基于小波变换图像压缩芯片的实现

简述了图像压缩中小波变换的几种方法,介绍了国内外小波芯片现状,提出了在设计小波算法和芯片时需要解决的问题,最后探讨了小波芯片未来的发展机遇。

反射式血氧饱和度检测系统研制

反射式血氧仪可以有效避免使用范围受限,但反射式脉搏血氧信号十分微弱,容易受噪声干扰使血氧参数的提取难度加大。为获得高质量有效的反射式容积脉搏波,系统设计中提出一种基于集成芯片AFE4490的脉搏血氧信号检测方案,对比几种基于小波变换的滤波算法去噪效果,完成对血氧信号较优的去噪处理。系统样机经调试后,基本实现反射方式对脉搏血氧饱和度的检测功能。

基于Harr小波变换的集成块引脚位置偏差检测

集成块引脚的位置检测是集成块外观检测中必不可少的一个环节 ,本文提出了基于 Harr小波变换的大型集成块引脚位置偏差检测方法 ,当 Harr小波的尺度与引脚宽度相当时 ,小波变换结果中的零值点可用于确定引脚的中心线。该方法具有快速和精度高的特点。实验证明 ,该方法可达到 40分之一像素的精度。

基于DSP的行波故障测距方法的研究

分析了实际可行的测距方法 ,介绍了测距系统的工作原理及部分硬件实现 .采用美国TI公司生产的TMS32 0C6 2 11数字信号处理芯片为核心进行硬件设计 ,利用它的强大接口能力和快速运算能力 ,实现数据的高速采集和存储以及测距计算 ,以更好地满足行波故障测距的精度要求 .

基于小波变换的视频编解码芯片ADV611的原理和应用

图像压缩在信息的传输和存储中起着至关重要的作用。这篇文章论述了一般9-7双正交小波滤波器的构造方法,介绍了一个基于9-7双正交小波滤波器的数字视频编解码芯片ADV611的基本结构和原理。给出了用ADV611进行视频图像压缩的实验结果。

小波变换图像融合算法的ADSP实现

小波图像处理算法软件实现已比较成熟,但硬件实现还不多见,针对这一情况,该文提出用AD公司的Blackfin DSP系列产品ADSP-2135芯片实现小波图像融合算法方案,讨论了用ADSP实现该算法的过程,通过实测的结果说明,用ADSP-2135芯片可以实时实现小波图像融合算法。

基于双树复数小波变换的切屑图像阈值去噪

由于在金属切削加工时通过 CCD相机采集的切屑图像含有大量噪声 ,因此如何有效地去除噪声 ,获取切屑边缘信息是分析切屑形态参数 ,实现切屑控制的关键。目前小波变换图像去噪效果较好 ,而复数离散小波变换比实数小波变换具有更多优势 ,如 :平移不变性、方向性等 ,并可提高图像的去噪能力。为了提高切屑图像的去噪能力 ,提出了一种采用双树复数小波变换进行切屑图像去噪的方法 ,即在原信号 (噪声标准方差 )未知情况下 ,采用GCV准则选取去噪阈值 ,双树复数小波变换进行去噪。典型图像与切屑图像去噪结果显示 ,该方法能有效地提高金属切削加工过程中切屑图像的噪声去除及屑形边缘检测的能力。

基于小波变换去噪的相关功耗分析攻击研究与实现

为了提高功耗分析攻击效率,减少噪声影响,研究了小波变换去噪对功耗攻击的影响以及相关功耗分析(CPA)攻击的相关系数与攻击效果的关系,提出使用平移不变量小波法与小波模极大值法对功耗曲线进行去噪预处理。该方法使用卡尔曼滤波法、小波模极大值法与平移不变量小波法对功耗曲线进行去噪预处理,再对原始数据及去噪后数据分别进行CPA。实验结果显示,与原始数据相比,使用平移不变量小波法改进的CPA相关系数比仅使用CPA提高了165%,比卡尔曼滤波法提高了31.4%,比小波模极大值法提高了26.4%,同时攻击成功所需功耗曲线减少了92%。实验结果表明使用平移不变量小波法改进的相关功耗分析攻击效果最好。

小波图像去噪算法的DSP实现

小波变换在图像处理中的应用一般都是编制软件,在PC机上进行,这种方法应用在离线图像处理中,则实时图像处理必须用硬件实现。将图像去噪的小波算法在ADI公司BlackfinDSP系列产品之一的ADSP 21535芯片上实现,将算法的VC下的C++程序经过优化后,在ADSP 21535仿真器上进行实验。结果表明,利用该DSP芯片的资源处理图像,能达到图像处理的实时性要求,且图像处理质量高,芯片资源还有较大的潜力。

基于神经元芯片的生物电信号测量方法研究

神经元芯片(N euron ch ip)是一种内部集成有3个管线CPU多处理器芯片,它将通讯协议和控制用微处理器有效地集成在一起,实现通信、控制、调度和I/O等功能。以神经元芯片为核心构成的智能测量节点,将这些不同的智能测量节点通过LON总线组成一个新型的生物电信号网络测量系统,由网络系统控制各智能节点可同时测量心电(ECG)、脑电(EEG)、肌电(EM G)、血氧饱和度(BO S)等各种生命特征参数信号。由于小波变换技术具有时、频两域突出信号局部特征的能力,系统中采用不同的母小波函数可完成对不同生物电信号的分析处理,以挖掘出新的有诊断价值的生理信息,取得了较好的效果。文中给出了由神经元芯片构成的智能测量节点的硬件构成、信号测量方法、网络系统的拓扑结构、和实际信号测量波形和小波分析结果。

