总所周知,FPGA极其不擅长复杂算法的运算,但是如果项目中又涉及一些高级算法的实现,在没有可封装IP核调用的形式下,我们应该如何进行程序开发呢?今夕已经是2020年,我们一味依赖于用verilog写代码无异于用汇编写程序,这种方式无异于古时钻木取火的原始时代.如今用Matlab联调FPGA,基于simulink的Hdl Coder模块搭建算法模型,再自动生成代码才是高阶有效的终极玩法.尤其在一些信号处理领域,掌握Matlab联调FPGA的技术更是必备技能. 下面以卡尔曼滤波为例,具体讲述如何基于…

Google Cardboard的九轴融合算法 --基于李群的扩展卡尔曼滤波 极品巧克力 前言 九轴融合算法是指通过融合IMU中的加速度计(三轴).陀螺仪(三轴).磁场计(三轴),来获取物体姿态的方法.它是开发VR头显中的一个至关重要的部分.VR头显必须要实时准确地获取用户头部的姿态,然后在屏幕上渲染出在对应的姿态所应该要看到的画面,才能让用户在VR世界里获得沉浸感. 因为人眼是非常精密的器官,如果渲染出来的画面稍微有一点点的延时或者偏差,人眼都能察觉出来,导致用户头晕想吐,再也不相信VR了.所…

本篇文章我要写的是基于的腐蚀膨胀算法实现,腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础,,腐蚀在二值图像的基础上做"收缩"或"细化"操作,膨胀在二值图像的基础上做"加长"或"变粗"的操作.那么什么是二值图像呢?把一幅图片看做成一个二维的数组,那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组,我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果,设置个阈值,大于阈值输出为1,小于阈值输出为0,最后输出就是一幅二维图像了. 上一篇我是直接用MATLAB处理后的…

本篇文章要分享的是基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现,腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础,腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作,膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作. 什么是二值图像呢?把一幅图片看做成一个二维的数组,那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组,我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果,设置个阈值,大于阈值输出为1,小于阈值输出为0,最后输出就是一幅二维图像了. 腐蚀 腐蚀是一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程.可以用来消除小且无意义的物体.用3X3的结构元…

今天摸索了一下hdl coder的使用方法,各个步骤主要是照猫画虎,有些地方还是不理解,先总结一下: 1.要想调用quartus或者Xilinx综合布局布线需要先设置,设置的方法有两种,命令窗口输入 hdlsetuptoolpath('ToolName', 'Altera Quartus II', ... 'ToolPath', 'D:\altera\10.1\quartus\bin\quartus.exe');或者在matlab安装目录下找到toolbox\local新建一个startup.m…

基于视觉信息的网页分块算法(VIPS) - yysdsyl的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET 于视觉信息的网页分块算法(VIPS) 2012-07-29 15:22 1233人阅读 评论(1) 收藏 举报 算法webhtml VIPS: a Vision-based Page Segmentation Algorithm.pdf下载            这篇论文的主要思想:            从人类的角度来看,当一个用户观察web页面的时候,它总是会自然而然的把一个语义块作为一个单…

VIPS:基于视觉的页面分割算法[微软下一代搜索引擎核心分页算法] - tingya的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET VIPS:基于视觉的页面分割算法[微软下一代搜索引擎核心分页算法] 分类: 技术杂烩 2006-02-18 12:26 15873人阅读 评论(20) 收藏 举报 算法搜索引擎微软vbwebhtml 转载请注明来源: ,http://blog.csdn.net/tingya  谢谢合作 原文出处:http://www.ews.uiuc.edu/~dengcai2/tr-…

大家好,给大家介绍一下,这是基于FPGA的肤色识别算法实现. 我们今天这篇文章有两个内容一是实现基于FPGA的彩色图片转灰度实现,然后在这个基础上实现基于FPGA的肤色检测算法实现. 将彩色图像转化为灰度的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等,输出后便可以得到灰度图像,另一种是转化为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度和浓度所以只输出Y分量,得到的图像就是灰度图像了.我在这里选择第二种方法实现. YCBCr是通过有序的三元组来表示的,三元由Y(Lu…

基于MATLAB的人脸识别算法的研究 作者:lee神 现如今机器视觉越来越盛行,从智能交通系统的车辆识别,车牌识别到交通标牌的识别:从智能手机的人脸识别的性别识别:如今无人驾驶汽车更是应用了大量的机器识别的是算法在里边. 今天我们将从MATLAB的图像识别说起,后边将陆续讲解车牌识别,交通标牌识别等,并努力将它移植到FPGA里边做到高速实时处理. MATLAB人脸识别的处理过程: % 读入图像 %低通滤波,去除噪声 %颜色空间的转换 %像素值概率的计算 %图像的腐蚀 %图像的膨胀 %根据填充率,…

前几天无意间看到一个项目rnnoise. 项目地址: https://github.com/xiph/rnnoise 基于RNN的音频降噪算法. 采用的是 GRU/LSTM 模型. 阅读下训练代码,可惜的是作者没有提供数据训练集. 不过基本可以断定他采用的数据集里,肯定有urbansound8k. urbansound8k 数据集地址: https://serv.cusp.nyu.edu/projects/urbansounddataset/urbansound8k.html 也可以考虑采用用作…

