有限域的运算

有限域的运算
有限域的运算

有限域GF(2n)运算

在研究的数字电路系统中,如加解密算法、信道编码和数字信号处理等领域会涉及近似代数的相关理论,如群伦、Galois域等基础知识。同时我们引入概念,域。一个域是一组元素的集合,它可以在集合中完成加减乘除等四则运算。加法和乘法必须满足交换、结合和分配的规律。

给定一个集合G,在其上定于了一个二元运算*。

交换:对于G中任意的元素a和b,满足a*b=b*a,则G称为交换群(Abel群)

结合:二元运算*具有结合性,即对任何a,b,c属于G,a*(b*c)=(a*b)*c.

分配:对于F域中任意三个元素a,b,c,有a*(b+c)=a*b+a*c;域中元素的个数称为域的阶(order),此时该域的阶为3.

有限域多项式:

GF(2)=x^6+x^4+x^2+x+1等价于比特串01010111,即16进制表示的57。

1、有限域加法

多项式之和等于先对具有相同x次幂的系数求和,然后各项再相加。而各系数求和是在域F中进行的;

c(x)=a(x)+b(x) 等价于ci=ai+bi

2、有限域乘法

多项式乘法关于多项式加法满足结合律、交换律和分配律。单元元素为x0项的系数等于1和0次多项式。为使乘法运算在F域上具有封闭性,选取一个1次多项式m(x),当多项式a (x)和b(x)的乘积定义为模多项式m(x)下的多项式乘积:

C(x)=a(x).b(x)等价于c(x)恒=a(x)*b(x) (mod m(x))

二进制域GF(2)在编码理论扮演重要的角色,而在数字计算机和数据传输或是存储系统中同样得到了普遍的运用。

在多项式表达中,有限域2^8内的乘法就是乘法所得到的结果经一个不可约简的8次二进制多项式取模后的结果。不可约简的多项式是指多项式除了它本身和1以外没有其他的因式。Rijndael中这个多项式被命名为m(x),定义如下:

m(x)=x^8+x^4+x^3+x+1

(b7b6b5b4b3b2b1b0)* '01' = (b7b6b5b4b3b2b1b0)

(b7b6b5b4b3b2b1b0)* '02' = (b6b5b4b3b2b1b00)+(000b7b70b7b7)

(b7b6b5b4b3b2b1b0)* '03' = (b7b6b5b4b3b2b1b0)* '01'+ (b7b6b5b4b3b2b1b0)* '02'

记为xtime()。乘以一个高于一次的多项式可以通过反复使用xtime()操作,然后将多个中间结果相加的方法来实现。

有限域上的乘法(全面理解)

对于有限域GF(256),可以先计算出其乘法表。

在GF(256)中,加法就是异或运算,任意一个元素都可以表示成GF(2) 上的一个最多7次的多项式,

所以

0=000 就是0

1=001 就是 1

2=0010就是x+0=x

3=0011就是x+1

4=00100就是x^2

然后对于两个变量

u,v

可以先计算两个对应多项式的乘积(需要注意的是加法是模2的,或者说是异或运算),

比如

3*7=(x+1)*(x^2+x+1)=x*x^2+x*x+x+x^2+x+1=x^3+1 (模2运算中x+x=0 and x^2+x^2=0)

所以3*7=9

在乘积得出来的多项式次数大于7时,我们需要对多项式在GF(2)上关于h(x)求余数,也就是

129*5=(x^7+1)*(x^2+1)=x^9+x^7+x^2+1

将上面的函数加上x*h(x)可以消去x^9,这里的h(x)是既约多项式x^8+x^4+x^3+x^2+1,(其实就是手工除法过程,只是现在每一次商总是0或1),所以

129*5=x^9+x^7+x^2+1+x^9+x^5+x^4+x^3+x=x^7+x^5+x^4+x^3+x^2+x+1

=0010111111=191

在得出乘法表以后,我们可以很快的从表格中对于每一个元素找到它的逆,于是逆运算也有了,除法就可以分解为乘法和逆运算。

有了加乘逆以后(对于GF(2^n)减法同加法没有分别)

就可以使用手工除法了

跨时钟域处理

快时钟域信号到慢时钟域有可能的情况是: 快时钟域信号宽度比慢时钟信号周期窄,导致漏采。 解决的方法有: 1.将快时钟域信号延长,至少有慢时钟周期的一到两个周期宽 2.使用反馈的方法,快时钟域信号有效直到慢时钟域有反馈信号,表示已经正确采样此信 号,然后快时钟域信号无效。

通过反馈的方式很安全,但是从上图可以看出来延时是非常大的。慢时钟采快时钟信号,然后反馈信号再由快时钟采。 以上是简单的单个信号同步器的基本方法。 多个信号跨时钟域 多个控制信号跨时钟域仅仅通过简单的同步器同步有可能是不安全的。 简单举例,b_load和b_en同步至a_clk时钟域,如果这两个信号有一个小的skew,将导致在a_clk时钟域中两个信号并不是在同一时刻起作用,与在b_clk中的逻辑关系不同。解决的方法应该比较简单,就是将b_load和b_en信号在b_clk时钟域中合并成一个信号,然后同步至a_clk中。 如果遇到不能合并的情况,如译码信号。如下图

如果Bdec[0]、bdec[1]间存在skew将导致同步至a_clk中后译码错误,出现误码。在这种情况下,建议加入另一个控制信号,确保bdec[0]、bec[1]稳定时采。例如在bdec[0]、bec[1]稳定输出后一到两个周期b_clk域输出一个en信号,通知a_clk域此时可以采bdec[0]、bec[1]信号。这样可确保正确采样。 数据路径同步 对数据进行跨时钟域处理时,如果采用控制信号同步的方式进行处理的话,将是非常浩大的工程,而且是不安全的。 简单来说,数据同步有两种常见的方式: 1.握手方式 2.FIFO 简要说下握手方式,无非就是a_clk域中首先将data_valid信号有效,同时数据保持不变,然后等待b_clk中反馈回采样结束的信号,然后data_valid信号无效,数据变化。如有数据需要同步则重复上述过程。握手方式传输效率低,比较适用于数据传输不是很频繁的,数据量不大的情况。 FIFO则适合数据量大的情况,FIFO两端可同时进行读/写操作,效率较高。而且如果控制信号比较多,也可采用fifo方式进行同步,将控制信息与数据打包,写入FIFO,在另一端读取,解码,取得数据和控制信息。

