基于一种新的三模集的低通FIR数字滤波器设计

本文对低通有限脉冲响应(FIR)数字滤波器的设计进行了研究;在对常用三模集和传统的具有脉冲响应系数的FIR数字滤波器分析的基础上,提出将一种新的三模集应用于低通FIR数字滤波器设计的新方法。该FIR滤波器由多个乘法-累加器单元构成,实现正向转换器、并行算术通道和逆向转换器的功能。正向转换器将一个二进制数编码成一个关于模集的余数表示的数,每个算术通道对模集的每个模进行模乘和累加,逆向转换器将一个余数表示的数解码为其等效的二进制数,算术通道以完全并行的架构工作,从而实现轻量化的计算和简单的结构;最后的仿真实验结果不仅验证了本文提出的设计方法的有效性,而且相比于传统的单向转换设计,本文提出的设计方法有更小的滤波器系数偏差和更好的频率响应等波纹特性。

基于Hough变换的企业财务重复数据批量剔除方法

企业财务数据在空间分布上具有一定的不规则性,导致对重复数据剔除的完整性较低,为此,提出基于Hough变换的企业财务重复数据批量剔除方法。首先,采用Hough变换对企业财务数据进行预处理,将累加器单元所有直线形成的峰值作为数据理想的期望值,根据期望变换结果区分在Hough变换下数据的位置变化幅值,沿原始数据空间分布实现对数据的划分。考虑到企业财务数据对应空间直线的边缘即为直线形成的累加器单元形状,因此对沿着正弦曲线法线方向的累加值进行增强处理,得到放大后的峰值信息。之后,采用ASCA实现对重复数据的筛选,用二分极值法将距离Hough变换后峰值最远的位置作为聚类中心,将DBI指数完全一致的数据聚类,保留聚类中的唯一数据,其余进行批量删除,完成操作后计算新的聚类中心,重复计算直至峰值累加器单元的财务数据处于均匀分布状态。测试结果表明,设计方法空间缩减率可达到91.0%,删除数据的准确性可达到96.12%,实现了对重复数据的较完整剔除。

一种新的改进的Hough变换直线提取算法

Hough变换具有很好的鲁棒性,是一种较好的检测直线的方法。但是,目前的Hough变换在长短直线并存的情况下,会检测出虚假直线并漏检较短的直线。针对以上问题论文提出了一种新的改进的Hough变换直线检测方法。在Hough变换的变换空间中提取出一条直线后,将过该直线上各点的所有直线在变换空间累加器单元中对应的映射点删除,从而排除该直线对其他直线检测的干扰。最后将改进的Hough变换算法与传统Hough变换方法进行比较,实验结果显示改进的Hough变换算法具有更好的直线检测效果。