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发表的主要论文：1. Hui Zhang, Huazhong Shu, Guoniu Han, Gouenou Coatrieux, Limin Luo and Jean Louis Coatrieux, Blurred Image Recognition by Legendre Moment Invariants, IEEE Transaction on Image Processing. vol. 19, no. 3, pp. 596-611, 2010.2. Hui Zhang, Huazhong Shu, Gouenou Coatrieux, Jie Zhu, Q. M. Jonathan Wu, Yue Zhang, Hongqing Zhu and Limin Luo, Affine Legendre Moment Invariants for Image Watermarking Robust to Geometric Distortions, IEEE Transaction on Image Processing. In Press.3. Huazhong Shu, Hui Zhang, Beijing Cheng, Pascal Haigron and Limin Luo, Fast Computation of Tchebichef Moments for Binary and Gray-scale Images, IEEE Transaction on Image Processing. vol. 19, no. 12, pp. 3171-3180, 2010.4. Beijing Cheng, Huazhong Shu, Hui Zhang, Gouenou Coatrieux, Limin Luo and Jean Louis Coatrieux, Combined Invariants to Geometric Transformation and to Blur Using Orthogonal Zernike Moments, IEEE Transaction on Image Processing. In Press.5. Hui Zhang, Huazhong Shu, Pascal Haigron, Baosong Li and Limin Luo, Construction of a complete set of orthogonal Fourier–Mellin moment invariants for pattern recognition applications, Image and vision computing. vol. 28, no. 1, pp. 38-44, 2010.6. Hongqing Zhu, Min Liu, Yu Li, Huazhong Shu and Hui Zhang, Image description with nonseparable two-dimensional Charlier and Meixner moments, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. In Press.7. Hongqing Zhu, Min Liu, Huazhong Shu, Hui Zhang and Limin Luo, The General Form for Obtaining Discrete Orthogonal Moments, IET Image Processing. vol. 4, no. 5, pp. 335-352, 2010.8. Hongqing Zhu, Min Liu, Huazhong Shu, Jing Zhang, Hui Zhang, Representation of videokeratoscopic height data using a set of discrete Tchebichef orthogonal polynomials, International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, vol. 3, no. 3, pp. 13-28, 2010.9. B.J. Chen, H.Z. Shu, H. Zhang, G. Chen, C. Toumoulin, J.L. Dillenseger, L.M. Luo, Quaternion Zernike Moments and Their RST Invariants of Color Images, Image and vision computing, submitted.10. Hui Zhang, Xiubing Dai, Pei Sun, Hongqing Zhu, Huazhong Shu, Symmetric Image Recognition by Tchebichef Moment Invariants, 17th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) 2010.11. Beijing Chen, Huazhong Shu, Hui Zhang, Gang Chen, Limin Luo, Color Image Analysis by Quaternion Zernike Moments, 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2010.12. Hui Zhang, Zhifang Dong, Huazhong Shu, Object recognition by a complete set of pseudo-Zernike moment invariants, 35th IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2010.13. Hui Zhang, Xiubing Dai, Huazhong Shu, Image Registration by Blur and Rotation Invariants of Legendre Moments, Visual Communications and Image Processing (VCIP), 2010.14. Zhifang Dong, Hui Zhang, Huazhong Shu, An efficient method for the exact computation of Legendre moments of binary images, 16th International Conference on Digital Signal Processing (DSP), 2009.15. Xiubin Dai, Hui Zhang, Huazhong Shu, Limin Luo. Image Recognition by Combined Invariants of Legendre Moment. International Conference on Information and Automation (ICIA), 2010, (Oral).16. Xiubin Dai, Hui Zhang, Huazhong Shu, Limin Luo and Tianliang Liu. Blurred Image Registration by Combined Invariant of Legendre Moment and Harris-Laplace Detector. The Fourth Pacific-Rim Symposium on Image and Video Technology, 2010.