图像空间域处理的综合实验

《数字图像处理与分析》 实验报告 实验项目图像空间域处理的综合实验 教师评语: 一、实验目的与要求 实验目的: 1、通过本实验理解图像空间域处理的主要算法思想及其用途;

2、理解实际的图像处理过程实际上是一个多种方法综合应用达到预期效果 的过程。 实验要求: 1、综合应用学过的图像空间域处理方法,对图像库中的Fig3.46(a).jpg实现增强,主要步骤参考教材的P103—P105(即:图3.43的过程),达到教材最后的实验结果; 2、分析上述实验过程各个步骤所应注意的问题及解决途径。 二、实验方案 1. i=imread('C:\Users\Change\Desktop\数字图像处理 \images_chapter_03\Fig3.46(a).jpg','jpg'); z=double(i); y=fspecial('laplacian',0.5); x=imfilter(z,y); subplot(241) imshow(i) title('(a)原图') subplot(242) imshow(x,[]) title('(b)拉普拉斯操作后') x1=z+x;

subplot(243) imshow(x1,[]) title('(c)原图与拉普拉斯操作相加后') y2=fspecial('sobel'); t=y2'; h=imfilter(i,y2); k=imfilter(i,t); x2=abs(h)+abs(k); subplot(244) imshow(x2) title('(d)经sobel处理后') y3=ones(5,5)/25; x3=imfilter(x2,y3); subplot(245) imshow(x3) title('(e)经均值滤波平滑后的sobel图') w=double(x3);

matlab中的矩阵的基本运算命令范文

1.1 矩阵的表示 1.2 矩阵运算 1.2.14 特殊运算 1.矩阵对角线元素的抽取 函数diag 格式X = diag(v,k) %以向量v的元素作为矩阵X的第k条对角线元素,当k=0时,v为X的主对角线;当k>0时,v为上方第k条对角线;当k<0时,v为下方第k条对角线。 X = diag(v) %以v为主对角线元素,其余元素为0构成X。 v = diag(X,k) %抽取X的第k条对角线元素构成向量v。k=0:抽取主对角线元素;k>0:抽取上方第k条对角线元素;k<0抽取下方第k条对角线元素。 v = diag(X) %抽取主对角线元素构成向量v。 2.上三角阵和下三角阵的抽取 函数tril %取下三角部分 格式L = tril(X) %抽取X的主对角线的下三角部分构成矩阵L L = tril(X,k) %抽取X的第k条对角线的下三角部分;k=0为主对角线;k>0为主对角线以上;k<0为主对角线以下。函数triu %取上三角部分 格式U = triu(X) %抽取X的主对角线的上三角部分构成矩阵U U = triu(X,k) %抽取X的第k条对角线的上三角部分;k=0为主对角线;k>0为主对角线以上;k<0为主对角线以下。3.矩阵的变维 矩阵的变维有两种方法,即用“:”和函数“reshape”,前者主要针对2个已知维数矩阵之间的变维操作;而后者是对于一个矩阵的操作。 (1)“:”变维 (2)Reshape函数变维 格式 B = reshape(A,m,n) %返回以矩阵A的元素构成的m×n矩阵B B = reshape(A,m,n,p,…) %将矩阵A变维为m×n×p×… B = reshape(A,[m n p…]) %同上 B = reshape(A,siz) %由siz决定变维的大小,元素个数与A中元素个数 相同。 (5)复制和平铺矩阵 函数repmat 格式 B = repmat(A,m,n) %将矩阵A复制m×n块,即B由m×n块A平铺而成。 B = repmat(A,[m n]) %与上面一致 B = repmat(A,[m n p…]) %B由m×n×p×…个A块平铺而成 repmat(A,m,n) %当A是一个数a时,该命令产生一个全由a组成的m×n矩阵。 1.3 矩阵分解 1.3.1 Cholesky分解 函数chol 格式R = chol(X) %如果X为n阶对称正定矩阵,则存在一个实的非奇异上三角阵R,满足R'*R = X;若X非正定,则产生错误信息。 [R,p] = chol(X) %不产生任何错误信息,若X为正定阵,则p=0,R与上相同;若X非正定,则p为正整数,R是有序的上三角阵。 1.3.2 LU分解

图像空域运算

实验二图像空域运算 实验内容:(1)选择两幅图像,一幅是物体图像,一幅是背景图像,采用正确的图像代数运算方法,分别实现图像叠加、混合图像的分离和图像的局部显示效果。 (2)对一幅图像实现按比例缩小和不按比例任意缩小的效果,以及图像的成倍放大和不按比例放大效果。 (3)将一幅图像分别旋转45度和90度,与原图像对比,观察它们的区别。 实验原理:(1)叠加:将两幅图像进行加法运算。 分离:将混合图像与背景图像做减法运算; 局部显示:设置掩模模板,对于需要保留下来的区域,掩模图像的值置为1,而在需要被抑制掉的区域,掩模图像的值置为0。 (2)比例缩放关系:x1=ax0, y1=ay0 (3)旋转变换关系: cos sin0 sin cos0 10011 x x y y ββ ββ ?????? ? ???=- ? ??? ? ????????? 实验报告要求:给出实验代码,和实验结果图,并对实验结果进行分析。 所用函数: imread从文件读取图像 imwrite把图像写成文件 调用格式:imwrite(A,filename,fmt)

