资料介绍
提出一种基于三层前馈BP神经网络实现图像压缩算法的方案,该方案采用可重载IP核和VHDL代码相结合的设计方式。对方案中重要单元一秉累加单元进行了FPGA设计,该模块设计采用流水线处理方式,增大了数据吞吐量,减小了系统延时,提高了时钟频率,并完成了该单元的行为级功能仿真。仿真结果验证了FPGA设计的可行性。
神经网络(Neural Networks)是人工神经网络(Ar—tificial Neural Networks)的简称,是当前的研究热点之一。人脑在接受视觉感官传来的大量图像信息后,能迅速做出反应,并能在脑海中重现这些图像信息,这不仅与人脑的海量信息存储能力有关,还与人脑的信息处理能力,包括数据压缩能力有关。在各种神经网络中,多层前馈神经网络具有很强的信息处理能力,由于其采用BP算法,因此也称为BP神经网络。采用BP神经网络模型能完成图像数据的压缩处理。在图像压缩中,神经网络的处理优势在于巨量并行性;信息处理和存储单元结合在一起;自组织自学习功能。
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