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基于矩的快速變換和計(jì)算 版權(quán)信息
- ISBN：9787568083546
- 條形碼：9787568083546 ; 978-7-5680-8354-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
基于矩的快速變換和計(jì)算 本書特色
曾先后以“基于矩的快速變換和計(jì)算及VLSI脈動(dòng)式陣列設(shè)計(jì)”、“基于矩的定點(diǎn)無(wú)乘法快速變換”和“基于一階矩的加法實(shí)現(xiàn)的快速變換”為題獲得國(guó)家自然科學(xué)基金資助（批準(zhǔn)號(hào)分別為69775011，1998.1 －2000.12；60672060，2007.1 －2009.12；批準(zhǔn)號(hào)分別為61071136，2011.1 －2013.12）而進(jìn)行了長(zhǎng)期的研究.該項(xiàng)研究獲得了原創(chuàng)性的研究成果，在國(guó)際上首先提出了用離散矩并進(jìn)一步簡(jiǎn)化成用一階矩統(tǒng)一進(jìn)行離散快速變換的方法，研究成果都發(fā)表于國(guó)際權(quán)威的學(xué)術(shù)刊物，且發(fā)表在國(guó)際學(xué)術(shù)刊物上的論文的都已被SCI 和EI收錄且被他人多次引用。
基于矩的快速變換和計(jì)算 內(nèi)容簡(jiǎn)介
傅里葉變換、余(正)弦變換、哈特雷變換(Hartley)、W變換、小波變換、改進(jìn)的余弦變換（MCT）、卷積和相關(guān)是廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理和圖象處理的非常重要的工具，在工程技術(shù)領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用，因此一直是國(guó)際學(xué)術(shù)界和高科技產(chǎn)業(yè)界的研究熱點(diǎn).快速算法一直是數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的的一個(gè)重要支柱，它的進(jìn)展導(dǎo)致數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)走向日益廣泛的應(yīng)用。申請(qǐng)者曾先后以“基于矩的快速變換和計(jì)算及VLSI脈動(dòng)式陣列設(shè)計(jì)”、“基于矩的定點(diǎn)無(wú)乘法快速變換”和“基于一階矩的加法實(shí)現(xiàn)的快速變換”為題獲得國(guó)家自然科學(xué)基金資助（批準(zhǔn)號(hào)分別為69775011，1998.1 －2000.12；60672060，2007.1 －2009.12；批準(zhǔn)號(hào)分別為61071136，2011.1 －2013.12）而進(jìn)行了長(zhǎng)期的研究.該項(xiàng)研究獲得了原創(chuàng)性的研究成果，在國(guó)際上首先提出了用離散矩并進(jìn)一步簡(jiǎn)化成用一階矩統(tǒng)一進(jìn)行離散快速變換的方法，研究成果都發(fā)表于國(guó)際權(quán)威的學(xué)術(shù)刊物，且發(fā)表在國(guó)際學(xué)術(shù)刊物上的論文的都已被SCI 和EI收錄且被他人多次引用。本書就是這些研究成果的匯集和總結(jié).
