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提出一種基于三層前饋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)圖像壓縮算法的方案，該方案采用可重載IP核和VHDL代碼相結(jié)合的設(shè)計方式。對方案中重要單元一秉累加單元進行了FPGA設(shè)計，該模塊設(shè)計采用流水線處理方式，增大了數(shù)據(jù)吞吐量，減小了系統(tǒng)延時，提高了時鐘頻率，并完成了該單元的行為級功能仿真。仿真結(jié)果驗證了FPGA設(shè)計的可行性。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ar—tificial Neural Networks）的簡稱，是當前的研究熱點之一。人腦在接受視覺感官傳來的大量圖像信息后，能迅速做出反應(yīng)，并能在腦海中重現(xiàn)這些圖像信息，這不僅與人腦的海量信息存儲能力有關(guān)，還與人腦的信息處理能力，包括數(shù)據(jù)壓縮能力有關(guān)。在各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的信息處理能力，由于其采用BP算法，因此也稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能完成圖像數(shù)據(jù)的壓縮處理。在圖像壓縮中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理優(yōu)勢在于巨量并行性；信息處理和存儲單元結(jié)合在一起；自組織自學(xué)習(xí)功能。
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