简介:介绍了一种实数快速傅里叶变换(FFT)的设计原理及实现方法,利用输入序列的对称性,将2N点的实数FFT计算转化为N点复数FFT计算,然后将FFT的N点复数输出序列进行适当的运算组合,获得原实数输入的2N点FFT复数输出序列,使FFT的运算量减少了近一半,很大程度上减少了系统的运算时间,解决了信号处理系统要求实时处理与傅里叶变换运算量大之间的矛盾.同时,给出了在TMS320VC5402DSP上实现实数FFT的软件设计,并比较了执行16,32,64,128,256,512,1024点实数FFT程序代码与相同点数复数FFT的程序代码运行时间.经过实验验证,各项指标均达到了设计要求.
简介:为了获得指纹检测概率和视觉质量的平衡性能,提出基于SVD-GA的量化指纹优化算法。首先对载体图像的离散余弦变换域进行奇异值分解,然后根据视觉模型调节量化嵌入的强度,在原始图像的最大奇异值分量嵌入指纹信息,最后利用遗传算法优化指纹的量化嵌入参数,以权衡指纹算法的共谋抵抗性能和视觉保真度。实验结果表明,提出的指纹算法具有较好的抗共谋攻击能力和视觉保真度。
简介:为了进一步优化神经网络算法,提高网络神经算法的速率并提高其稳定性,就现有BP算法所存在的收敛速度慢以及容易陷入局部极小值的弊病,我们将进一步通过一般改进算法解决在神经网络结构优化过程中依然无法解决的问题。依据遗传算法的特征,进一步在经过改进的压缩映射遗传的基础上提出了BP神经网络优化方案。泛函分析中压缩映射原理的应用,一方面解决了困扰人们的BP神经网络算法所固有的缺点,显著地提高了神经网络算法的收敛速度,而且解决了BP神经在运行的过程中和网络连接权值初值的取值紧密相连的缺点。经过大量的计算我们得到如下数据:经过优化改进后,训练时间节约了8.3%,训练步数降低了近17.4%。经过大量的研究实验表明:经过改进后的BP神经网络算法取得了良好的效果,十分具有应用价值。