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提出一種基于三層前饋BP神經網絡實現圖像壓縮算法的方案，該方案采用可重載IP核和VHDL代碼相結合的設計方式。對方案中重要單元一秉累加單元進行了FPGA設計，該模塊設計采用流水線處理方式，增大了數據吞吐量，減小了系統延時，提高了時鐘頻率，并完成了該單元的行為級功能仿真。仿真結果驗證了FPGA設計的可行性。
神經網絡（Neural Networks）是人工神經網絡（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，并能在腦海中重現這些圖像信息，這不僅與人腦的海量信息存儲能力有關，還與人腦的信息處理能力，包括數據壓縮能力有關。在各種神經網絡中，多層前饋神經網絡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神經網絡。采用BP神經網絡模型能完成圖像數據的壓縮處理。在圖像壓縮中，神經網絡的處理優勢在于巨量并行性；信息處理和存儲單元結合在一起；自組織自學習功能。
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