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肖华

作品数:2 被引量:16H指数:1
供职机构:铜陵学院数学与计算机学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省高等学校青年教师科研项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇图像
  • 1篇线性混合模型
  • 1篇混合模型
  • 1篇光谱图像
  • 1篇光谱仪
  • 1篇高光谱图像
  • 1篇PID
  • 1篇PID神经网...
  • 1篇VHDL
  • 1篇FPGA
  • 1篇成像
  • 1篇成像光谱
  • 1篇成像光谱仪

机构

  • 2篇铜陵学院
  • 1篇西北工业大学

作者

  • 2篇肖华
  • 2篇王忠良
  • 1篇冯燕
  • 1篇王丽

传媒

  • 1篇光学精密工程
  • 1篇现代电子技术

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2009
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
高光谱图像的分布式压缩感知成像与重构被引量:15
2015年
根据高光谱数据的特点,提出了一种基于像元的分布式压缩采样模型来实现高光谱图像的有效压缩采样与重构。搭建了能实现该模型的压缩采样光谱成像系统,并研究了用于该系统成像的重构算法。在图像采集阶段,将高光谱数据分为参考像元和压缩感知像元;地面像元的辐射能通过棱镜进行谱带分离,再利用数字微镜器件实现谱带的线性编码。对压缩感知像元进行低采样率的线性编码,对参考像元进行采样率为1的线性编码。压缩采样数据重构时,不再采用传统方法直接重构高光谱数据,而是利用线性混合模型将重构高光谱数据转换成端元提取和丰度估计,然后根据重构的端元和丰度恢复原数据。对比实验表明,在压缩采样数据为总数据的20%时,重构的平均信噪比提高了10dB。所设计的成像系统应用压缩感知理论减少了采集的数据量,采样方式简单,可应用于星载或机载的高光谱压缩感知成像。
王忠良冯燕肖华王丽
关键词:高光谱图像成像光谱仪线性混合模型
PID神经网络的VHDL实现被引量:1
2009年
PID神经网络模块是单变量或多变量非线性PID神经网络控制器的核心部分。从分析PID神经网络的设计原理入手,给出了PID神经网络实现的环形电路结构,采用自顶向下的设计方法,利用VHDL语言设计和实现了3层PID神经网络模块。仿真结果表明该模块功能完全正确。综合结果表明,该网络的实现仅使用了175个LE和9个嵌入式硬件乘法器,最高时钟频率可达116 MHz。
王忠良肖华
关键词:PID神经网络VHDLFPGA
共1页<1>
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