得出了以下主要结论：(1)C+Nb表面合金化后，在TiAl合金表面“原位”生长出 TiC颗粒，TiC颗粒在合金表面是梯度分布，其体积分数由外向里逐 渐减少，表面改性层与基体呈完全的冶金结合。(2)激光表面改性层的显微组织受到激光工艺参数的影响，如 在功率和束斑直径相同的条件下，随着扫描速率的增加，生成的TiC 颗粒形态由颗粒状逐渐向针片状过渡。(3)在870℃条件下，经激光表面处理后的试样抗氧化性能明 显提高，经C+Nb合金化的试样表现出较高的抗氧化性能。(4)在870℃条件下，经100小时氧化后，TiC颗粒会发生分 解。(5)激光表面改性层的显微硬度由外向里连续降低，其最大硬 度值与变化梯度受激光工艺参数的影响，扫描速率越慢，功率越大， 其改性层的平均硬度值越高，硬度变化梯度越平缓。 (6)经C+Nb表面合金化试样室温滑动耐磨性明显提高，其耐 辛艳辉 湘潭大学硕士论文 磨机理表现为显微切削， 轻微的粘附转移和碳化汤雨丽面氰
那要看你具体做啥，实现啥功能。计算机工程等。
数字信号处理是一个高度发展的领域,是属于最先进的电子系统.应用于例如移动通信系统, mp3/cd/dvd-players和医疗领域里关于心脏起搏器的应用,助听器的应用及各种实例算法不同类型的滤波器, 编码和图像识别.DSP往往针对于一个有实时性要求的系统,这就为某些数字信号处理构筑了一个“单片机”. DSP标准处理器的发展到涵盖了广泛的应用,因此,在在许多系统和要求有高度的灵活性的处理能力的器件上应用广泛.但是,对DSP芯片有很多特定规范,例如吞吐量和功耗的需求,这需要特定应用的体系结构. 标准信号处理器及其与其他解决方案讨论的内容是: 1 . 表征和代表性的信号处理算法:信号流,数据流和依赖图的概念和迭代方向. 2 . 建筑转化的概念,时序,流水线和并行处理的高吞吐量和/或低功耗. 不同类型的结构,如时间复用和硬件映射和如何变换,可他们之间使用 观念的展开和折叠. 3 . 变换算法如何复杂算法可以降低,从而达到更有效地实施,通过概念 强度折减. 4 . 不同的编码体系,他们如何使用,如何影响执行绩效.
那要看你具体做啥，实现啥功能。计算机工程等。
研究那些发论文还是比较难的，因为做硬件的话理论比较少，没有学术的意思。
Oursystem'smainfunctionsaretocompressthesoundsignalssoastoachieveefficentdigitalrecording.Itcanbeappliedintelephonemessage,voiceresponseandetc.Thoughthetimeislongerwhenusingtaperecording,itisunconvenienttolookupandsave.Digitalrecordingcanovercomethesedefects.Itnotonlylooksuprapidlyandalsoconvenienttoedittherecordedinformations.WhatismoreconvenientisthatthedigitalrecordedinformationscanbestoredincomputerharddiskandCDforlongerpreservation.But,thedefectisthatitneedmuchroomforlongtimerecording.OursystemappliedTRL8019EthernetandMC14LC5480voiceProcessingChipthroughDSPtoprocess.
能发这样的期刊很多，从比较专业的计算机仿真，计算机科学，到其他科技类期刊都有。我去年代笔写了一个单片机的，发到《煤炭技术》上了，因为是和煤炭产业结合的，也录用了，那个期刊不是还便宜点么，呵呵
Oursystem'smainfunctionsaretocompressthesoundsignalssoastoachieveefficentdigitalrecording.Itcanbeappliedintelephonemessage,voiceresponseandetc.Thoughthetimeislongerwhenusingtaperecording,itisunconvenienttolookupandsave.Digitalrecordingcanovercomethesedefects.Itnotonlylooksuprapidlyandalsoconvenienttoedittherecordedinformations.WhatismoreconvenientisthatthedigitalrecordedinformationscanbestoredincomputerharddiskandCDforlongerpreservation.But,thedefectisthatitneedmuchroomforlongtimerecording.OursystemappliedTRL8019EthernetandMC14LC5480voiceProcessingChipthroughDSPtoprocess.
数字信号处理是一个高度膨胀领域,是属于最先进的电子系统. 例如系统是移动通信系统, mp3/cd/dvd-players和医疗制度体现了心脏起搏器,助听器及实例算法不同类型的过滤, 编码和图像识别. 往往是一个实时性要求存在,这就限制了可能性进行信号处理的一个标准计算机. 标准处理器1 675所发展到涵盖了广泛的应用,因此,可以用 在许多系统和高度的灵活性. 但是,有很多申请的规定,例如吞吐量和功耗的需求,特定应用的体系结构. 本课程将给予洞察如何规范算法可以从一个给定的标准. 主要部分的课程将集中在应用设计的具体结构,可以实施 无论重构硬件,例如: FPGA中,或作为定制电路,即专用集成电路. 标准信号处理器及其与其他解决方案还将讨论. 内容是: 1 . 表征和代表性的信号处理算法:信号流,数据流和依赖图的概念和迭代方向. 2 . 建筑转化的概念,时序,流水线和并行处理的高吞吐量和/或低功耗. 不同类型的结构,如时间复用和硬件映射和如何变换,可他们之间使用 观念的展开和折叠. 3 . 变换算法如何复杂算法可以降低,从而达到更有效地实施,通过概念 强度折减. 4 . 不同的编码体系,他们如何使用,如何影响执行绩效.