其中,A是图像数据, filename是目标图像名字, fmt是要生成的图片的格式。图像格式有:bmp、gif、hdf、jpg(或jpeg)、jp2或jpx、pbm、pcx、pgm、png、pnm、ppm、ras、tif(或tiff)、xwd。 举例: imgrgb = imread('flower.jpg'); imwrite(imgrgb, 'flower.bmp', 'bmp'); % jpg格式转换为bmp格式 imresize函数实现图像的缩放 调用格式 (1)B = imresize(A, m) 返回的图像B的长宽是图像A的长宽的m倍,即缩放图像。 m大于1,则放大图像; m小于1,缩小图像。 (2)B = imresize(A, [numrows numcols]) numrows和numcols分别指定目标图像的高度和宽度。显而易见,由于这种格式允许图像缩放后长宽比例和源图像长宽比例不相同,因此所产生的图像有可能发生畸变。 imrotate函数实现图像的旋转 调用格式: (1)B = imrotate(A,angle) 将图像A(图像的数据矩阵)绕图像的中心点旋转angle度,正数表示逆时针旋转,负数表示顺时针旋转。返回旋转后的图像矩阵。以这种格式调用该函数,该函数默认采用最近邻线性插值(Nearest-neighbor interpolation)。旋转后的图像超出的部分填充0(黑色)。(2)B = imrotate(A,angle,method) 使用method参数可以改变插值算法,method参数可以为下面这三个值: 'nearest':最邻近线性插值(Nearest-neighbor interpolation) 'bilinear':双线性插值(Bilinear interpolation) 'bicubic':双三次插值(或叫做双立方插值)(Bicubic interpolation) (3)B = imrotate(A,angle,method,bbox) bbox参数用于指定输出图像属性: 'crop':通过对旋转后的图像B进行裁剪,保持旋转后输出图像B的尺寸和输入图像A 的尺寸一样。 'loose':使输出图像足够大,以保证源图像旋转后超出图像尺寸范围的像素值没有丢失。一般上这种格式产生的图像的尺寸都要大于源图像的尺寸。 附录: 1.图像加减运算和局部显示 图像加减 clear all I=imread('D:\matlab图片\lanse.jpg'); J=imread('D:\matlab图片\lena.jpg');

实验一 MATLAB基本操作及运算

实验一 MATLAB 基本操作及运算 一、 实验目的 二、 实验的设备及条件 三、 实验内容 1、 建立以下标量: 1) a=3 2) ,(j 为虚数单位) 3) c=3/2πj e 2、 建立以下向量: 1) Vb= 2.71382882????????-???? 2) Vc=[4 3.8 … -3.8 -4 ] (向量中的数值从4到-4,步长为-0.2) 3、 建立以下矩阵: 1) 3 333Ma ????=?????? Ma 为一个7×7的矩阵,其元素全为3. 2) 11191212921020100Mb ??????=??????

Mb 为一个10×10的矩阵. 3) 114525173238Mc ????=?????? 4、 使用题1中的变量计算下列等式的x,y,z 的值: 1) ((15)/6)111a x e --=+ 2) 2x π= 3) 3ln([()()]sin(/3))x b c b c a π=+-R ,其中R 表示复数实部。 5、 求解函数值22/(2.25)ct y e -=,其中c 取值见题1,t 的取值范围为题2中行 向量Vc 。 6、 使用题1和题3中所产生的标量和矩阵计算等式 1()()T Mx a Mc Mc Mc -=?? 其中*为矩阵所对应行列式的值,参考det 。 7、 函数的使用和矩阵的访问。 1) 计算矩阵Mb 每一列的和,结果应为行向量形式。 2) 计算整个矩阵Mb 的平均值。 3) 用向量[1 1…1] 替换Mb 的最上一行的值 4) 将矩阵Mb 的第2~5行,第3到9列的元素所构成的矩阵赋值给矩阵SubMb 。 5) 删除矩阵Mb 的第一行; 6) 使用函数rand 产生一个1×10的向量r ,并将r 中值小于0.5的元素设置为0。 8、 已知CellA (1, 1)=‘中国’,CellA (1,2)=‘北京’,CellA (2,1)是一个3乘3的单位阵,CellA (2, 2)=[1 2 3],试用MATLAB 创建一个2×2的细胞数组CellA 。 9、 已知结构数组student 中信息包含有姓名,学号,性别,年龄和班级,试用MATLAB 创建相应的结构数组student 。该数组包含有从自己学号开始连续5个同学的信息(如果学号在你后面的同学不足5个则往前排序),创建完成后查看自己的信息。

matlab有限域上的运算

1 有限域基础知识 1.1 有限域(Galois域)的构造 令p为一个素数. 则对任意的一个正整数n,存在一个特征为p,元素个数为p n的有限域GF(p n). 注:任意一个有限域,其元素的个数一定为p n,其中p为一个素数(有限域的特征),n为一个正整数. 例1(有限域GF(p))令p为一个素数,集合 GF(p)=Z p={0,1,2,…,p?1}. 在GF(p)上定义加法⊕和乘法⊙分别为模p加法和模p乘法,即任意的a,b∈GF(p), a⊕b=(a+b)mod p, a⊙b=(a?b)mod p 则为一个有p个元素的有限域,其中零元素为0,单位元为1. 令a为GF(p)中的一个非零元素. 由于gcd(a,p)=1,因此,存在整数b,c,使得ab+pc=1. 由此得到a的逆元为a?1=b mod p. 域GF(p)称为一个素域(prime field).

