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多DSP并行结构神经网络目标识别系统的实现

摘要第1-10页
第1章 绪论第10-19页
   ·引言第10-14页
   ·自动目标识别系统的构成及工作原理第14-16页
     ·自动目标识别系统的构成第14-15页
     ·自动目标识别系统的工作原理第15-16页
   ·本文研究的主要内容第16-17页
   ·本文各章节内容安排第17-19页
第2章 并行结构计算机系统的组成第19-32页
   ·SIMD计算机的特性第19页
   ·SIMD计算机的一般结构第19-22页
   ·MIMD多处理机结构第22-29页
     ·MIMD多处理机基本概念第22-25页
     ·MIMD多处理机结构第25-26页
     ·多处理机与阵列机结构原理上的区别第26-27页
     ·多处理机结构类型第27-29页
   ·图像处理的MIMD系统第29-30页
   ·多DSP并行结构目标识别系统第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 并行结构神经网络目标识别系统的方案设计第32-48页
   ·引言第32-40页
     ·硬件支撑条件第32-37页
     ·软件支撑条件第37-40页
   ·系统的结构框图及其核心配置方案第40-46页
     ·目标识别系统的结构框图第40-42页
     ·系统核心DSP的配置方案第42-46页
   ·本章小结第46-48页
第4章 硬件电路的设计和实现第48-80页
   ·目标识别系统硬件电路结构概述第48页
   ·系统电源及复位电路的设计第48-49页
   ·各个DSP5409小系统的设计第49-50页
     ·分类DSP小系统的设计第49-50页
     ·判决DSP小系统的设计第50页
   ·接口转换逻辑的设计第50-52页
   ·融合逻辑电路的实现第52-54页
   ·BOOTLAOD的实现第54-59页
   ·FLASH的烧录第59-63页
     ·FLASH的擦写过程介绍第59-60页
     ·DSP数据装载第60-61页
     ·烧录程序的编制第61-63页
   ·主机接口HPI8的使用第63-67页
     ·主机接口HPI8的实现第63-66页
     ·主机接口用于通用I/O口第66-67页
   ·数据采集电路的设计第67-78页
     ·图像预处理及模数转换部分第67-71页
     ·存储器部分第71-75页
     ·DSP处理部分第75-78页
   ·本章小结第78-80页
第5章 神经网络目标识别算法的实现第80-104页
   ·引言第80页
   ·ANN的基本概念第80-82页
   ·ANN学习算法第82-90页
     ·学习算法分类第82-83页
     ·几种模式识别应用中的学习模型第83-90页
   ·误差反向传播(BP)学习算法第90-100页
     ·BP学习算法第91-93页
     ·BP学习算法的收敛性第93-94页
     ·误差函数的构造第94-97页
     ·基本算法的改进第97-100页
   ·本文实现的算法及流程第100-103页
     ·算法的实现第101-103页
     ·流程图第103页
   ·本章小结第103-104页
第6章 实验结果第104-111页
   ·快速目标识别系统电路板实物图第104-105页
   ·实验结果第105-110页
     ·输入层初始权值的估算第105页
     ·用32×32点阵的二值图像进行实验第105-107页
     ·两个相似飞机B2510e和B2520e的识别结果第107页
     ·四个相似飞机的识别结果第107-108页
     ·不同类型飞机的识别第108页
     ·普通BP算法和改进BP算法的比较第108页
     ·BP网络抗噪能力研究第108-110页
     ·目标识别速度第110页
   ·本章小结第110-111页
第7章 论文总结第111-113页
   ·论文主要工作第111-112页
   ·论文的创新点第112页
   ·改进意见第112-113页
参考文献第113-116页
发表文章目录第116-117页
致谢第117-118页
附录第118-119页

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