基于Hausdorff距离的多分辨率目标跟踪方法

针对目前运动目标跟踪算法的计算结果和效率不能令人满意的现状,提出利用改进的Hausdorff距离进行模板匹配,它具有计算量小,适应性强的特点.为了能较快的跟踪目标,采用多分辨率分析的方法处理序列图像.实验结果表明,本文的算法能显著提高运动目标跟踪的准确程度和效率.     

基于一维选择线谱的脉冲星辐射脉冲信号辨识

为提高脉冲星辐射脉冲信号辨识效果,利用双谱技术提取了脉冲星累积脉冲轮廓的非线性和非高斯特征.提出了一维选择线谱辨识算法,该算法采用特征核与特征域描述统计信号的共性及个性,定义信号特征矢量方差及特征矢量间的距离,抽取双谱图中具有最强类别可分离度的一维线谱特征向量构成特征模板.实验结果表明:一维选择线谱特征向量适于脉冲星信号辨识,且与选择双谱相比,一维选择线谱算法使整个特征向量具有最大类间可分离度,可以获得更好的辨识效果.     

基于DSP的多功能数字语音记录系统

介绍了一种基于ADSP_2181并应用ITU-T的G.723.1标准进行语音编解码的多功能数字语音系统。首先给出系统硬件框图，对各模块功能进行了阐述；还介绍了IUP-T的G.723.1标准算法原理；重点论述了控制及接口的软件设计思想，并给出主程序流程图。实现语音信息的采集与播放，主观测评合成语音达到通信质量。     

基于贝叶斯假设检验的压缩感知重构

为提高贪婪类算法的重构精度,该文提出一种贝叶斯假设检验匹配追踪算法。该算法首先建立了贝叶斯假设检验模型,用于在噪声污染下识别稀疏信号非零元素的下标;其次利用追踪算法的输出下标集作为该模型的候选集,并对候选集中的每个元素进行假设检验以剔除冗余下标;最后根据剔冗后的真实下标集,采用最小二乘法重构原始信号。仿真结果表明：在相同的实验条件下,与传统贪婪类算法相比,该算法不存在冗余下标,具有更强的抗干扰能力和更高的重构精度。     

一种压缩感知重构算法

为提高压缩感知重构精度,该文提出一种分段弱阈值修正共轭梯度追踪算法。该算法修正了方向追踪算法的方向,明确给出了搜寻原子下标的停止迭代准则,利用搜寻所得下标集通过最小二乘法得到稀疏信号的估计值。仿真结果表明在同等稀疏的条件下实现精确重构,该算法与匹配追踪(MP)算法和分段正交匹配追踪FDR阈值算法(StOMP-FDR)相比,所需的观测值个数少20%;在处理2维图像信号时,其重构精度比分段正交匹配追踪FAR阈值算法(StOMP-FAR)和贝叶斯算法(BCS)高1%。     

脉冲星脉冲轮廓累积的最小熵方法

获取脉冲星辐射信号累积轮廓的传统方法是先识别信号周期,再按周期对信号进行折叠累加,这种方法依赖于周期识别的准确性,对累积轮廓质量也无评价标准.本文分析了脉冲星累积轮廓和周期的强相关性,提出了周期未知时直接进行轮廓累积的最小熵方法,并对其进行证明,在此基础上,讨论了该方法在周期识别中的作用.利用仿真数据和RXTE卫星的实测数据实验验证了该方法的有效性. 关键词： 脉冲星 最小熵 累积轮廓 周期识别     

一种新颖的D类音频功率放大器驱动电路

在D类功率放大器的设计中,为了提高驱动效率,需要一个高电平驱动H桥的高端LDNMOS管.文中设计了一种新颖的适用于D类功放的驱动电路,在芯片内部采用一个电荷泵电路.当芯片正常工作时,H桥低端LDNMOS管的驱动电平通过较大的电荷泵电容稳定在5.5V左右,H桥高端LDNMOS管的驱动电平通过自举电容高达18.8V,从而实现对D类功放H桥高端的驱动,这样既提高了驱动效率,又减少了对外部多个电源的需求.采用此电路的一款3-W的立体声D类功放已在TSMC06BCD工艺线投片,芯片效率高达89.67%,H桥高端和低端的导通电阻为320mΩ,电源抑制比(PSRR)为-62dB,THD低至0.1%,测量结果表明该驱动电路工作良好.     

一种基于图象融合的数字水印方法

提出了一种基于多分辨率图象融合的数字水印算法.该算法基本思想源自公开钥加密系统与Torus自同构映射置乱的概念,并根据视觉系统HVS的照度掩蔽特性及组合规则,以原始图象的子波分解级数为依据,对原始图象及水印的子波变换系数进行融合,以实现水印在原始图象空间位置和频率方向上的嵌入.实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性和可行性.     

基于互信息改进型脉冲耦合神经网络多值图像分割

为了自动地进行图像的多值分割,从原始图像与分割图像之间的相互关系出发,以最大互信息为优化分割目标,以互信息熵差作为一种新的分类类数判据,在对传统脉冲耦合神经网络模型改进的基础上,提出了一种基于最大互信息改进型脉冲耦合神经网络图像多值分割算法.理论分析和实验结果表明,该方法能够自动确定最佳分割迭代次数及最佳分割灰度类数,对分割图像具有良好的特征划分能力,且在分割类数较少的情况下,能较好地保持图像细节、纹理及边缘等信息,对不同图像分割准确度高,具有较强的适用性.