例注1:给定a和p,例1中的等式ab+pc=1可以通过扩展的欧几里得除法得到,从而求得GF(p)中任意非零元素的逆元. 例2(有限域GF(p n))从GF(p)出发,对任意正整数n,n≥2,我们可以构造元素元素个数为p n的有限域GF(p n)如下: 令g(x)为一个GF(p)上次数为n的不可约多项式,集合 GF(p n)=GF(p)[x]/?g(x)?={a0+a1x+a2x2+?+a n?1x n?1 | a i∈ GF(p),0≤i≤n?1} 在GF(p n)上定义加法⊕和乘法⊙分别为模g(x)加法和模g(x)乘法,即任意的a(x),b(x)∈GF(p n), a(x)⊕b(x)=a(x)+b(x), a(x)⊙b(x)=(a(x)?b(x))mod g(x) 则为一个有p n个元素,特征为p的有限域,其中零元素为GF(p)中的0,单位元为GF(p)中的1. 令a(x)为GF(p n)中的一个非零元素. 由于gcd(a(x),g(x))=1,因此,存在GF(p)上的多项式b(x),c(x),使得a(x)b(x)+g(x)c(x)=1. 由此得到 a(x)的逆元为a?1(x)=b(x)mod g(x). 域GF(p n)称为GF(p)的(n次)扩域(extension field),而GF(p)称为GF(p n)的子域(subfield).

空间域图象增强的方法

空间域图象增强的方法 图象增强的方法基本可分为空间域处理及频域处理两类。空间域处理是直接对原图象的灰度级别进行数据运算,它分为两类,一类是与象素点邻域有关的局部运算,如平滑,中值滤波,锐化等;另一类是对图象做逐点运算,称为点运算如灰度对比度扩展,削波,灰度窗口变换,直方图均衡化等。现对主要方法作简单介绍: 1、平滑 图像在生成和传输过程中会受到各种噪声源的干扰和影响,使图像质量变差。反映在图像上,噪声使原本均匀和连续变化的灰度突然变大或变小,形成一些虚假的物体边缘或轮廓。抑制或消除这些噪声而改善图像质量的过程称为图像的平滑。主要有 (1)邻域平均法 在邻域平均法中,假定图像是由许多灰度恒定的小块组成,相邻像素间有很强的空间相关性,而噪声是统计独立地加到图像上的。因此,可用像素邻域内个像素灰度值的平均来代表原来的灰度值。 (2)低通滤波法 从频谱上看,噪声特别是随机噪声是一种具有较高频率分量的信号。平滑的目的就是通过一定的手段滤去这类信号。一个很自然的想法就是使图像经过一个二维的低通数字滤波器,让高频信号得到较大的衰减。在空间域上进行的这种滤波实际上就是对图像和滤波器的冲击响应函数进行卷积。 (3)中值滤波法 中值滤波的思想是对一个窗口内的所有像素的灰度值进行排序,取排序结果的中间值作为原窗口中心点处像素的灰度值。这种平滑方法对脉冲干扰和椒盐类干扰噪声的效果较好。 中值滤波的关键在于选择合适的窗口大小和形状。但一般很难事先确定窗口的尺寸,通常是从小到大进行多次尝试。窗口的形状可选为正方形,也可选为十字形。 2、尖锐化 在图像判断和识别中,需要有边缘鲜明的图像。图像尖锐化技术常用来对图像的边缘进行增强。主要方法有: (1)微分法 在图像的判断和识别中,边缘是由不同灰度级的相邻像素点构成的。因此,若想增强边缘,就应该突出相邻点间的灰度级变化。微分运算可用来求信号的变化率,具有加强高频分量的作用。如果将其应用在图像上,可使图像的轮廓清晰。由于常常无法事先确定轮廓的取向,因而在挑选用于轮廓增强的微分算子时,必须选择那些不具备空间方向性和具有旋转不变性的线性微分算子。 (2)高通滤波法

(整理)matlab16常用计算方法.

常用计算方法 1.超越方程的求解 一超越方程为 x (2ln x – 3) -100 = 0 求超越方程的解。 [算法]方法一:用迭代算法。将方程改为 01002ln()3 x x =- 其中x 0是一个初始值,由此计算终值x 。取最大误差为e = 10-4,当| x - x 0| > e 时,就用x 的值换成x 0的值,重新进行计算;否则| x - x 0| < e 为止。 [程序]P1_1abs.m 如下。 %超越方程的迭代算法 clear %清除变量 x0=30; %初始值 xx=[]; %空向量 while 1 %无限循环 x=100/(2*log(x0)-3); %迭代运算 xx=[xx,x]; %连接结果 if length(xx)>1000,break ,end %如果项数太多则退出循环(暗示发散) if abs(x0-x)<1e-4,break ,end %当精度足够高时退出循环 x0=x; %替换初值 end %结束循环 figure %创建图形窗口 plot(xx,'.-','LineWidth',2,'MarkerSize',12)%画迭代线'.-'表示每个点用.来表示,再用线连接 grid on %加网格 fs=16; %字体大小 title('超越方程的迭代折线','fontsize',fs)%标题 xlabel('\itn','fontsize',fs) %x 标签 ylabel('\itx','fontsize',fs) %y 标签 text(length(xx),xx(end),num2str(xx(end)),'fontsize',fs)%显示结果 [图示]用下标作为自变量画迭代的折线。如P0_20_1图所示,当最大误差为10-4时,需要迭代19次才能达到精度,超越方程的解为27.539。 [算法]方法二:用求零函数和求解函数。将方程改为函数 100()2ln()3f x x x =-- MATLAB 求零函数为fzero ,fzero 函数的格式之一是 x = fzero(f,x0) 其中,f 表示求解的函数文件,x0是估计值。fzero 函数的格式之二是 x = fzero(f,[x1,x2])

信号的可视化及时域运算

成绩评定表

课程设计任务书

目录 一、引言 (1) 二、MATLAB7.0入门 (2) 2.1 Matlab7.0介绍 (2) 2.2 利用Matlab7.0编程完成习题设计 (3) 三、利用Matlab7.0实现信号的时移、反折、尺度变换的设计..4 3.1 信号的时移、反折、尺度变换的基本原理 (4) 3.1.1常用的连续时间信号 (4) 3.1.2 时移、反折、尺度变换 (4) 3.2 信号的时移、反折、尺度变换的编程设计及实现 (4) 3.3 运行结果及分析 (8) 四、结论 (13) 五、参考文献 (14)

