二维及多维多项式变换

本文提出了用二维多项式变换计算数字循环卷积的方法,指出了用二维多项式变换计算三维循环卷积所需的运算量。详细地讨论了实现二维多项式变换的条件,并推广到多维的情形。     

基于二维小波变换的空间目标识别算法

对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题,提出了基于二维小波变换的空间目标识别算法。该算法首先对空间目标的ISAR像进行二维小波变换,然后从近似分量和细节分量中提取奇异值特征,最后应用径向基函数(RBF)神经网络进行分类识别。计算机仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果。     

二维余散余弦变换的快速递归分解算法

本文讨论了二维离散余弦变换（ＤＣＴ）的快速计算。借助于下标分解,我们将一个Ｎ１×Ｎ２点二维ＤＣＴ分解为四个Ｎ１／２×Ｎ２／２点二维ＤＣＴ,从而导出了二维ＤＣＴ的一种快速递归分解算法。对Ｎ１×Ｎ２点二维实ＤＣＴ的计算,其算术复杂性为Ｏ（Ｎ１Ｎ２ｌｏｇ２Ｎ１Ｎ２）。与文［６］提供的混合算法类同,乘法量比行列算法减少约２５％。     

多维离散变换与小波的并行算法及其实现

讨论了多维 DCT和多维 DWT的并行行列算法和并行多项式变换算法 ,并用 Log P模型对算法进行了分析。在仔细分析一维和二维离散小波变换与小波包变换计算结构的基础上 ,提出了它们的并行算法。算法只需相对较少的通信时间 ;适合大规模并行机 ( MPP)和工作站或微机机群系统 ;方法也适合信号处理中的各种塔式分解过程。用 Fortran语言和 PVM编制了算法的程序。在机群系统和大规模并行机上的实验表明 ,算法是正确的且具有较高的加速比。     

二维虚拟ESPRIT算法

Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ 算法是一种快速的高分辨率方向估计方法,但它是一种一维估计方法,不能直接推广到二维方向估计。本文在 Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ 的基础上,针对一种特定的阵列结构,提出了一种计算量很小的二维估计方法——二维虚拟 Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ,它的计算量同一维 Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ 相当。     

基于单DSP实现并行扩维离散Hartley变换算法的研究

提出了一种将N点的一维离散Hartley变换(简称DHT)分解成N0×N1点的二维DHT(其中N=N0×N1)和一些运算量很小的附加运算的并行扩维DHT算法,此算法通过减少数据相关性的方法突破了DSP高效求解快速离散Hartley变换(简称FHT)时问题规模受片内内存容量限制问题,降低了编程复杂性,并在TMS320C80的单处理单元上进行了该算法实现方法的研究.结果表明,理论分析和试验结果吻合,该算法适合在单DSP上实现.     

基于FPGA的二维DCT／IDCT高速设计与实现

二维离散余弦／反余弦变换是图像处理算法的核心。基于DSP处理器或软件实现速度较低,以及ASIC实现芯片的面积和功耗都较大,本文研究了一种基于行列分解结构的二维DCT／IDCT变换,在两级一维DCT／IDCT变换之间插入双RAM结构,通过乒乓操作保证了前后级DCT／IDCT运算的并行性,提高了运算速度。电路结构在QuartusII中进行了逻辑综合,通过Modelsim编写激励对逻辑功能进行了仿真验证,并将仿真结果与Mat—lab仿真结果进行了比较。结果表明该模块功能正确,能够为图像处理提供良好的处理性能。     

二维离散余弦变换与二维离散Fourier变换的快速算法

文中提出N×M2D—DCT(Ⅱ)的一种快速算法,其需实运算量为:M_u=1/2NMlog_2N+1/4MNlog_2M,A_d=3/2NMlog_2NM—3MN—1/2M~2+M+N(其中N、M为2的幂)。当N=M时,与文[5]的结果一样、这是目前最好的结果。但文[5]算法不稳定,容易产生较大的误差。本文克服了这一缺点。并利用此2D—FCT(Ⅱ)导出了2D—DCT.2D—DST和2D—DCST的快速算法及2D—DFT的一种快速算法。2D—DFT快速算法的运算量与文[1]中用FPT计算2D—DFT相近。     