基于矩的快速變換和計(jì)算 目錄
第1章緒論(1)
第2章一維和二維矩的快速計(jì)算(2)
2.1引言(2)
2.2矩和不變矩(2)
2.3基本子網(wǎng)(4)
2.4一維矩的計(jì)算(9)
2.5計(jì)算二維矩的脈動(dòng)式(14)
2.6計(jì)算二維矩的可伸縮脈動(dòng)式陣列(19)
2.7七個(gè)不變矩的脈動(dòng)式陣列(20)
2.8與其他方法的比較(20)
2.9結(jié)論(22)
第3章三維及三維以上矩的快速計(jì)算(23)
3.1引言(23)
3.2計(jì)算三維矩的方法(23)
3.2計(jì)算三維矩的脈動(dòng)式陣列(24)
3.3計(jì)算三維矩的可伸縮陣列(28)
3.4計(jì)算三維不變矩的可伸縮陣列(30)
3.5計(jì)算k維矩的算法（k≥4）(31)
3.6與其他方法的比較(32)
3.7結(jié)論(33)
第4章基于一階矩的離散卷積和相關(guān)快速計(jì)算(34)
4.1引言(34)
4.3一階矩快速算法和脈動(dòng)陣列(36)
4.3.1一階矩快速算法(36)
4.3.2一階矩脈動(dòng)陣列(37)
4.3.3一階矩脈動(dòng)陣列的改進(jìn)型(38)
4.4基于一階矩的卷積算法和脈動(dòng)陣列(40)
4.4.1基于一階矩的卷積算法(40)
4.4.2基于一階矩的卷積脈動(dòng)陣列(41)
4.4.3模塊A結(jié)構(gòu)分析(42)
4.5復(fù)雜度分析與比較(43)
4.5.1一階矩的計(jì)算量公式及證明(43)
4.5.2復(fù)雜度分析(44)
4.5.3算法復(fù)雜度比較(45)
4.5.4硬件復(fù)雜度比較(46)
4.6基于一階矩的歸一化相關(guān)算法和脈動(dòng)陣列(46)
4.6.1基于一階矩的歸一化相關(guān)公式(47)
4.6.2基于一階矩的歸一化相關(guān)算法(48)
4.6.3基于一階矩的歸一化相關(guān)脈動(dòng)陣列(48)
4.7基于一階矩的相關(guān)復(fù)雜度比較(49)
4.8本章結(jié)論(53)
第5章基于一階矩的循環(huán)卷積算法及其硬件實(shí)現(xiàn)(54)
5.1基于一階矩的快速循環(huán)卷積算法(54)
5.1.1基于快速一階矩算法的循環(huán)卷積(54)
5.1.2卷積核分解策略(56)
5.1.3算法復(fù)雜度分析(58)
5.2基于一階矩的循環(huán)卷積硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)(60)
5.2.1子卷積核預(yù)處理方案(60)
5.2.2子循環(huán)卷積并行化實(shí)現(xiàn)方案(62)
5.2.3子循環(huán)卷積結(jié)構(gòu)(63)
5.2.4時(shí)間有效的循環(huán)卷積結(jié)構(gòu)(66)
5.2.5面積有效的循環(huán)卷積結(jié)構(gòu)(67)
5.3循環(huán)卷積硬件結(jié)構(gòu)的性能分析(68)
5.3.1Substructure的性能分析(69)
5.3.2TE_CCStructure的性能分析(70)
5.3.3AE_CCStructure的性能分析(70)
5.3.4循環(huán)卷積結(jié)構(gòu)的性能對(duì)比與分析(71)
5.4循環(huán)卷積硬件結(jié)構(gòu)的邏輯實(shí)現(xiàn)與分析(72)
5.4.1邏輯實(shí)現(xiàn)流程(72)
5.4.2綜合性能評(píng)價(jià)指標(biāo)(73)
5.4.3新結(jié)構(gòu)的參數(shù)敏感度分析(74)
5.4.4新結(jié)構(gòu)與FM_CCStructure的實(shí)驗(yàn)性能對(duì)比與分析(76)
5.4.5新結(jié)構(gòu)與DM_CCStructure和DA_CCStructure的實(shí)驗(yàn)性能
對(duì)比與分析(78)
5.5本章小結(jié)(82)
第6章基于一階矩的快速變換與計(jì)算(83)
6.1基于一階矩的離散W變換快速算法(83)
6.2基于一階矩的其他變換(92)
6.2.1基于一階矩的離散傅里葉變換(93)
6.2.2基于一階矩的離散余弦和正弦變換(94)