一、引言 人们之间的交流是通过消息的传播来实现的,信号则是消息的表现形式,消息是信号的具体内容。 《信号与系统》课程是一门实用性较强、涉及面较广的专业基础课,该课程是将学生从电路分析的知识领域引入信号处理与传输领域的关键性课程,对后续专业课起着承上启下的作用. 该课的基本方法和理论大量应用于计算机信息处理的各个领域,特别是通信、数字语音处理、数字图像处理、数字信号分析等领域,应用更为广泛。 近年来,计算机多媒体教学手段的运用逐步普及,大量优秀的科学计算和系统仿真软件不断涌现,为我们实现计算机辅助教学和学生上机实验提供了很好的平台。通过对这些软件的分析和对比,我们选择MATLAB语言作为辅助教学工具,借助MATLAB强大的计算能力和图形表现能力,将《信号与系统》中的概念、方法和相应的结果,以图形的形式直观地展现给我们,大大的方便我们迅速掌握和理解老师上课教的有关信号与系统的知识。 MATLAB是当前最优秀的科学计算软件之一,也是许多科学领域中分析、应用和开发的基本工具。最初她是一种专门用于矩阵运算的软件,经过多年的发展,MATLAB已经发展成为一种功能全面的软件,几乎可以解决科学计算中的所有问题。而且MATLAB编写简单、代码效率高等优点使得MATLAB在通信、信号处理、金融计算等领域都已经被广泛应用。它具有强大的矩阵计算能力和良好的图形可视化功能,为用户提供了非常直观和简洁的程序开发环境,因此被称为第四代计算机语言。 本次课程设计我们需要应用自己所学知识应用MATLAB实现常用连续时间信号和信号的时移、反折、尺度变换。信号与系统课程设计是学习《信号与系统》课程必要的教学环节。由于该课程是专业基础课,需要通过实践了巩固基础知识,为使我们取得最现代化的设计技能和研究方法,课程设计训练也就成为了一个重要教学环节。通过这次课程设计,我们需要更加完整的了解《信号与系统》一书中的信号的可视化及时域运算的一些内容,并且检验我们一学期的学习成果。

Matlab中的数学运算符

Matlab中的数学运算符 a+b 加法 a-b减法 a*b矩阵乘法 a.*b数组乘法 a/b矩阵右除 a\b矩阵左除 a./b数组右除 a.\b数组左除 a^b 矩阵乘方 a.^b数组乘方 -a负号 ' 共轭转置 .'一般转置 Matlab的常用内部数学函数指数函数exp(x)以e为底数 对数函数log(x)自然对数,即以e为底数的对数log10(x)常用对数,即以10为底数的对数 log2(x)以2为底数的x的对数 开方函数sqrt(x)表示x的算术平方根 绝对值函数abs(x)表示实数的绝对值以及复数的模三角函数(自变量的单位为弧度) sin(x)正弦函数 cos(x)余弦函数 tan(x)正切函数 cot(x)余切函数 sec(x)正割函数 csc(x)余割函数 反三角函数 asin(x)反正弦函数 acos(x)反余弦函数 atan(x)反正切函数 acot(x)反余切函数

asec(x)反正割函数 acsc(x)反余割函数 双曲函数 sinh(x)双曲正弦函数 cosh(x)双曲余弦函数 tanh(x)双曲正切函数 coth(x)双曲余切函数 sech(x)双曲正割函数 csch(x)双曲余割函数 反双曲函数 asinh(x)反双曲正弦函数 acosh(x)反双曲余弦函数 atanh(x)反双曲正切函数 acoth(x)反双曲余切函数 asech(x)反双曲正割函数 acsch(x)反双曲余割函数 求角度函数atan2(y,x) 以坐标原点为顶点,x轴正半轴为始边,从原点到点(x,y)的射线为终边的角,其单位为弧度 数论函数 gcd(a,b)两个整数的最大公约数 lcm(a,b)两个整数的最小公倍数 排列组合函数 factorial(n)阶乘函数,表示n的阶乘复数函数 real(z)实部函数 imag(z)虚部函数 abs(z)求复数z的模 angle(z)求复数z的辐角 conj(z)求复数z的共轭复数 求整函数与截尾函数 ceil(x)表示大于或等于实数x的最小整数 floor(x)表示小于或等于实数x的最大整数 round(x)最接近x的整数 最大、最小函数 max([a,b,c,...])求最大数 min([a,b,c,..])求最小数

Word文档窗体域计算之IF函数嵌套练习(重新上传)

