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基于免疫BP神经网络的图像压缩算法在DM6446上的实现
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基于免疫BP神经网络的图像压缩算法在DM6446上的实现
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-12 页
第一章 绪论第12-19 页
　　· 研究的背景和意义第12-14 页
　　　　· 研究背景第12-13 页
　　　　· 研究意义第13-14 页
　　· 国内外研究现状第14-15 页
　　· 人工免疫理论的研究现状第15-16 页
　　· BP 神经网络的研究现状第16-17 页
　　· 论文的研究内容第17-19 页
第二章 人工免疫和BP 神经网络概述第19-28 页
　　· 人工免疫系统第19-23 页
　　　　· 人工免疫系统的概念与原理第19-21 页
　　　　· 人工免疫系统的应用第21-23 页
　　· BP 神经网络第23-28 页
　　　　· BP 神经网络的工作原理第23-27 页
　　　　· BP 神经网络的应用第27-28 页
第三章 TMS320DM6446 开发平台第28-46 页
　　· 硬件平台概述第29-38 页
　　　　· DSP 子系统第29-32 页
　　　　· ARM 子系统第32-34 页
　　　　· 视频处理子系统第34-35 页
　　　　· DM6446 的总线共享第35-37 页
　　　　· DM6446 的资源共享第37-38 页
　　· DM6446 软件平台概述第38-46 页
　　　　· DM6446 的启动机制第38-40 页
　　　　· 嵌入式Linux 操作系统第40-42 页
　　　　· DVEVM 开发软件第42-46 页
第四章 免疫BP 网络的图像压缩算法的建立与仿真第46-61 页
　　· MATLAB 下算法模型的建立第46-54 页
　　　　· BP 神经网络图像压缩算法模型的建立第46-51 页
　　　　· 人工免疫对BP 网络参数的优化第51-54 页
　　· 实验与结果分析第54-59 页
　　· 本章小结第59-61 页
第五章 免疫BP 网络的图像压缩算法在DM6446 上的应用第61-74 页
　　· 算法的移植、调试、优化第62-69 页
　　　　· CCS3.3 简介第62-64 页
　　　　· 算法移植第64-66 页
　　　　· 算法的调试第66-67 页
　　　　· 算法的优化第67-69 页
　　· 实例的验证第69-74 页
　　　　· Linux 下开发环境第69-70 页
　　　　· 图像压缩实验第70-74 页
第六章 工作总结和展望第74-75 页
参考文献第75-78 页
致谢第78-79 页
攻读学位期间发表学位论文目录第79-80 页
攻读学位期间参加过的科研项目第80 页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。
 
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