6.2.3基于一階矩的離散Hartley變換(96)
6.2.4基于一階矩的內(nèi)積計(jì)算(97)
6.2.5一種新的計(jì)算一階矩的快速算法(98)
6.2.6算法計(jì)算復(fù)雜度分析(100)
6.3本章小結(jié)(100)
參考文獻(xiàn)(101)
第2章一維和二維矩的快速計(jì)算(2)
2.1引言(2)
2.2矩和不變矩(2)
2.3基本子網(wǎng)(4)
2.4一維矩的計(jì)算(9)
2.5計(jì)算二維矩的脈動(dòng)式(14)
2.6計(jì)算二維矩的可伸縮脈動(dòng)式陣列(19)
2.7七個(gè)不變矩的脈動(dòng)式陣列(20)
2.8與其他方法的比較(20)
2.9結(jié)論(22)
第3章三維及三維以上矩的快速計(jì)算(23)
3.1引言(23)
3.2計(jì)算三維矩的方法(23)
3.2計(jì)算三維矩的脈動(dòng)式陣列(24)
3.3計(jì)算三維矩的可伸縮陣列(28)
3.4計(jì)算三維不變矩的可伸縮陣列(30)
3.5計(jì)算k維矩的算法（k≥4）(31)
3.6與其他方法的比較(32)
3.7結(jié)論(33)
第4章基于一階矩的離散卷積和相關(guān)快速計(jì)算(34)
4.1引言(34)
4.3一階矩快速算法和脈動(dòng)陣列(36)
4.3.1一階矩快速算法(36)
4.3.2一階矩脈動(dòng)陣列(37)
4.3.3一階矩脈動(dòng)陣列的改進(jìn)型(38)
4.4基于一階矩的卷積算法和脈動(dòng)陣列(40)
4.4.1基于一階矩的卷積算法(40)
4.4.2基于一階矩的卷積脈動(dòng)陣列(41)
4.4.3模塊A結(jié)構(gòu)分析(42)
4.5復(fù)雜度分析與比較(43)
4.5.1一階矩的計(jì)算量公式及證明(43)
4.5.2復(fù)雜度分析(44)
4.5.3算法復(fù)雜度比較(45)
4.5.4硬件復(fù)雜度比較(46)
4.6基于一階矩的歸一化相關(guān)算法和脈動(dòng)陣列(46)
4.6.1基于一階矩的歸一化相關(guān)公式(47)
4.6.2基于一階矩的歸一化相關(guān)算法(48)
4.6.3基于一階矩的歸一化相關(guān)脈動(dòng)陣列(48)
4.7基于一階矩的相關(guān)復(fù)雜度比較(49)
4.8本章結(jié)論(53)
第5章基于一階矩的循環(huán)卷積算法及其硬件實(shí)現(xiàn)(54)
5.1基于一階矩的快速循環(huán)卷積算法(54)
5.1.1基于快速一階矩算法的循環(huán)卷積(54)
5.1.2卷積核分解策略(56)
5.1.3算法復(fù)雜度分析(58)
5.2基于一階矩的循環(huán)卷積硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)(60)
5.2.1子卷積核預(yù)處理方案(60)
5.2.2子循環(huán)卷積并行化實(shí)現(xiàn)方案(62)
5.2.3子循環(huán)卷積結(jié)構(gòu)(63)
5.2.4時(shí)間有效的循環(huán)卷積結(jié)構(gòu)(66)
5.2.5面積有效的循環(huán)卷積結(jié)構(gòu)(67)
5.3循環(huán)卷積硬件結(jié)構(gòu)的性能分析(68)
5.3.1Substructure的性能分析(69)
5.3.2TE_CCStructure的性能分析(70)
5.3.3AE_CCStructure的性能分析(70)
5.3.4循環(huán)卷積結(jié)構(gòu)的性能對(duì)比與分析(71)
5.4循環(huán)卷積硬件結(jié)構(gòu)的邏輯實(shí)現(xiàn)與分析(72)
5.4.1邏輯實(shí)現(xiàn)流程(72)
5.4.2綜合性能評(píng)價(jià)指標(biāo)(73)
5.4.3新結(jié)構(gòu)的參數(shù)敏感度分析(74)
5.4.4新結(jié)構(gòu)與FM_CCStructure的實(shí)驗(yàn)性能對(duì)比與分析(76)
5.4.5新結(jié)構(gòu)與DM_CCStructure和DA_CCStructure的實(shí)驗(yàn)性能
對(duì)比與分析(78)
5.5本章小結(jié)(82)
