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集成电路信号算法优化与图像处理应用的研究
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包邮 集成电路信号算法优化与图像处理应用的研究

作者：叶海雄，吴秋峰，金光哲
出版社：吉林大学出版社出版时间：2020-09-01
开本： 16开 页数： 212
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集成电路信号算法优化与图像处理应用的研究 版权信息

  • ISBN：9787569271737
  • 条形码：9787569271737 ; 978-7-5692-7173-7
  • 装帧：一般胶版纸
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 所属分类：
    工业技术
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    电子通信

集成电路信号算法优化与图像处理应用的研究 内容简介

本书共分为11章,内容安排如下:章简单描述产品投入市场时间﹑高层次综合,高层次转换的基础知识。第⒉章介绍自动综合工具技术,并详细介绍Catapult C工具软件的综合工作过程。然后与通用处理器做对比,比较算法转换的影响。第3章展示元函数编程技术与Catapult C编译器接口的宏定义。第4章详细阐述非递归型滤波器算法优化,以及级联滤波器算法﹐并与通用处理器做比较。第5章介绍递归型滤波器﹐分析滤波器稳定性问题﹐并研究专用集成电路(ASIC)和通用处理器上算法对性能影响。第6章介绍了Catapult C高层次综合工具视频算法>△的优化方法。第﹖章阐述基于Kuhn-Tucker理论的图像去模糊迭代算法,提出了基于Ku-hn-Tucker条件的迭代算法,并在理论上证明了序列可以单调收敛到很小值。第8章展示基于I-divergence的全变分图像去模糊方法,提出由I-divergence准则和TV项构成的I-divergence的全变分图像去模糊模型。第9章描述基于几何约束的散焦图像的深度估计模型,提出带有几何约束的散焦图像的深度估计方法。0章介绍基于判别学习技术的散焦图像的深度估计方法,提出了基于判别测度学习的 DFD方法。1章介绍了基于FPGA和DSP的嵌入式水下图像采集系统的搭建过程。很后,总结与展望今后集成电路信号算法优化与图像处理应用的相关科研工作。

集成电路信号算法优化与图像处理应用的研究 目录

第1章 绪论 1.1 产品投入市场的时间 1.2 高层次综合(HLS) 1.3 高层次转换(HLT) 1.4 本书的目标 第2章 高层次自动综合与目标架构 2.1 高层次综合 2.1.1 高层次综合工具的由来 2.1.2 Catapult C工具软件 2.1.3 软件优化或硬件优化 2.2 评估性能的方法 2.3 目标架构 2.3.1 XP70处理器 2.3.2 ARM Cortex-A9处理器 2.3.3 Intel Penryn ULV处理器 2.3.4 其他处理器 2.4 本章小结 第3章 元函数 3.1 元函数的主体 3.1.1 部分评估 3.1.2 元函数工具 3.2 预处理操作 3.2.1 预处理基础 3.2.2 基本元函数 3.3 模块化接口设计 3.4 本章小结 第4章 非递归型FIR滤波器 4.1 非递归型FIR滤波器算法及优化方法 4.1.1 非递归型FIR滤波器算法 4.1.2 软件优化 4.1.3 硬件优化 4.1.4 仿真结果与分析 4.2 两个级联FIR滤波器的算法及优化方法 4.2.1 两个级联滤波器的算法 4.2.2 仿真结果及分析 4.3 算法转换对通用处理器性能的影响 4.3.1 仿真结果及分析 4.3.2 ASIC与GPP：时间与能耗对比 4.4 本章小结 第5章 递归型IIR滤波器 5.1 概述 5.2 FGL递归型滤波器数学形式的转换 5.3 多种数学形式的同一滤波器对比 5.3.1 三种数学形式的同一滤波器的对比 5.3.2 三种形式同一滤波器优化对比 5.4 两个递归滤型波器算法及优化方法 5.5 多种处理器的性能对比 5.5.1 cpp对比 5.5.2 时间与能耗对比 5.6 本章小结 第6章 运动检测边缘算子算法 6.1 ∑△算法与形态学后处理滤波算法 6.2 形态学后处理滤波算法的软件优化方法 6.3 优化硬件资源的方法 6.4 实验结果分析 6.5 小结 第7章 基于Kuhn一Tucker理论的图像去模糊迭代算法 7.1 引 言 7.2 两种图像去模糊迭代算法 7.2.1 带有非负修正的*速下降法 7.2.2 基于凸集投影方法的共轭梯度法 7.3 基于Kuhn—Tucker理论的迭代算法 7.3.1 Kuhn—Tucker理论知识 7.3.2 算法的提出 7.3.3 算法的收敛性分析 7.3.4 算法的基本步骤 7.4 实验结果与分析 7.5 本章小结 第8章 基于I—divergence的全变分图像去模糊方法 8.1 引 言 8.2 基于I一divergence的全变分图像去模糊模型 8.2.1 保真项的选取 8.2.2 正则项的选取 8.2.3 图像去模糊模型 8.3 变分偏微分方程方法 8.3.1 Euler—Lagrange方程 8.3.2 梯度下降流方法 8.3.3 数值方法 8.4 实验结果与分析 8.5 本章小结 第9章 基于几何约束的散焦图像的深度估计方法 9.1 引 言 9.2 基于几何约束的散焦图像的深度估计模型 9.2.1 散焦图像的差异模型 9.2.2 几何约束的推导 9.2.3 带有几何约束的散焦图像的深度估计模型 9.2.4 改进的枚举法 9.2.5 深度估计算法 9.2.6 算法时间复杂度分析 9.3 实验结果与分析 9.3.1 仿真数据的实验结果与分析 9.3.2 带有噪声的仿真数据的实验结果与分析 9.3.3 真实数据的实验结果与分析 9.4 本章小结 第10章 基于判别学习技术的散焦图像的深度估计方法 10.1 引 言 10.2 预备知识 10.2.1 Hilbert空间及其重要算子 10.2.2 矩阵分析相关理论 10.2.3 矩阵的奇异值分解 10.3 传统判别学习方法 10.3.1 Hilbert空间下DFD问题描述 10.3.2 TSVD测度学习方法 10.4 基于判别测度学习的DFD方法 10.4.1 TSVD方法的不足 10.4.2 判别函数的设计 lO.4.3 投影子梯度下降法 10.4.4 深度估计算法 10.4.5 算法时间复杂度分析 10.5 实验结果与分析 10.5.1 仿真数据的实验结果与分析 10.5.2 真实数据的实验结果与分析 10.6 本章小结 第11章 基于FPGA和DSP的嵌入式水下图像采集系统 11.1 系统总体设计 11.2 成像模块的设计 11.3 FPGA控制模块的设计 11.4 DSP控制模块的设计 11.5 DSP与FPGA数据接口设计 11.6 程序算法的实现 11.7 实验验证 11.8 本章小结 结论 参考文献 附 录 附录A FIR滤波器 附录B IIR滤波器
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