自适应增量调制的Matlab仿真实现及性能研究

自适应增量调制(ADM)是现代语音数字化的一种常用方式,是模数转换和压缩编码的一种重要方法.通过对DM技术的研究,在此基础上引入ADM技术.建立ADM系统模型,采用步长自适应法实现.使用MATLAB仿真实现并根据仿真结果分析其性能.提出ADM能够自动跟踪快速变化的信号波形,比DM具有更良好的SNR性能和更大的动态范围,在很低的速率上就能得到高的编码质量,如32kbit/s甚至是16kbit/s,从而节省了带宽.     

河南农民收入增长的波动周期

河南农民人均收入时间序列,服从二阶单整过程,期间存在结构性断点,适合建立H—P滤波模型。自改革开放以来可划分为三个增长周期,其在不同的历史阶段具有明显不同的波动特征。     

基于滤波器分解的图像滤波算法

研究了一种空域中的图像分解技术,进而利用该种分解方法 ,探讨了图像滤波算法.提出的图像分解方法 的主要思想是:利用类型确定的滤波器(如低通)对原始图像滤波,将图像分解为高频和低频两部分,在对分解得到的低频或高频成分进行同样的处理,继续这一过程,图像便可分解成不同频率分量的图层之和.进而在各个图层上进行相应的滤波处理,最后利用逆变换得到最终的结果 .     

干涉SAR图像数据压缩

研究干涉SAR图像数据压缩问题,提出将干涉SAR的数据压缩转化为一个幅度图像的压缩和一个干涉相位图的压缩. 设计机上信号处理流程,给出基于DCT和DWT的2种机上数据压缩方法,并对其数据压缩性能进行分析. 针对相干斑对干涉相位影响较大的问题,在对干涉相位图进行压缩前,插入回转中值滤波. 不同信噪比下干涉SAR仿真数据和实际数据的处理结果,表明了本文方法的有效性.     

简易数字显示声音信号采集测量仪的设计

本系统是基于声级计的工作原理和DDS原理,通过用峰值检测来测取信号的幅度,将信号的幅度作为信号的声级,通过单片机和FPGA直接产生正弦波,后实现系统功能.     

基于RBF神经网络逆系统的机械手轨迹跟踪控制

目的:针对机械手系统的高度耦合、非线性等动力学特性,系统结构和参数在实际工作中存在诸多不可预知因素,研究机械手的轨迹跟踪问题.方法:利用神经网络来构建机械手的逆系统模型,将其与被控对象串联构成伪线性系统,从而将非线性问题转化为线性问题,实现了机械手的在线建模、解耦控制.结果:仿真实验结果表明,迅速的跟踪给定的期望轨迹,脉冲干扰并未系统带来明显影响.结论:方案对控制系统有较强的适应性、稳定性以及抗干扰性能,有效地解决了机械手的轨迹跟踪问题.     

一种图像自适应中值滤波算法

图像在产生、传递与接收过程中,会受到外界的影响尤其是噪音的干扰,严重影响图像质量,有必要进行预处理以保证图像的正常使用。阐述了脉冲噪音理论,分析了一维与二维中值滤波原理,提出一种自适应中值滤波算法。该算法作为非线性滤波算法,弥补了线性滤波算法缺陷,明显抑制了噪音,保证了原图像的信息内容。实验结果表明,这种自适应中值滤波算法在归一化均方误差（NMSE）、峰值信噪比（PSNR）、算法耗时T(s)等方面,比中值滤波算法具有一定的优势。     

2D-WHT在实时图象处理中的应用

简述2D－WHT的快速算法，提出了基于此算法的实时图象降噪系统；给出了系统的结构框图，软件模拟结果及其物理意义的诠释；最后给出硬件设计框图以及系统应用范围．     

基于FPGA的双边滤波算法

设计了一套基于FPGA的快速求解双边滤波结果的系统。该系统由输入缓存器、计算模块和输出缓存器组成。利用图像采集端将图像采集输入计算模块;利用输入缓存器将图像进行重新分解,输出的数据符合模板计算模块的格式;接着对于输入缓存器输出的数据进行模板计算,得到输出数据;最后将输出的数据输入输出模块,将数据重新整合为图片的格式。该方法使得双边滤波在FPGA上得以实现,同时减少了双边滤波的计算时间,加大了双边滤波在机械的图像处理方面的实用性。     

我的黑大——致母校八十周年华诞

1958年9月我考入黑龙江大学数学系,于1962年7月以优异成绩毕业成为黑大数学系首届毕业生,并被选拔留校任教.在校庆80周年之际,感恩母校黑大培育我成长,感恩启蒙导师卢庆骏先生指引我从纯数学领域跨入控制领域.此文以个人亲身经历详细追述卢庆骏先生对黑大数学和控制学科发展做出的鲜为人知的重大贡献,介绍我用跨学科交叉科学创新方法论(钱学森的"大成智慧学"),在现代控制理论领域提出的一系列创新成果,我的成长经历以及我培养的一批科技创新杰出人才.传承和弘扬卢先生的无私奉献、敬业与担当精神,彰显卢先生高瞻远瞩为黑大数学系带出一个富有生命力的控制理论研究方向,培养出一个人才辈出的创新研究团队,激励后辈努力成为创新杰出人才,为实现科技强国目标而奋斗,为使我国早日跨入科技创新强国行列而奋斗.实践证明:这种科学创新方法论对解决钱学森之问具有重要意义.