卡尔曼滤波算法--核心公式推导导论 10 个月前 写在最前面:这是我第一篇专栏文章,感谢知乎提供这么一个平台,让自己能和大家分享知识.本人会不定期的开始更新文章,文章的内容应该集中在汽车动力学控制,整车软件架构,控制器等方面.作为一名在校硕士,很多理解都可能不全面,不正确,大家有不同意见欢迎讨论. 谢谢!-------------------------------------------------------------------------------------------------…

Mahout中对协同过滤算法进行了封装,看一个简单的基于用户的协同过滤算法. 基于用户:通过用户对物品的偏好程度来计算出用户的在喜好上的近邻,从而根据近邻的喜好推测出用户的喜好并推荐. 图片来源 程序中用到的数据都存在MySQL数据库中,计算结果也存在MySQL中的对应用户表中. package com.mahout.helloworlddemo; import java.sql.Connection; import java.sql.DatabaseMetaData; import java.…

TOTP:Time-based One-time Password Algorithm(基于时间的一次性密码算法) TOTP - Time-based One-time Password Algorithm is an extension of the HMAC-based One Time Password algorithm HOTP to support a time based moving factor. TOTP(基于时间的一次性密码算法)是支持时间作为动态因素基于HMAC一次性密码…

J由于 Spark MLlib 中协同过滤算法只提供了基于模型的协同过滤算法,在网上也没有找到有很好的实现,所以尝试自己实现基于物品的协同过滤算法(使用余弦相似度距离) 算法介绍 基于物品的协同过滤算法是目前业界应用最多的算法,亚马逊网.Netflix.Hulu.YouTube 都使用该算法作为推荐系统的基础算法.算法核心思想是根据用户对物品的历史行为记录,先计算物品之间的相似度,得到与物品最相似的 TopN 个物品,再利用用户对物品的历史行为,将用户访问过的物品的相似物品推荐给用户.也就是说,…

前面有提到音频采样算法: WebRTC 音频采样算法 附完整C++示例代码 简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码) 近段时间有不少朋友给我写过邮件,说了一些他们使用的情况和问题. 坦白讲,我精力有限,但一般都会抽空回复一下. 大多数情况,阅读一下代码就能解决的问题, 也是要尝试一下的. 没准,你就解决了呢? WebRtc的采样算法本身就考虑到它的自身应用场景, 所以它会有一些局限性,例如不支持任意采样率等等. 而简洁插值的这个算法, 我个人也一直在使用,因为简洁明了,简单粗暴. 我自…

最近在学习使用阿里云的推荐引擎时,在使用的过程中用到很多推荐算法,所以就研究了一下,这里主要介绍一种推荐算法—基于物品的协同过滤算法.ItemCF算法不是根据物品内容的属性计算物品之间的相似度,而是通过分析用户的行为记录来计算用户的相似度.该算法认为物品A和物品B相似的依据是因为喜欢物品A的用户也喜欢物品B.基于物品的协同过滤算法实现步骤:1.计算物品之间的相似度2.根据物品的相似度和用户的历史行为记录给用户生成推荐列表下面我们一起来看一下这两部是如何实现的:一.计算物品之间的相似度通过查询一下…

这次将介绍基于MeanShift的目标跟踪算法,首先谈谈简介,然后给出算法实现流程,最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法[matlab/c两个版本] csdn贴公式比较烦,原谅我直接截图了… 一.简介 首先扯扯无参密度估计理论,无参密度估计也叫做非参数估计,属于数理统计的一个分支,和参数密度估计共同构成了概率密度估计方法.参数密度估计方法要求特征空间服从一个已知的概率密度函数,在实际的应用中这个条件很难达到.而无参数密度估计方法对先验知识要求最少,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用…

基于单层决策树的AdaBoost算法源码 Mian.py # -*- coding: utf-8 -*- # coding: UTF-8 import numpy as np from AdaBoost import AdaBoost from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score def main(): # load data dataset = np…

摘自:http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ 测试程序:RecommenderTest.java 测试数据集:item.csv 1,101,5.0 1,102,3.0 1,103,2.5 2,101,2.0 2,102,2.5 2,103,5.0 2,104,2.0 3,101,2.5 3,104,4.0 3,105,4.5 测试程序:org.conan.mymahout.recommendation.job.RecommenderTest.…

简单介绍: 基于互信息的图像配准算法以其较高的配准精度和广泛的适用性而成为图像配准领域研究的热点之中的一个.而基于互信息的医学图像配准方法被觉得是最好的配准方法之中的一个.基于此.本文将介绍简单的基于互信息的图像配准算法. 预备知识 熵 熵(entropy)是信息论中的重要概念,用来描写叙述系统不确定性的測度,反映一个系统本身所能提供的信息总量.除去枯燥的概念.信息熵的数学表达式为: 当然,对于一幅图像来说,其熵的计算表达式例如以下:        hi表示图像Y中灰度值为i的像素点总数,N表示…