这个想发核心的话有点难度，反正感觉做硬件发文章挺容易，随便做点东西就可以写写，这类的期刊挺多的，具体到做什么不太懂，听说FPGA和dsp研究的人少些，发文章的话应该比较容易
数字信号处理是一个高度发展的领域,是属于最先进的电子系统.应用于例如移动通信系统, mp3/cd/dvd-players和医疗领域里关于心脏起搏器的应用,助听器的应用及各种实例算法不同类型的滤波器, 编码和图像识别.DSP往往针对于一个有实时性要求的系统,这就为某些数字信号处理构筑了一个“单片机”. DSP标准处理器的发展到涵盖了广泛的应用,因此,在在许多系统和要求有高度的灵活性的处理能力的器件上应用广泛.但是,对DSP芯片有很多特定规范,例如吞吐量和功耗的需求,这需要特定应用的体系结构. 标准信号处理器及其与其他解决方案讨论的内容是: 1 . 表征和代表性的信号处理算法:信号流,数据流和依赖图的概念和迭代方向. 2 . 建筑转化的概念,时序,流水线和并行处理的高吞吐量和/或低功耗. 不同类型的结构,如时间复用和硬件映射和如何变换,可他们之间使用 观念的展开和折叠. 3 . 变换算法如何复杂算法可以降低,从而达到更有效地实施,通过概念 强度折减. 4 . 不同的编码体系,他们如何使用,如何影响执行绩效.
那要看你具体做啥，实现啥功能。计算机工程等。
研究那些发论文还是比较难的，因为做硬件的话理论比较少，没有学术的意思。
这个与你选的导师，自己的努力程度，老师的牛逼程度等等有关
数字信号处理是一个高度发展的领域,是属于最先进的电子系统.应用于例如移动通信系统, mp3/cd/dvd-players和医疗领域里关于心脏起搏器的应用,助听器的应用及各种实例算法不同类型的滤波器, 编码和图像识别.DSP往往针对于一个有实时性要求的系统,这就为某些数字信号处理构筑了一个“单片机”. DSP标准处理器的发展到涵盖了广泛的应用,因此,在在许多系统和要求有高度的灵活性的处理能力的器件上应用广泛.但是,对DSP芯片有很多特定规范,例如吞吐量和功耗的需求,这需要特定应用的体系结构. 标准信号处理器及其与其他解决方案讨论的内容是: 1 . 表征和代表性的信号处理算法:信号流,数据流和依赖图的概念和迭代方向. 2 . 建筑转化的概念,时序,流水线和并行处理的高吞吐量和/或低功耗. 不同类型的结构,如时间复用和硬件映射和如何变换,可他们之间使用 观念的展开和折叠. 3 . 变换算法如何复杂算法可以降低,从而达到更有效地实施,通过概念 强度折减. 4 . 不同的编码体系,他们如何使用,如何影响执行绩效.
那要看你具体做啥，实现啥功能。计算机工程等。
研究那些发论文还是比较难的，因为做硬件的话理论比较少，没有学术的意思。
数传信号处理是一个一个大多数现代的电子系统的部份高度易膨胀的领域。 如此系统的例子是移动的沟通, MP3/激光唱碟/ 数字化视频光盘驱动器和被例如心律调整器和助听器和运算法则的例子医学的系统是不同类型的过滤，编码和图像承认。 时常一个真正的时间需求存在, 哪一极限可能性运行在一部标准的计算机中处理的信号。 标准的处理器是被发展包括宽范围的申请而且能因此被用于许多系统而且给高的柔性替代选择。 然而，许多申请有在举例来说生产和耗电量上的需求以要求申请特性建筑学。 这课程将会提供对一件运算法则规格如何能从一给定组的标准被实现的洞察。课程的主要部份将会把重心集中在能被实现的申请特性建筑学的设计在或之上再结构的硬件, 举例来说 FPGAs,或当一个订制的线路,也就是 ASIC 。 标准的信号处理器和他们的关系对其他的解决也将会被讨论。 内容是: 1. 信号的描述和表现处理运算法则: 信号-流程,数据-流程和依赖曲线图和重复的观念跳跃。 2. 建筑的变形–为高的生产及[或] 低的耗电量处理的再时间安排，流水线流通和平行的观念。 不同类型的建筑学 , 像是时间- 多重发讯和被映射的硬件和变形如何能在他们之间被做使用展开的观念和折叠的。 3. 运算法则变形–运算法则的复杂能如何被减少并且正在藉此经过力量减少的观念达成比较有效率的落实。 4. 不同的数系统,他们被用的方式，而且他们如何影响落实和表现。