第6章基于一階矩的快速變換與計(jì)算(83)
6.1基于一階矩的離散W變換快速算法(83)
6.2基于一階矩的其他變換(92)
6.2.1基于一階矩的離散傅里葉變換(93)
6.2.2基于一階矩的離散余弦和正弦變換(94)
6.2.3基于一階矩的離散Hartley變換(96)
6.2.4基于一階矩的內(nèi)積計(jì)算(97)
6.2.5一種新的計(jì)算一階矩的快速算法(98)
6.2.6算法計(jì)算復(fù)雜度分析(100)
6.3本章小結(jié)(100)
參考文獻(xiàn)(101)
展開(kāi)全部
基于矩的快速變換和計(jì)算 節(jié)選
總序 航天航空技術(shù)的發(fā)展，是民族智慧、經(jīng)濟(jì)實(shí)力、綜合國(guó)力的重要體現(xiàn)，不僅提高了我國(guó)的國(guó)際威望，而且提升了全國(guó)人民的民族自豪感和自信心，更極大地促進(jìn)了我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.近些年來(lái)，隨著我國(guó)的“風(fēng)云”“北斗”“神舟”“嫦娥”等高分辨率對(duì)地觀測(cè)重大航天工程不斷取得突破，各種用途的無(wú)人飛行器和成像載荷也風(fēng)起云涌，標(biāo)志著我國(guó)在航天航空等領(lǐng)域取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，已經(jīng)從“跟跑”到“并跑”，甚至在某些領(lǐng)域開(kāi)始了“領(lǐng)跑”.成像探測(cè)和圖像信息處理作為當(dāng)今人工智能的熱點(diǎn)研究和發(fā)展領(lǐng)域之一，吸引著眾多研究者投身其中.而在航天航空應(yīng)用領(lǐng)域中，對(duì)自動(dòng)處理需求更強(qiáng)的緊迫性，使得其發(fā)展甚至早于其他應(yīng)用領(lǐng)域.用于航天航空的精確導(dǎo)航制導(dǎo)包括精確探測(cè)、精確控制和配套的地面支持系統(tǒng).圖像信息處理技術(shù)的融入，使導(dǎo)航制導(dǎo)如虎添翼.1978年，華中工學(xué)院(現(xiàn)華中科技大學(xué))朱九思院長(zhǎng)根據(jù)國(guó)家重大需求和新學(xué)科發(fā)展前沿趨勢(shì)，以極具戰(zhàn)略前瞻的眼光，在國(guó)內(nèi)率先建立了圖像識(shí)別與人工智能研究所.在隨后的40年里，眾多科研工作者在航天航空各總體單位的重大需求牽引下，聚焦成像精確探測(cè)和地面支持系統(tǒng)新技術(shù),持續(xù)開(kāi)展了相關(guān)應(yīng)用基礎(chǔ)研究工作，取得了豐碩成果.這些成果已廣泛應(yīng)用于各類重大、重點(diǎn)裝備中，極大地推動(dòng)了我國(guó)在該領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步.在這些科研工作中，眾多優(yōu)秀人才也得以成長(zhǎng)，已成為相關(guān)領(lǐng)域的棟梁.本叢書涉及以航天航空導(dǎo)航制導(dǎo)為背景的圖像信息處理，包括算法、實(shí)時(shí)處理、任務(wù)規(guī)劃和新型成像傳感器設(shè)計(jì)等內(nèi)容.這些具體的研究領(lǐng)域，在航天航空導(dǎo)航制導(dǎo)等方面都面臨著重大的理論問(wèn)題和工程技術(shù)問(wèn)題，本叢書的作者們通過(guò)承擔(dān)多項(xiàng)實(shí)際研究工作和多年的潛心研究，在理論和實(shí)踐上都取得了很大的進(jìn)展.本叢書作者將自己的研究成果相繼結(jié)集出版，展示自己的學(xué)術(shù)/技術(shù)風(fēng)采，為本技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展留下一些痕跡，以作為相關(guān)領(lǐng)域科研人員、研究生和管理人員的參考書，進(jìn)一步推動(dòng)航天航空和圖像信息處理領(lǐng)域的融合發(fā)展，用實(shí)現(xiàn)“航天航空夢(mèng)”助力“中國(guó)夢(mèng)”，為國(guó)家作出更大的貢獻(xiàn). 