Word文档窗体域If函数嵌套练习 个人始终认为,电子文档相较于纸质文档,最好玩的技术莫过于下拉列表的使用:不用时只是一个格子,一旦点到它,就刷地一下兵从天降般地给您唤出了整整齐齐的一队人马,象不象在列队中的模特?就看您相中哪个了。如没有它,只能一次性列出所有选项让我们单选与复选。 Word文档的窗体域,2003版的包括文字型、复选型与下拉型三种。使用它们的好处是,当设置好只能填写编辑窗体域内容后,点击窗体的锁保护,其中的密码可设也可不设,文档中的非窗体内容即不会被删改,特别有利于防止因误操作的删改。这对固定格式的合同、函或表格等就极适用。如果将非窗体内容格式设置为隐藏字体并显示在页面中,就是非常完美的套打模板,只有窗体域内容被打印出来。窗体域的另一个大好处是,锁保护后,输录操作只需闭目养神,按Tab键或↑↓←→四个方向键操作,再也不用瞪着双眼拖着鼠标与滚动条寻寻觅觅,只管发挥您五分钟输录七百个字的水平吧! 示例: 1、央行基准月利率:‰ 这是下拉型窗体域,共设置了九个选项,其中一个空格项,三个数字项,五个汉字项,域设置为勾选退出时计算。设置空格项是为了无输录时可以打印空白窗体。勾选退出时计算后,当这个窗体内容输录完,离开这个窗体时,与它关联的类型设置为计算的窗体即会显示计算结果,不需操作更新域。 2、利率浮动幅度: % 这也是下拉型窗体域,共设置了三个选项,其中一个空格项,二个数字项,域设置为勾选退出时计算。 3、计息天数:天 这是文字型窗体域,只把类型设置为数字,域设置为勾选退出时计算。 4、贷款本金:万元 这也是文字型窗体域,只把类型设置为数字,域设置为勾选退出时计算。 5、应计利息:元 这也是文字型窗体域,只把类型设置为计算。根据央行利率下拉型窗体域的九个选项值,返回九个结果,公式中是七层嵌套,七层以上还没试用。这种公式,与Excel中不同,几乎不用逗号,而用空格分开参数。判断条件中的等于号=两端要用空格隔开。如果返回结果是文本字符串,结果前不用输录等于号=,如果返回结果需要运算,就要用等于号=。凡是书签名,都要用大括号,书签名不一定用默认的,可以改为自己喜欢的字符串。大括号怎么加?先把需要括的内容拉黑,按键Ctrl F9,或者先按键Ctrl F9启用大括号,输录内容即可。乘除法运算{=product({dropdown1},{dropdown2},{text1},{text2})/3/100}可以代替{={}*{}*{}*{}/3/100},但更麻烦。函数Round({},2)是保留二位小数并四舍五入。 6、一二三 这是引用练习,当更改一个窗体域内容时,后面一大堆内容都可以同时自动更改,不需操作更新域。 7、四0 五0 六0 这又是一种结果。 编辑域代码(公式等)时,要先取消锁保护。按键Alt F9可显示全部域代码,再按又会隐藏全部域代码,按键Shift F9可显示抹黑部位的域代码,再按隐藏域代码。编辑好代码后,点击锁保护会同时隐藏域代码。 关于复选框型窗体域,实在让人纠结,它是差选,不是勾选。差选就是打差,在中国就是表示拒绝,不选择该选项。我不知道原来微软的设计者为何要用打差表示选中?因为工具箱中的复选框与VBA中的复选框都是用打勾表示选中的,这中国人是认可的。为了文档显得更自动化一点,有时我试着采用工具箱中的复选框,点击时打勾表示选中,再点击取消打勾表示放弃。但用了它后,按Tab键或↑↓←→四个方向键的操作就会被阻断,需要用鼠标点选下一个窗体域。而且,这个复选框的框无法随字体变得更大,就是这么小小的,只能在小小的框中打勾。而窗体域的复选框,虽只能“打差”,却可以随字体设置大小,“打大大的差”,不知为何?为之奈何! 下面附上窗体域的属性设置、代码公式表达式与运算结果的截图:

实验一MATLAB基本操作及运算

实验一 MATLAB 基本操作及运算 实验目的 实验的设备及条件 三、实验内容 1、建立以下标量: 1) a=3 2) b=5+ T 3j, (j 为虚数单位) 2、建立以下向量: 2.71 3、建立以下矩阵: 1) 3 L 3 Ma MOM 3 L 3 Ma 为一个7 >7的矩阵,其元素全为3. 2) 1 11 L 91 2 12 O 92 Mb M M OM 10 20 L 100 Mb 为一个10X0的矩阵. 3) c= e j 2 /3 1) Vb= 38 28 82 2) Vc=[4 3.8 ??- -3.8 -4 ] (向量中的数值从4到-4,步长为 -0.2)

3) 1145 Mc2517 3238 4、使用题1中的变重计第卜列等式的x,y,z的值: 1 1 e( (a 15)/6) U X 1 2)x2(、、a 15对 3)x3ln(R[(b c)(b c)]sin( a /3)),其中R 表示复数实部 5、求解函数值y e ct2 /(2.25 2),其中c取值见题1, t的取值范围为题2中行向量 Vco 6、使用题1和题3中所产生的标量和矩阵计算等式 Mx a Mc (Mc)1(Mc)T 其中*为矩阵所对应行列式的值,参考det。 7、函数的使用和矩阵的访问。 1)计算矩阵Mb每一列的和,结果应为行向量形式。 2)计算整个矩阵Mb的平■均值。 3)用向量[1 1--1]替换Mb的最上一行的值 4)将矩阵Mb的第2~5行,第3到9列的元素所构成的矩阵赋值给矩阵SubMb。5)删除矩阵Mb的第一行; 6)使用函数rand产生一个1X0的向量r,并将r中值小丁0.5的元素设置为00 8、已知CellA (1, 1)='中国',CellA (1, 2)='北京',CellA (2, 1) 是一个3乘3的 单位阵,CellA (2, 2) = [1 2 3],试用MATLAB创建一个2X2的细胞数组CellA。 9、已知结构数组student中信息包含有姓名,学号,性别,年龄和班级,试用 MATLAB创建相应的结构数组student。该数组包含有从自己学号开始连续5个同学的信息(如果学号在你后面的同学不足5个则往前排序),创建完成后查看自己的信息。 10、请编写一段matlab程序,完成以下功能: a)利用rand指令生成一个100行,200歹0的二维随机数组Ar; b)找出数组Ar中所有大丁0.45且小于0.55的元素的单下标; c)数组Ar中满足(2)中的条件的元素有多少个? d)求出数组Ar中满足(2)中的元素的和,并求出这些元素的平■均值;

