Verilog实现的8bit到16bit Gamma变换表

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资源摘要信息: "Gamma_table.rar" 知识点: 1. Gamma校正(Gamma Correction): Gamma校正是一种图像处理技术,用于调整图像的亮度。它可以在显示器上显示图像之前或者在数字相机拍摄时进行应用。这种技术的目的是为了补偿人类视觉对亮度的非线性感知特性。Gamma校正通常涉及Gamma曲线的调整,这种曲线反映了输入信号和输出亮度之间的关系。 2. Verilog HDL: Verilog是一种硬件描述语言(HDL),被广泛应用于电子系统的设计和描述。Verilog HDL能够实现从算法级、门级到开关级不同层次的描述。这种语言的设计灵感来源于C语言,它允许设计师采用类似于软件编程的方式来描述电子电路的行为和结构。 3. 数字信号处理(Digital Signal Processing, DSP): 在Verilog HDL编写的输入8bit,输出16bit的gamma程序中,涉及到了数字信号处理的概念。数字信号处理是使用数字技术对信号进行采样、量化、编码、滤波、压缩或者变换等处理的过程。数字信号处理通常用于图像、声音等信号的处理,以达到提升信号质量、压缩数据等目的。 4. Gamma变换(Gamma Transformation): 在图像处理中,Gamma变换是一种非线性操作,用于调整图像的亮度和对比度。Gamma变换通常用来修正显示设备和源图像之间亮度感知的不匹配。例如,计算机显示器的Gamma值通常是2.2,而如果源图像按照线性方式处理,则在显示器上显示时会显得比较暗,因此通过Gamma变换可以将图像调整得更加符合人眼的亮度感知。 5. 查找表(Lookup Table, LUT): 查找表是数字系统中一种存储数据以供快速查询的方法。在这个Gamma程序中,使用查找表可以存储预计算好的Gamma值,以此来提高处理速度。在硬件实现中,查找表可以通过ROM(只读存储器)或RAM(随机存取存储器)来实现。查找表方法在需要大量预定义数据的场景下非常有用,例如在图形处理、信号处理等场合。 6. 输入输出位宽: 在Gamma_table.v文件中提到的输入8bit和输出16bit,是指Verilog程序的输入输出端口的数据宽度。输入端口为8位宽,意味着可以处理0到255之间的值;输出端口为16位宽,意味着输出值的范围可以扩展到65535。位宽的选择通常取决于处理信号的精度需求。 7. 表格驱动方法: 在硬件描述语言中,表格驱动方法是一种常见的编程范式,通过定义一系列预计算值或者规则,来简化逻辑的复杂度。这种方法通常用于实现复杂的函数映射,如本例中的Gamma变换,可以使用查找表来存储变换结果,从而避免复杂的计算。 综上所述,文件中提到的Gamma_table.rar包含了Gamma_table.v文件,它涉及了Verilog HDL编写的一个实现Gamma变换的数字信号处理程序。通过这个程序,可以在数字系统中实现对图像亮度的校正。程序的实现通过查找表来优化处理速度,而使用8位到16位的输入输出位宽提供了足够的精度。

def get_data(train_df): train_df = train_df[['user_id', 'behavior_type']] train_df=pd.pivot_table(train_df,index=['user_id'],columns=['behavior_type'],aggfunc={'behavior_type':'count'}) train_df.fillna(0,inplace=True) train_df=train_df.reset_index(drop=True) train_df.columns=train_df.columns.droplevel(0) x_train=train_df.iloc[:,:3] y_train=train_df.iloc[:,-1] type=torch.float32 x_train=torch.tensor(x_train.values,dtype=type) y_train=torch.tensor(y_train.values,dtype=type) print(x_train) print(y_train) return x_train ,y_train x_train,y_train=get_data(train_df) x_test,y_test=get_data(test_df) print(x_test) #创建模型 class Order_pre(nn.Module): def __init__(self): super(Order_pre, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(3) self.fc1=nn.Linear(3,6) self.fc2 = nn.Linear(6, 12) self.fc3 = nn.Linear(12, 24) self.dropout=nn.Dropout(0.5) self.fc4 = nn.Linear(24, 48) self.fc5 = nn.Linear(48, 96) self.fc6 = nn.Linear(96, 1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = self.dropout(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc4(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc5(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc6(x) return x #定义模型、损失函数和优化器 model=Order_pre() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.05) #开始跑数据 for epoch in range(1,50): #预测值 y_pred=model(x_train) #损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) #反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('epoch',epoch,'loss',loss) # 开始预测y值 y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.detach().numpy() y_test=y_test.detach().numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv') 如果我想要使用学习率调度器应该怎么操作

2023-06-13 上传