单片机方面,俺在单位做了3-4年,几乎熟透.
像USB fireware ......
要转行到DSP算法
要掌握东西太多了,远非像网页宣传说的掌握TI32SC2706a
像单片机一样容易
就算做变频器
要掌握闭环控制,自适应神经模糊算法,VC矢量,必须弄清
不像用单片机,单纯写个PWM,也不管控制精度,稳定性
真的要比学单片机,付出很多
我自学了一年,算法有个概念.要精通,还得转行,到DSP
下列课程,俺自学了一年:
a, 基础类:
高等数学 (主要是微积分,在图像中,一阶二阶导数很常用)
线性代数 (矩阵,特别是特征值,特征向量,正交矩阵, spare矩阵,在图像识别中常用)
概率统计 (在图像识别中常用,分类决策中)
复变函数 (离散,)
Matlab (仿真用),将来用Labview 与ImagQ 仿真调试
VC++图像 (有很多可参考算法,能直接移植到dsp中)
信号处理 (FFT,FIR,必修课,IIR 了解便是)
b, 小波变换
在图像识别中常用,有别于传统付立叶变换
去噪声,奇异值分辩(能检测到信号突变)
深入理解,在压缩数据(MP4),最时髦
小波包,提升(二次)小波可暂不理会
c, 专业课:
图像识别 最常用是BP神经元算法,模糊算法.传统Baye 分类,反有限制
经常用到小波分解. 遗传算法不好掌握,能用到神经元算法,
可以不用遗传算法
图像处理 图像基础.如果在通信用途,最流行是图像压缩;
单做图像识别, 可以不去理解图像压缩
其中不变矩,共生矩阵,熵,边缘检测,最常用
变频器 闭环控制,用到模糊算法,或神经元算法
开环不用
电机学 主要是交流感应电机, VC矢量算法最常用,用不上FFT
做指纹识别,我认为图像精确定位是最难
识别反而容易:
定位后,用小波分解,提取低频系数;转为极坐标.
这样,对图像旋转或平移不敏感.
再求能量谱.用Bayes 分类器,识别之
不知道各位有更好的方法,掌握算法?
1159596591.pdf
