复数数论变换

一、引言通常的离散福里哀变换(DFT)是将时域信号变换为谱,或将谱反变换为时域信号。在信号处理及传递中,利用谱进行研究往往比利用时域信号更为方便。随着计算技术的不断进步,在信号处理中使用变换法更为大家所关心。数论变换是近几年才发展起来的一种新型变换。Pollard在[1]中对于由有限域(Galois field)或以一自然数为模的整数环中的元素所构成的序列的循环卷积给出了结果。Rader[2],Agarwal和Burrus[3],     

某些环中卷积的快速计算

本文研究了环中卷积的快速计算问题,讨论了计算域中卷积通常使用的Wino-grad 短卷积算法、快速富里叶变换算法以及多项式变换算法对一般环中卷积计算的可适用性。特别地,对应用广泛的矩阵多项式乘积、矩阵卷积及多项式卷积计算提出了比直接计算快得多的算法。     

基于改进循环谱的DVB-S2信号符号速率估计算法

在循环平稳理论的基础上,对DVB-S2信号的循环谱特征进行了理论分析和推导,针对计算中出现的平滑噪声包络起伏明显影响估计性能的问题进行了分析,提出了改进措施,并利用Chirp-z变换替代FFT变换,达到了降低运算量、提高分辨率的目的。仿真结果表明改进后的方法能够在低信噪比条件下有效估计出DVB-S2信号的符号速率。     

使用融合乘加加速快速傅里叶变换计算的向量化方法

融合乘加指令加速快速傅里叶变换计算的向量化方法,通过变换快速傅里叶变换的蝶形单元运算流程,将传统计算方式中独立的乘法和加法操作组合成次数更少的融合乘加操作,使得时间抽取法基2快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的10次乘(加)操作减少到6次融合乘加操作,时间抽取法基4快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的34次乘(加)操作减少到24次融合乘加操作;优化了蝶形因子的向量访问,减少存储开销。实验结果表明,提出的方法能够显著加速快速傅里叶变换的计算,取得高效的计算性能和效率。     

高斯色噪声背景下基于正交变换的确知信号检测

Karhunen-Loève(K-L)变换可以完全去除色噪声背景下接收信号的相关性,但计算量较大,在实际应用中容易受到限制。为此,提出了一种基于正交变换的确知信号检测方法。该方法通过选取具有快速变换算法的正交矩阵来近似K-L变换,避免了直接求解噪声协方差矩阵特征值与特征向量的繁杂过程。通过仿真比较分析了一阶高斯-马尔科夫过程下基于K-L变换和基于正交变换的检测性能,结果表明:二者检测性能相近,但后者的计算效率有明显提高,具有更高的工程应用价值。     

超声波金属熔体处理机强迫风冷问题的数值模拟

针对超声波金属熔体处理机因高温金属熔体的传热而产生的温度快速升高问题,采用ANSYS/FLOTRAN CFD对处理机进行了流场和温度场耦合分析,得到了不同冷却气流量下的换能器温度分布。同时,采用流-固/热耦合共轭传热问题求解方法得到了冷却腔内流固界面的对流换热系数,避免了试验测试的困难,为超声波金属熔体处理机的散热和冷却提供了设计依据。     

DLX虚拟处理器流水线性能分析

介绍了DLX虚拟处理器的结构特征和流水线处理机的工作原理,通过矩阵乘法运算实例模拟了程序在DLX虚拟处理器中的流水执行过程,并利用DLX的统计分析工具对流水线的性能进行对比分析,提出了流水线处理过程中潜在问题的解决方法,为设计和改进流水线结构及提高流水线处理机中算法的执行效率提供了参考依据。     

信号采样及频谱分析在线信道测试中的应用

用AD采集卡对指控系统有线信道中的连续时间信号进行采样,得到离散的时间信号,再运用一种离散傅立叶变换——CZT进行频谱分析。详细介绍了在给定测量范围和精度的要求下,采集卡工作参数的配置方法,以及CZT变换实现频域细化的原理和计算参数的选定,还提出了一种快速算法,以增强测试系统的实时性。     

数值许瓦尔兹－克力斯托夫变换与数值高斯－雅可比型积分

本文研究的主要内容是数值许瓦尔兹─克力斯托夫变换和它所涉及的数值奇异积分问题。利用牛顿─拉夫森迭代法导出了求解许瓦尔兹─克力斯托夫变换各个参数的数值过程。为了提高奇异积分精度,本文对数值高斯─雅可比型积分进行了研究,并用该积分方法对数值许瓦尔兹─克力斯托夫变换公式中出现的奇异积分进行了计算,取得良好结果。本文最后给出了示例,进行了验算。     

使用局部色调映射匹配异源图像

色调映射是一种适用于亮度和对比度变化的快速图像匹配方法。由于异源图像间存在复杂的灰度变换关系,直接采用色调映射方法进行匹配的成功率通常难以满足应用需求。为了提高匹配成功率,本文提出基于子区弱切片变换的局部色调映射异源图像匹配方法。首先将实时图划分为不重叠的子区,对每个子区进行直方图均衡化和弱切片变换,通过局部色调映射计算子区与基准图的距离系数图。融合全部距离系数图得到图像匹配结果。实验结果表明,该方法匹配成功率高于现有的色调映射方法,且计算时间仅略高于现有方法,优于异源图像匹配中常用的互信息方法。     

