涡旋电磁波相位图

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传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener 滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。基于图像的稀疏表示，近几年来研究者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。利用 K-SVD 算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对 K-SVD 算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用 log 的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项

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基于LabVIEW实现的车牌识别系统，解压之后可直接运行可直接运行

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全国自考 ，计算机及应用专业，课程号：04735，课程名：数据库系统原理，课后习题及相关答案总结。

RTCM解码

针对信道化滤波器要求运算速度快、消耗资源多、难以实时处理的突出问题, 从多相滤波器, 信道化滤波器的结构、原理和运算效率分析出发, 推导了一种基于多相带通结构的信道化滤波器算法模型。这种算法将现有多相结构信道化滤波器模型中的低通设计改为带通设计, 实现了复数乘法运算全部集中在带通滤波环节当中, 并采用协调分级DFT 算法的实现方案, 大幅度节省了硬件资源, 提高了运算效率, 实现了信道化滤波器在通用FPGA 和DSP 芯片中的实时处理, 硬件仿真结果验证了算法模型的正确性和有效性。