張?zhí)煨?2018年3月28日 序言 傅里葉變換、余弦(正弦)變換、哈特雷(Hartley)變換、W變換、小波變換、改進(jìn)的余弦變換（MCT）、卷積和相關(guān)是廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理和圖像處理的非常重要的方法，在工程技術(shù)領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用，因此一直是國(guó)際學(xué)術(shù)界和高科技產(chǎn)業(yè)界的研究熱點(diǎn).自從Cooley和Tukey提出快速傅里葉變換（FFT）以來(lái)，快速算法一直是數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的一個(gè)重要支柱，它的進(jìn)展導(dǎo)致數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)應(yīng)用日益廣泛.這些快速算法都是通過(guò)減少運(yùn)算次數(shù)特別是減少乘法運(yùn)算次數(shù)或者利用并行機(jī)制達(dá)到快速計(jì)算的目的的，并且多維信號(hào)處理日益廣泛.這些快速算法以及并行計(jì)算結(jié)構(gòu)形形色色、千變?nèi)f化，一直缺乏一種統(tǒng)一的快速算法來(lái)處理上述所有變換、卷積算法、相關(guān)算法，以及它們多維情形的計(jì)算.編者曾先后以“基于矩的快速變換和計(jì)算及VLSI脈動(dòng)式陣列設(shè)計(jì)”“基于矩的定點(diǎn)無(wú)乘法快速變換”“基于一階矩的加法實(shí)現(xiàn)的快速變換”為題獲得國(guó)家自然科學(xué)基金資助（批準(zhǔn)號(hào)分別為“69775011，1998.1—2000.12”“60672060，2007.1 —2009.12”“61071136，2011.1—2013.12”）而進(jìn)行了長(zhǎng)期的研究，試圖找到一種統(tǒng)一的快速算法來(lái)處理上述所有變換、卷積算法、相關(guān)算法，以及它們多維情形的計(jì)算.該項(xiàng)研究獲得了原創(chuàng)性的研究成果，在國(guó)際上首先提出了用離散矩并進(jìn)一步簡(jiǎn)化成用一階矩統(tǒng)一進(jìn)行離散快速變換的方法，研究成果都發(fā)表于國(guó)際和國(guó)內(nèi)權(quán)威的學(xué)術(shù)刊物.在**個(gè)國(guó)家自然科學(xué)基金資助中我們的算法成功地將樣本數(shù)為N的變換的乘法數(shù)從Nlog2N降為Nlog2N/log2log2N，在某些特殊的情形下加法數(shù)也可大量減少，例如當(dāng)樣本數(shù)N為質(zhì)數(shù)時(shí)的傅里葉變換，但是在一般情形下，加法數(shù)沒(méi)有減少.雖然我們?cè)O(shè)計(jì)的脈動(dòng)式陣列在并行處理中彌補(bǔ)了這種不足，但是在串行計(jì)算中此算法沒(méi)有明顯優(yōu)勢(shì).在第二個(gè)國(guó)家自然科學(xué)基金資助期間，我們竭盡所能減少加法次數(shù)，并且將線性矩組合中的乘法運(yùn)算全部轉(zhuǎn)化為整數(shù)加法和移位運(yùn)算，于是可將前述的變換、卷積和相關(guān)全部用定點(diǎn)整數(shù)加法計(jì)算.一方面，因?yàn)樵谟?jì)算中，浮點(diǎn)乘法是非常耗費(fèi)資源的，包括運(yùn)算時(shí)間和硬件上消耗的資源.在前面的研究中都是將變換的核函數(shù)通過(guò)泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)轉(zhuǎn)化成矩的計(jì)算，矩可以用加法實(shí)現(xiàn)，矩的階數(shù)越小，用加法實(shí)現(xiàn)的次數(shù)就越少.另一方面，問(wèn)題的精度要求泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)的階數(shù)（即矩的階數(shù)）不能小.怎樣用*小階數(shù)的矩來(lái)精確實(shí)現(xiàn)快速變換成為問(wèn)題的瓶頸和我們苦苦追求的目標(biāo).