高小龙
- 作品数：3 被引量：12H指数：3
- 供职机构：中南大学物理与电子学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于ARM11的无线彩色LED显示屏的控制系统设计被引量：4
- 2012年
- 针对彩色LED显示屏的实际应用需求,结合嵌入式技术、视频压缩技术、无线传输技术;设计了一种可靠性高、成本低的嵌入式无线的彩色LED显示屏的控制系统;系统选用S3C6410微处理器作为主控制器,利用无线Wi-Fi接收上位机经过H.264压缩的视频信息,并进行解码,最后送入基于FPGA的彩色LED显示屏扫描系统显示;测试结果表明,系统设计合理,无线传输信号较强、支持IEEE 802.11b/g从1Mbps到最高54Mbps所有的通信速率,运行稳定,能进行较短距离的无线视频数据传输。
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- 关键词：LED显示屏嵌入式系统H.264
- 基于混沌和小波变换的信号检测方法被引量：4
- 2011年
- 针对微弱周期信号提出小波阈值去噪和混沌系统相结合的微弱周期信号检测新方法,该方法利用小波变换的平滑作用对包含噪声的信号进行有限离散处理,并根据小波自适应分解尺度确定阈值去噪深度,然后根据混沌系统对噪声的免疫性和对周期信号的敏感性,把重构的信号作为周期策动力的摄动并入混沌系统,由混沌系统完成微弱信号检测;并改进了Duffing方程,可用于不同频率信号的检测,同时使混沌系统的相轨迹由临界状态变为大尺度周期运动更灵敏。测试结果表明,本方法克服了以往小波分解对尺度确定的盲目性和阈值选择的不合理性;同时通过调节混沌系统频率对周期信号的敏感性提高了信号的检测精确度,其检测的信噪比下限达到-64.7 dB;完全适用于毫伏级下信号的检测应用,证明了提出的方法是合理和有效的。
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- 关键词：混沌小波阈值去噪微弱信号信号检测
- 基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法被引量：4
- 2013年
- 针对小波变换和傅里叶变换去除图像噪声时各具不同的优点和不足,提出一种基于上下文模型的混合傅里叶小波图像降噪方法。首先在傅里叶-域中估计原始图像的功率谱密度,运用维纳滤波器降噪,降低原始图像噪声水平;再在小波域中通过基于上下文模型的自适应阈值法去除剩余噪声;在小波域中使用平稳小波变换分解图像信号得到分解后的系列小波系数,根据小波系数间的相关性,利用上下文模型求取小波系数的方差,将其代入由GGD模型估计出的阈值表达式得到自适应阈值,再用软阈值函数对小波系数进行处理,最后将处理后的小波系数进行小波逆变换完成去噪。仿真结果表明:该方法不仅能够有效滤除图像噪声,而且能够保留图像的边缘细节信号,抑制降噪引起的吉布斯现象。
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- 关键词：上下文模型图像去噪