实验五 使用matlab实现卷积的运算

实验五 使用matlab 实现卷积的运算 一 实验目的 1、 学习MATLAB 语言的编程方法及熟悉MA TLAB 指令; 2、 深刻理解卷积运算,利用离散卷积实现连续卷积运算; 二 实验内容 1、 完成)(1t f 与)(2t f 两函数的卷积运算 其中:)4()()(), ()(221--==-t u t u t f t u e t f t 在一个图形窗口中,画出)(1t f 、 )(2t f 以及卷积结果。要求每个坐标系有标题、坐标轴名称。 >> p=0.1; t=0:p:10; f1=exp(-2*t).*u(t); f2=u(t)-u(t-4); f=conv(f1,f2); subplot(1,3,1); plot(t,f1,'r'); title('f1(t)=e^-2*t*u(t)'); xlabel('t(sec)'); ylabel('f1(t)'); subplot(1,3,2); plot(t,f2,'g'); title('f2(t)=u(t)-u(t-4)'); xlabel('t(sec)'); ylabel('f2(t)'); subplot(1,3,3); plot(f); title('f(t)=f1(t)*f2(t)'); xlabel('t(sec)'); ylabel('f(t)');

05100 0.10.20.30.40.5 0.6 0.70.8 0.9f1(t)=e - 2*t*u(t)t(sec) f 1(t ) 510 0.10.20.30.4 0.50.6 0.70.80.9 1f2(t)=u(t)-u(t-4) t(sec) f 2(t ) 0200400 0.511.522.53 3.54 4.5 5f(t)=f1(t)*f2(t) t(sec) f (t ) 2、 若系统模型为: )(3)()(4)(4)(' ' ' 't f t f t y t y t y +=++ 其中 )()(t u e t f t -= 求零状态响应,画出波形(函数本身画出一幅图,自己再画出一幅输入波形图)。 a=[1 4 4]; b=[1 3]; sys=tf(b,a); td=0.01; t=0:td:10; f=exp(-t).*u(t); y=lsim(sys,f,t); plot(t,y); xlabel('t(sec)'); ylabel('y(t)');

异步fifo跨时钟域处理

异步FIFO结构及FPGA设计---跨时钟域设计 2008/12/17 17:17[未分类 ] 异步FIFO 结构及FPGA 设计 吴自信,张嗣忠. 单片机及嵌入式系统应用,2000 摘要:首先介绍异步FIFO的概念、应用及其结构,然后分析实现异步FIFO的难点问题及其解决办法; 在传统设计的基础上提出一种新颖的电路结构并对其进行综合仿真和FPGA实现。 1、异步FIFO介绍 在现代的集成电路芯片中,随着设计规模的不断扩大,一个系统中往往含有数个时钟。多时钟域带来的一个问题就是,如何设计异步时钟之间的接口电路。异步FIFO(First In First Out)是解决这个问题一种简便、快捷的解决方案。使用异步FIFO可以在两个不同时钟系统之间快速而方便地传输实时数据。在网络接口、图像处理等方面, 异步FIFO得到了广泛的应用。 异步FIFO是一种先进先出的电路,使用在需要产时数据接口的部分,用来存储、缓冲在两个异步时钟之间的数据传输。在异步电路中,由于时钟之间周期和相位完全独立,因而数据的丢失概率不为零。如何设计一个高可靠性、高速的异步FIFO电路便成为一个难点。本文介绍解决这一问题的一种方法。 由图1可以看出:整个系统分为两个完全独立的时钟域--读时钟域和写时间域; FIFO的存储介质为一块双端口RAM,可以同时进行读写操作。在写时钟域部分,由写地址产生逻辑产生写控制信号和写地址; 读时钟部分由读地址产生逻辑产生读控制信号和读地址。在空/满标志产生部分,由读写地址相互比较产生空/满标志。 2、异步FIFO的设计难点 设计异步FIFO有两个难点:一是如何同步异步信号,使触发器不产生亚稳态; 二是如何正确地设计空、满以及几乎满等信号的控制电路。 下面阐述解决问题的具体方法。 2.1 亚稳态问题的解决

matlab有限域上的运算教案资料

m a t l a b有限域上的运 算

1 有限域基础知识 1.1 有限域(Galois域)的构造 令p为一个素数. 则对任意的一个正整数n,存在一个特征为p,元素个数为p n的有限域GF(p n). 注:任意一个有限域,其元素的个数一定为p n,其中p为一个素数(有限域的特征),n为一个正整数. 例1(有限域GF(p))令p为一个素数,集合 GF(p)=Z p={0,1,2,…,p?1}. 在GF(p)上定义加法⊕和乘法⊙分别为模p加法和模p乘法,即任意的a,b∈GF(p), a⊕b=(a+b)mod p, a⊙b=(a?b)mod p 则为一个有p个元素的有限域,其中零元素为0,单位元为1. 令a为GF(p)中的一个非零元素. 由于gcd(a,p)=1,因此,存在整数b,c,使得ab+pc=1. 由此得到a的逆元为a?1=b mod p. 域GF(p)称为一个素域(prime field).

例注1:给定a和p,例1中的等式ab+pc=1可以通过扩展的欧几里得除法得到,从而求得GF(p)中任意非零元素的逆元. 例2(有限域GF(p n))从GF(p)出发,对任意正整数n,n≥2,我们可以构造元素元素个数为p n的有限域GF(p n)如下: 令g(x)为一个GF(p)上次数为n的不可约多项式,集合 GF(p n)=GF(p)[x]/?g(x)?={a0+a1x+a2x2+?+a n?1x n?1 | a i∈ GF(p),0≤i≤n?1} 在GF(p n)上定义加法⊕和乘法⊙分别为模g(x)加法和模g(x)乘法,即任意的a(x),b(x)∈GF(p n), a(x)⊕b(x)=a(x)+b(x), a(x)⊙b(x)=(a(x)?b(x))mod g(x) 则为一个有p n个元素,特征为p的有限域,其中零元素为GF(p)中的0,单位元为GF(p)中的1. 令a(x)为GF(p n)中的一个非零元素. 由于gcd(a(x),g(x))=1,因此,存在GF(p)上的多项式b(x),c(x),使得a(x)b(x)+g(x)c(x)=1. 由此得到a(x)的逆元为a?1(x)=b(x)mod g(x). 域GF(p n)称为GF(p)的(n次)扩域(extension field),而GF(p)称为GF(p n)的子域(subfield).