微型神经信号采集与处理系统

为获得清醒动物行为的神经活动记录,以可编程片上系统(Programmable System on Chip,PSoC)为核心建立了微型、便携式记录系统,并经长期植入的电极与鼠大脑皮层连接。用PSoC芯片CY8C29466实现了信号的放大、滤波、A/D转换和串行通讯等功能,信号处理用LabVIEW虚拟仪器技术完成。研究结果显示该系统可以真实地记录和分析神经元细胞外放电活动,连续记录可以达7天以上。

小波压缩芯片在视频监控系统中的应用

介绍了一种基于小波理论的实时视频编解码器 ADV6 11的内部结构和主要性能 ,并提出了用 ADV6 11实现的由计算机控制、存储、监控的多路数字视频监控系统设计方案 。

基于MATLAB的基因芯片图像预处理

目的:基于MATLAB设计低密度基因芯片图像预处理系统,对经过ScanArray扫描系统获得的用cy3和cy5染色的低密度芯片的荧光图像进行处理,以滤除噪声,增强图像的对比度,提高图像的质量,实现图像的边缘检测与分割,进行区域的识别。方法:采用小波中值滤波方法,滤除噪声,提高图像的质量;基于小波方法,结合边缘算子进行图像边缘检测;使用遗传算法实现图像的分割。结果:该系统对基因芯片图像进行处理,减少了污点、噪声及其他各种因素的影响,提高了图像的质量,可以更好地检测出图像的边缘,比较准确地分割出样点区域,能有效地分离有价值的弱信号点和背景点或者噪声。结论:该系统可以基本实现低密度基因芯片图像预处理功能,采用的图像处理方法是可行的,能为以后的分析提供较为准确的数据信息。

利用MSP430芯片实现小波变换对涡街信号的去噪测量

利用 Mallat算法对涡街信号进行多分辨率分析和去噪 ,相对于传统滤波器组的直接分解 ,具有品质因数恒定、运算量小、分解尺度可灵活变化的优点 ,且去噪效果好。利用 MSP43 0单片机进行实现 ,完成涡街信号检测的整个系统功能 ,达到了功耗要求低、可利用工业现场 4～ 2 0 m A电流环直接驱动以及滤波效果满意的目的。

SystemC2.0的事务级建模

采用SystemC2.0,结合AMBA片上总线,探讨了在事务级的建模方法,并结合JPEG2000中的无损小波提升算法给出建模实例。介绍了SystemC2.0通过指令集模拟器建立事务级处理器模型的一般方法和步骤。

基于小波变换和空域相关函数的基音周期检测及其在DSP上的实现

利用TI公司制造的DSP芯片TMS320VC5509和CODEC芯片TLV320AIC23构建一个语音采集系统,为语音信号处理搭建一个有效的平台。具体方法是:采用TMS320VC5509的I2C模块对TLV320AIC23进行配置,并通过TMSVC5509的McBSP实现两者之间的数据通信;利用小波变换在信号突变检测方面的原理在不同尺度下对采集到的语音信号进行小波变换,并引入空域相关函数,利用相邻尺度的相关系数代替传统小波变换方法中的小波系数寻找局部极大值之间的距离。实验结果表明,系统以22kHz的采样频率采集到语音信号;通过计算不同尺度下的相关系数局部极大值之间的距离,能估计出基音周期;与传统的小波变换方法相比,基于空域相关函数的小波变换方法在锐化信号边缘的同时抑制了噪声,对噪声的鲁棒性更强。

基于ADSP的小波图像增强算法实现

小波图像处理方法一般是用软件实现的,但用软件处理图像实时效果欠佳。介绍了小波图像增强算法,并在AD I公司B lackfin DSP系列产品之一的ADSP-21535仿真器上进行实验。结果表明,用这一硬件处理能达到实时图像处理的要求,图像处理质量高。

基于Mahalanobis距离与BP网络的图像小波标定识别技术

针对计算机芯片检测,提出了基于Mahalanobis距离与BP人工神经网络的小波图像识别技术.在对IC芯片图像进行二维小波分析后,通过Mahalanobis距离在图像的低频小波系数矩阵上进行目标图元的区域搜索与位置标定,而后根据待定目标图元像素分布特征建立特征参数向量,建立BP网络对目标图元进行模式识别.实验证明此方法能够有效地对IC图像进行目标图元的位置标定与模式识别,获得准确的IC标定识别结果.

小波变换及其芯片研究

介绍了小波变换在图像处理上的应用,多方面介绍了其主流芯片的结构、特点,列举了各芯片的典型应用方案,提出了根据小波芯片在系统设计时要解决的问题,并展望了小波芯片的发展方向。

小波多尺度在基因表达芯片分析中的应用研究

从基因表达芯片的特点出发,提出基因表达数据的小波多尺度理论分析方法,并介绍了从小波变换基因图像芯片去噪、基因表达的多尺度特征提取和基因表达调控的稳定性分析等三个不同层面对基因表达数据进行分析的基本思想、方法和应用概况,为生物信息学的发展和基因表达数据分析技术提供新的思路和方法。