基于b样条函数的dwt的fpga实现论文

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时间:2018-01-06

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1、基于B样条函数的DWT的FPGA实现毕业论文目录摘要ABSTRACT绪论11.1小波变换的应用领域11.1.1用于信号的时频两域分析11.1.2小波变换用于信号的滤波11.1.3用于图像信号处理21.2小波变换硬件实现的现状21.3本文提出的实现方法3第二章FPGA概览42.1FPGA的发展历程42.2FPGA基本的工作原理52.2.1FPGA的配置52.2.2FPGA逻辑功能的实现62.3FPGA的选型72.3.1器件的供货渠道和开发工具的支持72.3.2器件的硬件资源72.3.3电气接口标准82.3.4器件的速度等级92.3.5器件的温度

2、等级92.3.6器件的封装92.3.7器件的价格92.4FPGA的开发流程102.4.1功能定义/器件选型112.4.2设计输入112.4.3功能仿真122.4.4综合优化122.4.5综合后仿真122.4.6实现与布局布线132.4.7时序仿真13III2.4.8板级仿真与验证132.4.9芯片编程与调试13第三章离散小波变换快速算法153.1基于卷积架构153.2基于提升架构163.2.1提升方案的介绍163.2.2提升方案的实现173.3基于B-样条函数分解193.3.1B-样条分解架构193.3.2B-样条函数分解的性能探讨213.3

3、.3B-样条分解的DWT实现过程213.4双正交滤波器实例分析233.4.1(9,7)滤波器233.4.2(6,10)滤波器253.4.3(10,18)滤波器26第四章离散小波变换的硬件实现284.1底层单元的实现284.1.1奇偶分离模块284.1.2B-样条函数模块294.1.3分布式部分304.1.4标准部分324.2整体滤波器的实现324.2.1基于提升的算法324.2.2基于B-样条的算法36第五章系统的综合、仿真及分析385.1底层单元的综合仿真及分析385.1.1奇偶分离模块385.1.2B-样条函数模块385.1.3分布式部分

4、395.1.4标准部分415.2整体滤波器的综合仿真及分析415.2.15/3滤波器的提升构架415.2.29/7滤波器的提升构架435.2.36/10滤波器的B-样条分解架构455.2.49/7滤波器的B-样条直接实现结构485.2.59/7滤波器的B-样条Pascal实现架构50结论54参考文献55III致谢56附录A源程序5719/7小波提升算法顶层程序:5729/7小波B-样条分解算法顶层程序:6135/3小波提升算法顶层程序6446/10小波B-样条分解算法顶层程序66III绪论自数学家Fourier提出Fourier变换以来,Fo

5、urrier变换在信号处理领域便一直占驻着主导地位,但是由于它只能在频域上揭示信号的整体性,不能在时频两域上同时反映出信号的局部特征,因而在处理非平稳信号时显得捉襟见肘,无法得到理想的效果,而这些性质,又恰好是非平稳信号最根本和最为关键的性质。于是,人们便开始寻求一种新的处理方法来实现这一要求。而新兴的小波变换,为这一目标的实现带来了可能,由于它在时频两域内都具有表征信号局部特性的能力,还可以聚焦到任意的细节,因而很适合分析那些非平稳信号的局部特征,还因此被誉为用于信号分析中的“显微镜”。1.1小波变换的应用领域近些年来,小波分析在信号处理中

6、的研究十分的广泛,主要体现在以下几个方面:1.1.1用于信号的时频两域分析小波函数的良好时频局部化特性使得它非常适用于进行信号的时频两域分析。窗口傅里叶变换虽然在一定的程度上克服了标准傅里叶变换不具备的局部分心能力的缺陷,但是其缺点是时频窗口的形状是固定的,因而其实质上是具有单一分辨率的分析。而小波变换作为窗口大小固定,形状可变的时频变换方法,其时频分辨力是可变的,对于信号的高频部分用短时窗口分析,对于信号的低频部分则采用长时窗口分析,因而增大了分析的灵活性和合理性。1.1.2小波变换用于信号的滤波72小波函数在频域上的局部化特性表现了它的滤

7、波性能。利用小波变换,可以很方便的实现对信号的滤波。信号经正交小波变换后得到各个尺度上的分析结果,分别对应于信号在各对应频段内的信息,因而通过对这些结果进行控制,可以很方便的实现高通、低通、带通或这几种方式的组合滤波。另外,由于小波变换每一尺度上的分解结果仍保留有信号的时间信息,因而还可以对信号的特定时间段进行滤波。总之,小波变换能够很灵活地同时在时域和频域进行多种形式的滤波,这个特点是一般滤波方法不具备的。1.1.3用于图像信号处理长期以来,在图像编码中离散余弦变换(DCT)一直是占据着主导地位的方法,然而,基于DCT的编码算法始终难以克服

8、数据分块造成的“方块效应”、“蚊式噪声”等缺点,而小波变换可以做到。对纹理图案和分形图案的试验表明,小波变换能很好地表现出图像信号的统计特性,而且由于图像信号的局部

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