高广春
- 作品数:23 被引量:32H指数:3
- 供职机构:浙江大学城市学院更多>>
- 发文基金:浙江省自然科学基金浙江大学城市学院教师科研基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:电子电信自动化与计算机技术文化科学环境科学与工程更多>>
- 先更新后预测的提升格式滤波器的设计被引量:1
- 2005年
- 目前,基于提升格式的自适应小波变换多采用先更新后预测的结构。本文在RogerClaypoole研究的基础上提出了适用于自适应小波变换的新的提升格式滤波器。在更新过程,利用被更新系数两边的系数及其自身的值进行预更新操作。实验证明该滤波器具有更好的能量集中特性。
- 高广春姚庆栋
- 关键词:小波变换滤波器
- 基于FPGA的网络地址转换(NAT)的实现
- 网络的快速发展,导致了IP地址资源需求的迅速增加,NAT作为解决地址短缺的有效手段之一,对速度、时延等都有较高的要求。目前市场上主要采用软件或网络处理器实现,性价比不能满足要求。本文提出了一种基于FPGA的网络地址转换实...
- 赵胜颖高广春
- 关键词:网络地址转换现场可编程门阵列网络处理器IP技术
- 文献传递
- 基于LPFT时频滤波器的WVD交叉项抑制方法被引量:2
- 2013年
- 本文提出一种抑制Wigner-Ville分布(WVD)交叉项的新方法。利用局部多项式傅里叶变换(LPFT)构建时频滤波器,确定自项支撑区域,再利用此滤波器对WVD进行处理,从而达到抑制交叉项的目的。通过3dB信噪比的分析可以看出,LPFT具有比短时傅里叶变换(STFT)更好的时频聚集性,因此基于LPFT的时频滤波器能更有效抑制WVD中的交叉项干扰,同时又能保留WVD的高时频聚集性。通过与Chio-Williams分布、径向高斯核函数时频分布、基于STFT时频滤波器的交叉项抑制方法的比较,验证了该方法对抑制多分量信号及非线性调频信号的交叉项以及噪声干扰的有效性,显示了该方法在保持高时频聚集性,抑制交叉项干扰,以及抑制噪声干扰方面的优势。
- 李秀梅杨国青高广春
- 关键词:交叉项
- 基于时间融合算法的近程目标识别
- 本文利用了直接估值,kalman滤波和平均融合等三种方法对近程目标进行了估值。估值对象为观测点与目标点之间的水平距离和垂直距离,其中平均融合的算法利用了kalman滤波值做加权处理。仿真的结果表明,在偏差和方差上平均融合...
- 张翠高广春赵胜颖
- 关键词:滤波目标识别
- 文献传递
- 三级提升小波变换的硬件实现
- 相对于传统小波变换,提升算法不依赖于傅立叶变换,降低了运算复杂度,非常适合硬件实现。介绍了提升小波变换原理,并基于FPGA平台实现了三级提升小波变换,分别使用除法运算和移位运算,得到了硬件实现后的硬件资源占用量,移位算法...
- 尚丽娜高广春赵胜颖
- 关键词:小波FPGA
- 文献传递
- 基于提升格式的自适应预测小波变换算法被引量:1
- 2010年
- 基于提升格式的小波变换被称为第二代小波变换,该种结构提供了一种灵活构造非线性小波分解和精确重构的方法。本文根据提升格式的小波变换结构,针对具有突变点的光滑信号,以LeGall5/3小波为例,提出了一种不需要额外附加信息和存储空间就可完成精确重构的自适应预测算法。实验结果表明,该算法应用于分段连续信的一维信号,可较大概率取得零高频系数,获得较好的线性近似结果。
- 高广春赵胜颖朱红丽尚丽娜
- 关键词:自适应小波变换
- 一种新型DAB信号分析仪设计
- 提出了一种新型的数字音频广播(digital audio broadcasting)系统分析仪的设计实现方法,能够用来传输信号或者学习DAB技术。和传统的数字音频广播接收器相比,该系统基于PC机用软件定义了无线技术,它在...
- 尚丽娜高广春刘鹏
- 关键词:数字音频广播正交频分复用
- 文献传递
- 应用于图像的基于提升方法的双自适应小波变换被引量:3
- 2006年
- 由于小波具有良好的时频特性,对于平滑图像,利用固定尺寸的小波滤波器滤波可以获得良好的分解结果。然而对于具有较多突变点的图像而言,采用固定尺寸的小波滤波器进行滤波并不是一个理想的选择。基于He ijm an等人提出的2维自适应更新提升格式,本文提出了一种双自适应的小波变换算法,在更新与预测过程均采用自适应算法。最后,对标准图像进行测试分析,实验结果表明该算法在图像精确重构不需要额外的附加信息,且可以提高图像的峰值信噪比(PSNR)。
- 高广春姚庆栋
- 关键词:自适应小波变换图像压缩
- 基于蚁群算法的选择性神经网络集成方法被引量:8
- 2009年
- 为选择差异度较大、精确度较高的神经网络个体组建神经网络集成,提高神经网络集成的性能,提出一种新的选择性神经网络集成构造方法.该算法采用蚁群优化算法在独立训练的神经网络个体中选择部分组建网络集成,在蚁群优化过程中神经网络个体被选择的概率由信息素和启发因子决定,信息素反映当前神经网络个体的精确度,启发因子反映神经网络个体间的差异度,能有效提高系统的搜索效率和预测精度.实验结果表明,该算法构造的神经网络集成使用了较少的网络个体,而预测误差均好于传统的Bagging和Boosting算法.
- 赵胜颖高广春
- 关键词:蚁群优化算法神经网络
- 由义安理工学院教育模式谈高校毕业设计
- 毕业设计对工程实践能力要求高的工科院校来说非常重要,然而,由于各种原因,学生和老师的投入精力不足、学校的投入也不足等,使得目前毕业设计工作存在着不少弊端,影响了毕业设计质量,也没能很好的促进就业,本文简单讲述了新加坡的教...
- 张翠尚丽娜高广春熊凯
- 文献传递