文本情报信息筛选与聚类的一种处理方法

目前大数据时代情况下的信息有文本、图像、语音和视频等多种形式,而且信息的容量非常大,怎样高效、正确地筛选、分类和处理、利用这些信息,为决策者提供指挥与控制的科学依据显得尤为重要。据此对文本情报信息提出了一种文本聚类的特征选择以及特征变换的方法,利用单词在文本中的出现次数的概率来选择参与聚类的单词,并且对单词出现概率模型定义了特征变换函数,提高了文本信息的筛选、分类和处理的精度,能快速、准确地提取所需要的情报信息提供给指挥与控制的决策者参考、使用。     

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。     

交织技术在高斯随机数发生器设计中的应用

随着通信技术的快速发展,对通信系统的抗干扰性能的要求越来越高.高斯白噪声因其最为常见,且其频谱较宽,干扰的频带范围较大,是一种用于通信系统性能测试的比较理想的干扰源.设计实现了具有较强交织效果的伪随机交织器,对利用线性反馈移位寄存器产生伪随机序列进行交织,使通过B0X-MULLER变换法进行变换产生出高斯随机数的方法得...     

EMD降噪与小波变换在轴承故障诊断中的应用

在轴承故障诊断中,为降低噪声对小波变换的干扰,提出了先用经验模态分解、再用小波变换对信号进行分析的综合处理法.在用经验模态分解方法的自适应性对信号进行分解的基础上,选用峭度值优选贡献率高的固有模态函数重构信号,计算其自相关函数,然后进行小波变换,得到分解后细节信号的级联谱,对效果最好的分量进行Hilbert解调.该方法解决了噪声对弱故障信号干扰导致诊断效果不明显的问题,提高了小波变换的故障识别率和效率.轴承滚动体点蚀故障试验结果表明:该方法能有效提取轴承滚动体故障特征,与传统包络解调相比具有更好的效果.     

基于局部色调映射的异源图像匹配方法

色调映射是一种适用于亮度和对比度变化的快速图像匹配方法。由于异源图像间存在复杂的灰度变换关系,直接采用色调映射方法进行匹配的成功率通常难以满足应用需求。为了提高匹配成功率,本文提出基于局部色调映射的异源图像匹配方法。首先将实时图划分为不重叠的子区,对每个子区进行直方图均衡化和弱切片变换,通过局部色调映射计算子区与基准图的距离系数图。融合全部距离系数图得到图像匹配结果。实验结果表明,该方法匹配成功率高于现有的色调映射方法,且计算时间仅略高于现有方法,优于异源图像匹配中常用的互信息方法。     

基于轮廓波变换的图像压缩感知处理

由于轮廓波变换(contourlet transform)能够更好地对图像进行稀疏表示。文章提出了基于轮廓波变换的图像压缩感知算法。将图像进行轮廓波变换后得到图像的稀疏表示,采用随机高斯矩阵对高频系数进行测量,实现数据压缩,然后采用正交匹配追踪算法恢复系数,再进行轮廓波反变换重构图像。实验结果表明,与原压缩感知算法相比,该算法有效地提高了重构图像质量的主观视觉效果和峰值信噪比。     

基于快速方向重叠变换的图像压缩

传统二维DCT无法稀疏表示除水平或垂直方向外的边缘,而具有强方向表示能力的方向预测离散余弦变换(DPDCT)计算复杂度过高.针对这些问题,快速方向重叠变换(FDLT)沿给定的方向模式进行变换,避免了DPDCT中的插值运算,并进一步集中分散在变换块间的能量,可以快速、稀疏地表示图像中各向异性边缘信息.此外,FDLT通过设计块边界提升,保证了算法完全重构.实验表明,FDLT计算复杂度不超过DCT的2倍.采用同样的编码方法,基于FDLT的压缩图像与基于DCT的压缩图像相比,峰值信噪比可提高0.5dB以上,而且图像边缘细节更加清晰、完整.     

一种应用于超大数据库的人脸识别方法

针对数据库中待识别人脸数目巨大,计算困难的问题,提出了一种基于小波变换和主成分分析的人脸识别方法。该方法首先对数据库中的人脸进行小波变换,然后对小波变换后的图像进行主成分分析提取特征,将特征送入BP神经网络进行训练、识别。经过对比实验,结果表明：该方法可以在保证较高识别率的前提下,大大降低数据维数,从而该方法可以应用于超大数据库的人脸识别。     

快速响应实时操作系统中的进程调度与通信

本文提出了“进程状态矩阵选优算法”与“不抢占处理机的优先调度策略”及相应的通信方式,来满足一类快速响应控制系统的特殊要求。对使用中、小型计算机的单用户多任务实时系统有实用价值。     

基于双树复小波变换的信号去噪算法

为了提高接收信号的质量,在一定程度上消除噪声对信号的影响,提出了一种基于双树复小波变换的信号降噪方法。通过双树结构消除了因间隔采样而丢失的有用信息,对每一层的高频分量的实部和虚部分别计算阈值,依据各自的阈值进行滤波处理。实验结果表明:该方法与离散小波变换消噪方法相比具有平移不变性,处理后的波形较平滑,能够较好地保留信号细节信息,而且其去噪性能也优于离散小波变换。