發(fā)現(xiàn)和突破在2009年9月來(lái)臨了, 我們發(fā)現(xiàn)僅用一階矩就可以統(tǒng)一地僅用加法就精確實(shí)現(xiàn)一至多維的一切變換及卷積和相關(guān)的計(jì)算，根本不需要將核函數(shù)通過(guò)泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)而僅僅只須將輸入信號(hào)做直方圖統(tǒng)計(jì)就可以統(tǒng)一地、精確地將一至多維的一切變換、卷積算法、相關(guān)算法轉(zhuǎn)化成一階矩的計(jì)算.這樣所有計(jì)算都是精確值計(jì)算而沒(méi)有近似值計(jì)算了，所有涉及的計(jì)算中的乘法經(jīng)過(guò)直方圖統(tǒng)計(jì)和一些加法運(yùn)算統(tǒng)統(tǒng)化為烏有了.以這個(gè)思路和技術(shù)路線獲得了第三個(gè)國(guó)家自然科學(xué)基金資助.在這個(gè)資助期間我們完成了全部研究?jī)?nèi)容，將一切變換、卷積算法、相關(guān)算法利用一階矩的加法加以實(shí)現(xiàn)，并設(shè)計(jì)了便于硬件實(shí)現(xiàn)的脈動(dòng)式陣列.但是研究遇到了三個(gè)難題，阻礙了一階矩算法的大規(guī)模應(yīng)用. **個(gè)難題是，雖然一階矩算法沒(méi)有乘法只有加法，但是加法的次數(shù)在樣本數(shù)為N時(shí)本質(zhì)上仍然是N2,一階矩算法中各個(gè)系數(shù)可以單獨(dú)并行進(jìn)行計(jì)算,但在串行計(jì)算時(shí)，只有在N小于200的情況下，一階矩算法才比傳統(tǒng)快速算法快，而當(dāng)N較大時(shí)，一階矩算法不具有優(yōu)勢(shì).第二個(gè)難題是，當(dāng)樣本數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于信號(hào)強(qiáng)度（灰度）級(jí)別數(shù)時(shí)，例如利用改進(jìn)的余弦變換進(jìn)行音頻信號(hào)壓縮時(shí)就是如此，雖然此時(shí)相同信號(hào)強(qiáng)度對(duì)應(yīng)旋轉(zhuǎn)因子加法的次數(shù)極少甚至沒(méi)有，但是計(jì)算一階矩的加法次數(shù)是N+M-3（N是樣本數(shù)目大小，M是強(qiáng)度（灰度）級(jí)別數(shù)），加法數(shù)仍然不少，對(duì)稀疏樣本一階矩算法不具有優(yōu)勢(shì).第三個(gè)難題是，在進(jìn)行逆變換或者多維變換時(shí)，變換對(duì)象由于進(jìn)行過(guò)一次變換已不是整型數(shù)而是實(shí)型數(shù)，數(shù)據(jù)量化的級(jí)別放大了千萬(wàn)倍，加法數(shù)飛快增加，這個(gè)難題本質(zhì)上是第二個(gè)難題.這三個(gè)攔路虎使一階矩算法的研究和應(yīng)用陷于困境.我們懷著對(duì)一階矩算法——中國(guó)的源頭創(chuàng)新算法的摯愛(ài)之情孜孜以求，2012年底終于找到了解決以上三個(gè)難題的思路，使得一階矩算法的研究和應(yīng)用“柳暗花明又一村”.一階矩算法在小樣本和小量化級(jí)別有優(yōu)勢(shì)，可以將一階矩算法與傳統(tǒng)快速算法結(jié)合起來(lái).傳統(tǒng)快速算法是將較大的樣本數(shù)層層轉(zhuǎn)化成較小的樣本計(jì)算，當(dāng)傳統(tǒng)快速算法將樣本數(shù)轉(zhuǎn)化成小于100或者更小時(shí)，使用一階矩算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)快速算法計(jì)算.使用一階矩算法計(jì)算時(shí)采用一種二進(jìn)制數(shù)位分段法，假如16位二進(jìn)制數(shù)的旋轉(zhuǎn)因子或變換核每4位從高到低分成4段，與輸入信號(hào)做變換，然后移位加起來(lái)就是整個(gè)變換結(jié)果.4位二進(jìn)制數(shù)強(qiáng)度只有0～15的16個(gè)量化級(jí)別，可以發(fā)揮一階矩算法的優(yōu)勢(shì).