随着微电子技术和计算机技术的迅猛发展，尤其是现场可编程器件的出现，为满足实时处理系统的要求，诞生了一种新颖灵活的技术——可重构技术。它采用实时电路重构技术，在运行时根据需要，动态改变系统的电路结构，从而使系统既有硬件优化所能达到的高速度和高效率，又能像软件那样灵活可变，易于升级，从而形成可重构系统。 ...
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标签： FPGA
上传时间： 2021-02-01
上传用户：小小小鱼
· 摘要： 工业控制中需要记录大量的历史数据,因其数据量庞大,需要的存储空间也及其庞大,同时网络传输过程的实现比较困难,针对这一情况,提出了一种基于整数小波变换和多级树集合分割编码压缩新算法,并在DSP平台上实现,给出仿真结果,结果表明此算法可方便地控制数据压缩比和重构误差,并且具有压缩速度快、重构误 ...
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标签： 数据压缩
上传时间： 2021-02-04
上传用户：豌豆2号
提出了一种适合快速响应特点的支持网络化制造的控制系统的功能模型，为了满足开放性，可重构能力和系统配置的灵活性要求，系统地论述了使用多智能体系统模型简化系统结构的原理和实现方法，给出了基于 CORBA
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标签： CORBA
上传时间： 2021-02-16
上传用户：范春朋
对广义自缩序列生成器，利用猜测攻击的思想给出了一种比较快速的初态重构算法.得到了:(1)当线性反馈移位寄存器(LFSR)的特征多项式与线性组合器均已知时，算法的复杂度为O((L/2)32“一“)，l三L/2;(2)当线性组合器未知时，算法的复杂度为O(L322L-1)， l 三L ;(3)当LFSR的特征多项式未知时，算法的复杂度为。(W(2L一1)L-122L- ...
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标签： 广义自缩序列
上传时间： 2021-05-28
上传用户：snakesky888
针对喷墨印花织物在噪声环境下缺陷检测精度低的问题,提出一种基于混态马尔可夫随机场(MRF)模型的喷墨印花运动纹理检测算法.该算法利用运动纹理的时-空域特征表示,引入运动纹理的混态MRF模型,构建同时包含运动状态和背景状态的运动纹理特征图.为了有效提高模型对复杂纹理背景的表征能力,建立基于混态MRF模型的运动纹理检测模 ...
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标签： 喷墨 印花 运动 纹理 mrf 检测 算法随机场(MRF) 运动纹理检测
上传时间： 2021-05-28
上传用户：lianght
随着现场总线技术应用的越来越广泛，出现了各种现场总线标准。其中，CAN总线标准作为一种技术先进、可靠性高、功能完善、成本合理的远程网络通讯控制方式，已被广泛应用到各个自动化控制系统中，它也成为国际上应用最广泛的开放式现场总线之一。CAN协议是一个非常简单的协议，仅仅定义了物理层和数据链路层，这样所形成的简 ...
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上传时间： 2021-06-04
上传用户：thisismyhouse
目的平板CT成像常产生环形伪影,其原因在于平板探测器单元因多种不利因素的影响,性能存在不一致现象,表现为投影数据内含有直线结构信息。为了实现平板CT优质成像,本文提出一种基于投影域小波滤波处理的环形伪影去除方法。方法新方法首先把线积分投影数据等间隔分成四个子投影数据,接着分别对四个子投影数据进行小波分解,生成 ...
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标签： 投影 滤波 处理 ct 图像 环形 去除 方法分投影数据 环形伪影 小波变换 加权均值滤波
上传时间： 2021-06-26
上传用户：toota1
为有效分割复杂天空背景下的直升机目标,提出了基于流形特征与形状先验的变分分割模型.根据图像数据的灰度分布构造区域能量项,推动变形曲线向目标边界演化;引入对称正定(Symmetric Positive Definite,SPD)矩阵流形上的区域协方差描述子构造流形特征能量项以提高分割算法的鲁棒性.在区域项、边界项和流形特征项的共同作用下获 ...
/dl/206595.html
标签： 红外直升机图像分割
上传时间： 2021-06-30
上传用户：tsunami12
当前网络中间件服务部署方式僵化单一,难以支持未来多样化的网络服务需求.针对此问题,本文从可重构信息通信基础网络中引入元服务的思想,提出一种支持在控制层进行定制编排以及在数据面按需部署的服务路由机制.该机制将服务路径构建问题建模为多约束最优化问题,并针对性设计了分布式选择探测算法,通过对探针的分布式选择处理 ...
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标签： 分布式选择探测算法
上传时间： 2021-07-13
上传用户：nizhi12345
众所周知，长期以来人们一直受到噪声信号干扰的侵扰，这使得对于噪声中微弱信号检测的研究成为测量技术领域中的综合技术与尖端领域。随着对混沌学的深入研究，越来越多的科学研究表明很多微弱信号湮没在具有混沌行为的背景信号里。因此，检测源没在强混沌背景下的微弱信号是目前国内外研究的热点和难点。本文研究的目的是检 ...
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标签： 微弱信号检测
上传时间： 2021-07-24
上传用户：net2020zjq
