基于小波变换的亚采样FPGA实现

亚采样——内插是图像信号处理中的重要方法。在图像压缩领域,它既可作为一种独立的压缩编码方法,又可与其它编码方式配合,组成混合的编码方案,实现更高的压缩比。结合小波变换编码的基本思想,可以实现小波变换亚采样。根据Daubechies等人提出的整形小波变换方法,用FPGA设计并实现了整型(5,3)小波变换。硬件实现结果与软件实现结果一致。     

基于TMS320C64xDSP的汇编优化方法

由于DSP器件的特殊结构,使得该平台上C编译器的效率较低,编译生成的汇编代码含有大量冗余,无法充分发挥DSP强大的运算能力,且不能满足实际的需求,因而对C语言程序进行汇编优化就成为DSP软件开发和移植中常用的方法。DM642是TI公司推出的新一代并行处理器中性能较优的定点DSP芯片,笔者结合在该芯片上优化实现G．726语音编码压缩算法的经验,详细探讨了TMS320C64xDSP汇编优化过程中使用的优化策略并给出相应的实例。     

一种基于分块树的手写数学公式结构分析算法

本文源于一个手写数学公式识别系统,该系统实现了手写数学公式到文本公式的自动转化。文中提出了一种基于分块树的数学公式结构分析方法,该方法首先根据其内部结构特征将数学表达式分解为若干子模块,并采用树型结构对每个子模块内部字符之间的结构关系进行表示,最终形成整个表达式的树型表示。该方法定义了一系列的字符结构属性,将字符及属性值作为结构分析的结果,这些属性值再现了公式的结构特征,并很容易被系统的公式文本显示部分所利用。另外,该方法对传统的字符空间关系类型进行了简化,减小了识别误差,而引入的分块处理方式更加适合具有根式和分式等多层嵌套结构公式的处理,并且具有较强的可扩展性。     

用定点DSP实现ITU G.729语音压缩算法

G.729是国际电信联盟（ITU）于1996年推出的语音压缩标准,本文主要介绍了用16位定点DSP芯片ADSP2181实现该算法时所采用的一些关键技术,以及定点化时的一些原则和方法。     

用于语音信号非线性建模的RBF神经网络的训练方法及其性能

语音信号非线性建模符合语音信号的性质,可以提高语音信号处理的性能.神经网络是信号非线性建模的有效工具之一.本文深入研究了应用于语音信号非线性建模的RBF神经网络的训练方法,即k-均值法、OLS算法和梯度下降法.实验结果表明,在RBF神经网络的结构已定情况下,不宜使用k-均值法及OLS算法,而应该使用梯度下降法.文章阐述了各训练算法性能差别的原因,并讨论了语音信号非线性及线性建模的性能比较.     

基于神经网络的微波电路建模与优化

本文讨论用神经网络对微波电路进行建模、优化。借助电磁声理论计算或基于实际测量,可得到微波电路的输入、输出样本数据,从而可训练神经网络,在兼顾它的推广性能的基础上,对微波电路建模。进一步,通过优化神经网络对应参数,可优化微波电路。文章用ＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）神经网络对微带变阻器建模、优化,以此为例,进行了较为详细的阐述。     

语音信号相空间重构中时间延迟的选择──复自相关法

时间序列空间重构中,时间延迟参数的选择具有重要意义。本文在分析求时间延迟的自相关法和平均位移法基础上,推导出较好的求时间延迟的方法,即复自相关法。复自相关法具有强的理论依据,其计算复杂度不大,对数据长度的依赖性不强,具有优秀的抗噪能力。应用于语音信号相空间重构的实验表明,其度量可得到合适的时间延迟。     

一种长周期扩频码设计

设计了一个长周期扩频序列码。在研究扩频通信PN码设计原理的基础上,参考P码设计方法,提出一种长周期扩频序列码的设计方法。该方法利用多个m序列的输出进行截短,利用非线性组合方法加大了码的复杂性和扩展了码的长度。实验结果表明,在同样长度下,采用该方法产生的码与P码相关特性接近,10.23 MHz时钟下的周期达5年以上。     

一种双通道语音增强方法

本文提出了一种用于语音识别的双麦克风语音增强算法。该算法主要利用两个语音通道之间语音信号的空间相关性和时间相关性,进行空时域滤波,消除噪声。在输入语音信噪比为0至20dB之间时,能获得较大的信噪比处理增益。该方法只采用了两个麦克风,结构简单;相对于维纳后滤波法,解除了要求两麦克风接收的噪声信号不相关的约束,可以去除点声源的非强相干噪声。和一般的波束形成算法相比,可以去除期望声源方向的弱相关噪声。     

一种实现ADSP—2181开发系统的简易方法

首先介绍了数字信号处理器ADSP－2181及美国模拟器件公司（ADI）提供的FZKIT套件,接着给出了如何利用EZ－KIT套件设计出具有开发功能的ADSP－2181简易开发系统,并对该系统的性能做出评价。