上一页 1 2 3 4 5 6 7 ··· 10 下一页
摘要: 原始论文在这里 http://www.cse.cuhk.edu.hk/leojia/projects/motion_deblurring/ 一、概述 论文根据以下的基本模糊图像模型建立 其中I是我们观测到的图像,L是真实的图像,f是运动模糊的卷积核,n是观测过程中叠加的噪声 然后从统计角度分析L,f 阅读全文
posted @ 2016-12-09 12:25 柳如风 阅读(992) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: FIFO( First In First Out)简单说就是指先进先出的存储方式,在高速外设读取时经常使用。 FIFO从读写的时钟可分为同步和异步两种,从信号来说都有读、写使能信号,读、写数据总线,满、空指示信号,当前地址计数器; 1)同步FIFO读写使用同一个时钟,写地址只比读地址高一个地址 2) 阅读全文
posted @ 2016-11-22 17:04 柳如风 阅读(296) 评论(4) 推荐(1) 编辑
摘要: 一、模糊模型 G = I*PSF + N I为原图像,PSF是模糊运动函数(模糊核函数),N为噪声 二、一般方法: 1、直接求逆,不实用 2、维纳滤波,配合功率谱函数 3、约束的最小二乘方(正则)滤波 4、盲去卷积方法(R-L方法) 图1.使用L-R算法去模糊,椒盐噪声1e-2,运动模糊9,30 e 阅读全文
posted @ 2016-11-21 21:25 柳如风 阅读(479) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: matlab自带有histeq函数对图像进行直方图均衡 自己写了一个,改成向量化形式,效率提高了一点,但是比自带的还是差很多,差不多9倍 原来使用for循环的 阅读全文
posted @ 2016-11-17 21:29 柳如风 阅读(283) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 图像处理,信号处理算法实现,及其硬件实现 数字模拟系统在信号处理中的应用 图像处理关注:压缩传感、图像去噪、增强、识别及其综合应用 信号处理方向关注: 硬件实现关注FPGA,DSP方向 阅读全文
posted @ 2016-10-19 21:30 柳如风 阅读(156) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、格雷码 格雷码的优点主要是进位时只有一位跳变,误码率低。 1、二进制转格雷码 我们观察下表: 二进制码表示为B[],格雷码表示为G[],则有 G(i) = B(i),i为最高位 G(i-1) = B(i) xor B(i-1),i非最高位 用verilog可以这样写 2、格雷码转二进制 对照上表 阅读全文
posted @ 2016-08-19 22:52 柳如风 阅读(2788) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 没有系统学过数学优化,但是机器学习中又常用到这些工具和技巧,机器学习中最常见的优化当属凸优化了,这些可以参考Ng的教学资料:http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf,从中我们可以大致了解到一些凸优化的概念,比如凸集,凸函数,凸优化问题,线性 阅读全文
posted @ 2016-08-17 16:54 柳如风 阅读(445) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前两周入手了一块浦科特128G盘,不说多了,有图为证,简直惊呆了 以前把机械盘放在主硬盘位的时候,鲁大师显示是SATA II接口,现在把SSD放在主硬盘位,显示居然是SATA III接口了,看上面测试,确实是III的速度。下图老鲁大师硬件检测。 希望这块SSD不会在我用了四年的电脑之前挂掉~~ 现在 阅读全文
posted @ 2016-06-10 14:26 柳如风 阅读(292) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Quine以哲学家 Willard van Orman Quine (1908-2000) 而命名,表示一个可以生成他自己的完全的源代码的程序。编写出某个语言中最简短的 quine 通常作为黑客们的消遣。 其中一种很简单的解法: 使用gcc -E a.c命令查看中间宏替换之后的代码如下 阅读全文
posted @ 2016-05-22 16:49 柳如风 阅读(259) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这是帮一个同学做毕设做的,基本要求如下(有些指标看看就好,实际当然不需要,哈哈): (1)放大器1的增益为46dB,放大器2的增益为40dB,增益均可调;(2)带通滤波器:通带为300Hz~3.4kHz ;(3)ADC:采样频率f s=8kHz,字长=8位;(4)语音存储时间≥10秒;(5)DAC: 阅读全文
posted @ 2016-05-22 13:43 柳如风 阅读(6007) 评论(5) 推荐(0) 编辑
上一页 1 2 3 4 5 6 7 ··· 10 下一页
https://www.vultr.com/?ref=7677570