加入实验室后,经过张老师的介绍,有幸与某公司合共共同完成某个项目,在此项目中我主要负责的是三维 pdf 报告生成.Dicom图像上亮度.对比度调整以及 Dicom图像三维重建.今天主要介绍一下完成Dicom图像三维重建的过程以及自己的心得体会.实现Dicom三维图像重建最主要用的VTK(Visualization Toolkit,也就是可视化工具包),由于今天的主题不是有关VTK,所以有关VTK的学习(包括VTK介绍.使用.实列),可以参考此链接:https://blog.csdn.net/wi…

#基于用户的推荐类算法 from math import sqrt #计算两个person的欧几里德距离 def sim_distance(prefs,person1,person2): si = {} for item in prefs(person1): if item in prefs(person2): si[item] = 1 if len(si) == 0: return 0 sum_of_squares = sum([pow(prefs[person1][item]-prefs[p…

本文描述了基于线性表的简单算法及其代码[Java实现] 1-1 删除单链表中所有重复元素 // Example 1-1 删除单链表中所有重复元素 private static void removeRepeat(LinkList L) { Node node = L.head.next; // 首结点 while (node != null) // 一重循环,遍历L中的每一个元素 { // Object data=p.data; Node p = node; // q结点的前驱 Node q =…

看机器学习看到了回归函数,看了一半看不下去了,看到能用方差进行函数回归,又手痒痒了,自己推公式写代码验证: 常见的最小二乘法是一阶函数回归回归方法就是寻找方差的最小值y = kx + bxi, yiy-yi = kxi+b-yi方差为∑(kxi + b - yi )^2f = k^2∑xi^2 + b^2 + ∑yi^2 +2kb∑xi - 2k∑xi*yi - 2yib求极值需要对其求微分,因为是二元函数,因此使用全微分公式,其极值点应该在两个元的偏微分都为0处δf/δk = 2k∑(xi^2…

8-28决定参加一下这个千万条的数据处理任务,因为场景和自己做过的一个回归分析预测差不多,第一天开始在小规模的数据上做准备工作. 第二次大修改版本 date 20160829 星期一¶ 原始数据处理,得到用户粉丝关系,微博转发在每个时间段的量,微博转发的总体深度 下一阶段目标,建立模型,实现基于时间序列的预测   第三次大修改版本 date 20160830 星期二 将这些运算转移到Linux平台上,因为有的迭代完全让我的电脑的内存受不了 这次版本的主要的目的是计算出某个微博的深度的时间序列的变…

AdaBoost算法是一种自适应的Boosting算法,基本思想是选取若干弱分类器,组合成强分类器.根据人脸的灰度分布特征,AdaBoost选用了Haar特征[38].AdaBoost分类器的构造过程如图2-4所示. 图2-4  Adaboost分类器的构造过程 1)Haar-like矩形特征 Haar-like矩形特征是根据图像的区域灰度对比特性进行设计的,常用的Haar-like特征[39]如图2-5所示,Haar-like特征值定义为白色区域像素值之和与黑色区域像素值之和的差值. 图2-5…

我们为了实现动态图像的滤波算法,用串口发送图像数据到FPGA开发板,经FPGA进行图像处理算法后,动态显示到VGA显示屏上,前面我们把硬件平台已经搭建完成了,后面我们将利用这个硬件基础平台上来实现基于FPGA的一系列图像处理基础算法. 椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素.椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生清楚该噪声的算法也比较简单. 均值滤波的方法将数据存储成3x3的矩阵…

今天来学习一下list的基本操作及基于模式匹配的排序操作 让我们从代码出发 val bigData = List("hadoop","spark") val data = List(1,2,3) 首先是定义一个列表,上面代码中调用apply方法,省去了new关键字,并且编译器会自动判断类型 val bigData_Core = "hadoop" :: ("spark" :: Nil) val data_Int = 1::2::…

转自:http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1557054 一.概述 这2个月为公司数据挖掘系统做一些根据用户标签情况对用户的相似度进行评估,其中涉及一些推荐算法知识,在这段时间研究了一遍<推荐算法实践>和<Mahout in action>,在这里主要是根据这两本书的一些思想和自己的一些理解对分布式基于ItemBase的推荐算法进行实现.其中分两部分,第一部分是根据共现矩阵的方式来简单的推算出用户的推荐项,第二部分则是通过传统的相…

冒泡排序是一种简单基础的排序算法,相信在大学课堂里老师已经讲过了,现在我基于Java来实现一遍. 简述 冒泡排序正如其关键词一样,杂乱的气泡经过浮动,最后大的气泡飘到了上面而小的气泡在下面,无序的元素序列的排序规则也是如此,每次比较相邻的两个数值,如果前面的数值大于后面的数值则进行交换,最后会将本次遍历出来的最大数值排到最后位,然后按如此规则对剩余的无序序列进行类似的冒泡处理. 算法描述 比较相邻的两个元素,如果前面的比后面的大,则交换两个元素: 对每每相邻的元素都进行这样的比较操作,从开始的一…