我們首先將這種方法用于卷積的計(jì)算，因?yàn)樗凶儞Q都可以看成某種形式上的卷積.我們對(duì)新的二進(jìn)制數(shù)位分段的一階矩卷積計(jì)算的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了硬件設(shè)計(jì)，在Design Compiler上進(jìn)行了綜合，總體性能屬于當(dāng)時(shí)世界*好之列.本書將這些研究成果集中介紹給讀者.非常感謝國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)對(duì)此項(xiàng)目長(zhǎng)期的支持，沒(méi)有這個(gè)支持是不可能取得這些成果的.華中科技大學(xué)出版社的范瑩編輯為此書的編寫和出版盡了非凡的努力，沒(méi)有他的鼓勵(lì)、支持和幫助，此書的出版是不可想象的.我的三個(gè)已經(jīng)畢業(yè)的博士研究生當(dāng)年參加了項(xiàng)目研究并取得了研究成果，現(xiàn)在也參加了本書的撰寫.潘超(任職于湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院信息與通信工程學(xué)院)撰寫了第4章，曹麗撰寫了第5章，華夏撰寫了第6章.由于各種因素，書中難免存在錯(cuò)誤，懇請(qǐng)讀者批評(píng)指正.我們希望本書的出版能推進(jìn)基于一階矩的快速變換和計(jì)算的進(jìn)一步發(fā)展，促進(jìn)研制出具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的新型先進(jìn)的系列數(shù)字信號(hào)處理芯片和專用處理器.著者 2019年11月26日
基于矩的快速變換和計(jì)算 作者簡(jiǎn)介
1982年1月畢業(yè)于武漢理工大學(xué)（原武漢工業(yè)大學(xué)），獲數(shù)學(xué)專業(yè)的理學(xué)士學(xué)位，1984年7月畢業(yè)于華中理工大學(xué)圖像識(shí)別與人工智能研究所，獲模式識(shí)別與智能控制專業(yè)的工學(xué)碩士學(xué)位。1996年10月在香港大學(xué)電機(jī)與電子工程系獲哲學(xué)博士學(xué)位，同年十月回華中理工大學(xué)圖像識(shí)別與人工智能研究所工作，晉升為副教授。1999年12月赴美國(guó)賓夕法尼亞大學(xué)做博士后研究和訪問(wèn)學(xué)者，進(jìn)行圖像處理的科研工作。同時(shí)在國(guó)內(nèi)主持負(fù)責(zé)包括自然科學(xué)基金項(xiàng)目和國(guó)防科工委預(yù)研重點(diǎn)項(xiàng)目在內(nèi)的三項(xiàng)課題。2004年8月正式回國(guó)工作，晉升為教授和博士生導(dǎo)師。近5年主持了二個(gè)國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目和二個(gè)教育部博士點(diǎn)基金項(xiàng)目，作為重要成員參加了一項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目、863項(xiàng)目和教育部國(guó)防高科技支撐計(jì)劃。在國(guó)內(nèi)外權(quán)威學(xué)術(shù)刊物和重要國(guó)際會(huì)議上共發(fā)表了論文100多篇，SCI收錄的論文有40多篇,EI收錄的論文有80多篇。是華中科技大學(xué)國(guó)家二級(jí)重點(diǎn)學(xué)科”模式識(shí)別與智能系統(tǒng)”5個(gè)學(xué)術(shù)帶頭人之一。被邀請(qǐng)擔(dān)任 IEEE TSP、IEEE TIP、IEEE TNN、IEEE TBB、 IEEE TCSVT 和Computer Vision and Image understanding 等國(guó)際一流學(xué)術(shù)刊物的審稿人。國(guó)際IEEE和SPIE會(huì)員以及中國(guó)電子學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員。
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