二维离散富里叶变换(DFT)的FPT算法及其在计算机上的实现

本文首先用与[1]不同的方法推导了二维 DFT的FPT算法,所需运算量为 M=1/2NMlog_2M-2/3NM+N~2+N(1+log_2M-log_2N) A_d=NMlog_2NM与常用的二维FFT比较,两者加法量相同,乘法量本算法减少20--40％.然后比较详细的讨论了如何在通用计算机上实现这种算法,同时给出了我们在CYBER-73O机和银河机(YH)上试算的情况,结果表明,算法正确,所需计算时间比常用二维FFT减少20％左右(在YH机上减少35％左右)。     

基于GPU的二维离散小波变换快速计算

通过分析小波变换的多相表示和GPU通用计算模型,结合现代GPU的多纹理和多渲染目标特性,提出了一种基于GPU与多相表示的二维离散小波变换计算方法,该方法使小波变换的计算形式完全适合GPU的SIMD结构,同时大幅减少了纹理访问次数,充分利用了GPU的矢量运算和二维寻址能力,实验表明该方法在处理速度上有大幅的提高。     

快速多项式变换(FPT)及其在计算机上的实现

本文首先推导了两种快速多项式(FPT)算法,所需加法次数均为A_(?)=MN~2log_2N然后讨论了FPT在计算机上的实现,给出了详细框图。在附录中给出了FPT的FORTRAN源程序。     

用快速多项式变换 (FPT) 计算二维 DFT的混合算法

本文首先提出用多项式逆变换计算二维DFT的方法(k_2是奇数 或偶数分别讨论),然后再讨论混合算法。对于N×N(N=2~t)二维DFT,混合算法所需的运算量为(?) 与通常以2为基的二维FFT(行列算法)比较,加法次数相同,乘法次数减少,约20-40%。     

加权Fourier变换及其统计性质

提出了零均值平稳序列的加权Ｆｏｕｒｉｅｒ变换,讨论了其统计性质,给出了其数学期望与方差的收敛速度．     

用快速多项式变换（FPT）计算二维离散富里叶变换（DFT）

本文利用快速多项式变换(FPT)计算N×M 型二维DFT(M=2~m,N=2~(m-r+1),1≤r≤m),所需的乘法及加法次数(复乘及复加)分别为M_u=1/2NMlog_2M-3/2NM+N~2+N(1+log_2M-log_2N)A_d=NMlog_2NM,与通常的以2为基的二维FFT 比较,加法次数相同,乘法次数减少约30—40%,从而提高了计算精度。本算法还适用于并行算法。     

二维离散映象的拓扑熵

本文计算了二维离散映象在经过倍周期分岔、同周期分岔到混沌时的拓扑熵,并得到这些映象通向混沌的各种道路和与其对应的拓扑熵之间的关系,揭示了拓扑熵与混沌之间的内在联系。     

二维条码技术及其在军事后勤中的应用

通过对二维条码先进技术特性的客观分析,探讨了二维条码在军事后勤中几个重要领域的应用,对在军事后勤中具体设计和应用二维条码技术进行了初步的研究.     

测高雷达与二维雷达数据融合问题研究

针对现代防空侦察预警的现状,运用组网的方法探索不同雷达数据融合的问题,提出了一种利用测高雷达的高度信息来修正侦察雷达误差的方法,构建了相应修正误差的数学模型。通过仿真分析,认为此方法可以明显提高预警雷达的数据精度,从而提高数据融合的效果。     

单频信号二维合成孔径成像算法

传统合成孔径雷达采用大带宽信号实现距离向分辨,采用一维合成孔径实现方位分辨,得到二维图像。在某些近场成像场合,成像分辨率要求很高,依靠信号带宽很难达到要求。提出了一种二维合成孔径成像系统,利用二维合成孔径实现二维分辨,分辨率取决于合成孔径长度,不受信号带宽的约束,可以实现超高分辨率。信号采用简单的单频信号,可使系统大大简化。详细推导了单频信号的二维合成孔径成像算法。仿真结果表明,单频信号二维合成孔径是一种有效的高分辨率成像技术。