实验一 MATLAB 环境的熟悉与基本运算

实验一MATLAB 环境的熟悉与基本运算 一、实验目的: 1.熟悉MATLAB 开发环境 2.掌握矩阵、变量、表达式的各种基本运算 二、实验基本知识: 1.熟悉MATLAB 环境: MATLAB 桌面和命令窗口、命令历史窗口、帮助信息浏览器、工作空间浏览器、文件和搜索路径浏览器。 2.掌握MATLAB 常用命令 clc 清除命令窗口中内容 clear 清除工作空间中变量 help 对所选函数的功能、调用格式及相关函数给出说明 lookfor 查找具有某种功能的函数但却不知道该函数的准确名称 3.MATLAB 变量与运算符 变量命名规则如下: (1)变量名可以由英语字母、数字和下划线组成 (2)变量名应以英文字母开头 (3)长度不大于31 个 (4)区分大小写MATLAB 中设置了一些特殊的变量与常量。

4.MATLAB 的一维、二维数组的寻访

5. MATLAB 的基本运算

三、实验内容 1、新建一个文件夹(自己的名字命名,在机器的最后一个盘符) 2、启动MATLAB6.5/7.0,将该文件夹添加到MATLAB 路径管理器中。 3、保存,关闭对话框

4、学习使用help 命令,例如在命令窗口输入help eye,然后根据帮助说明,学习使用指令eye (其它不会用的指令,依照此方法类推) 5、学习使用clc、clear,观察command window、command history 和workspace 等窗口的变化结果。

clear后的操作页面 clc后的操作页面 6、初步程序的编写练习,新建M-file,保存(自己设定文件名,例如exerc1、exerc2、exerc3……)学习使用MATLAB 的基本运算符、数组寻访指令、标准数组生成函数和数组操作函数。注意:每一次M-file 的修改后,都要存盘。

模型显著域上的形状调控和处理

TP391A1006-8961(2011)10-1926-11 模型显著域上的形状调控和处理 缪永伟1)韩瑞峰2)王金荣3)梁荣华1) 1) 浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州 3100232) 浙江工业大学理学院,杭州 310023 3) 杭州师范大学信息科学与工程学院,杭州 310036 摘要:基于3维数字模型的显著性度量和显著域处理技术,提出一种模型显著域上的形状调控和处理方法。该方法首先基于曲面上采样顶点处局部投影高度的Gaussian加权平均双边滤波定义数字模型的表面显著性;然后利用定义在模型显著域上的形状调控函数——显著域低通形状调控函数、显著域高通形状调控函数和显著域增强形状调控函数,使模型的显著特征得到有效抑制、提升和增强,实现了针对模型表面显著特征的形状调控和处理。实验结果表明,该方法能够方便快速地实现3维数字模型的不同形状造型效果。 模型显著域;形状调控;低通形状调控;高通形状调控;增强形状调控 Saliency-domain shape manipulation for 3D models Miao YongweiHan RuifengWang JinrongLiang Ronghua 2010-12-222011-05-19 基金项目:国家自然科学基金项目(61070126,60736019);浙江省科技厅面上国际合作项目(2009C34005);浙江省自然科 学基金项目(Y1100837,Z1090630)。 第一作者简介:缪永伟(1971-),男,副教授。2007年浙江大学CAD&CG国家重点实验室计算机图形学专业博士毕业, 主要研究方向:计算机图形学、虚拟现实、数字几何处理、非真实感图形学等。E-mail: ywmiao@ zjut. edu. cn。

基础学习笔记之连通域处理函数(DOC)

前言 在图像处理过程中,经常会遇到这样一部分图像,图像的整体部分如果人来看的话一眼就能看出,但是它的内部由于有各种小缺口,导致断开了,这样在计算机“眼”里就被认为是断开的,为了使图像达到适应人眼的感觉,需要将这些缺口和断开的口给连接上去,这就需要用到计算机图形学中的连通域处理技术。本文给出一个简单的连通域处理函数,当然这个函数是来自OpenCV著名教程Learning OpenCV中,只不过它的接口是基于c版本的OpenCV,而到目前为止,基于C++接口的OpenCV已经是主流,所以我将其接口改成了c++版的,但是其内部一些代码基本没有动它。 开发环境:OpenCV2.4.3+QtCreator2.5.1 实验基础 首先来看这个连通域处理函数的形式: void ConnectedComponents(Mat &mask_process, int poly1_hull0, float perimScale, int number = 0, Rect &bounding_box = Rect(), Point &contour_centers = Point(-1, -1)); 参数mask表示的是需要进行连通域处理二值图像。 参数poly1_hull0表示轮廓边缘是否采用多边形拟合,如果该参数为1,则表示采用多边形拟合,否则采用凸包拟合。 参数perimScale是用来将那些小的轮廓去掉,那些小的轮廓时指它的周长小于(mask长+宽)/perimScale。当然你在其内部代码也可以该为面积来判断。 参数num表示实际需要处理最多的轮廓的个数(如果输入的mask有多个轮廓的话),这里的处理是指计算出这些轮廓的外接矩形和中心点。默认值为0,表示函数内部不需要处理这些外接矩形和中心点。 参数bbs表示的是处理完后对应轮廓的外接矩形,默认值为Rect(),表示不需要返回这些外接矩形。 参数centers表示处理完后对应轮廓的中心点坐标,默认值为Point(-1, -1),表示不需要返回这些中心点。 C/C++知识点总结:

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