅里叶变换( FFT )的频谱感知算法。全相位FFT中的数据预处理过程,考虑了数据段中心样本点所有可能组合的情况,从而减少因信号截断所导致的频谱泄露,提高谱分析精确度。以能量检测法为例,通过Matlab对基于传统FFT和全相位FFT的频谱感知算法进行理论分析和仿真,结果表明,在信噪比相同的条件下,后者的谱间干扰较小,信号的误检率较低;在相同虚警率的条件下,后者可使频谱泄露得到有效抑制,获得的频谱更接近于真实的频谱信息,检测概率相应提高。因此,全相位FFT能量检测法的检测性能明显优于传统能量检测法。