成功量產金士頓4G工具SK6281PDT20080123[1]
上傳時間： 2013-04-24
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隨著空間科學任務的增加,需要處理的空間科學數據量激增,要求建立一個高速的空間數據連接網絡.高速復接器作為空間飛行器星上網絡的關鍵設備,其性能對整個空間數據網絡的性能起著重要影響.該文闡述了利用先入先出存儲器FIFO進行異步速率調整,應用VHDL語言和可編程門陣列FPGA技術,對多個信號源數據進行數據打包、信道選通調度和多路復接的方法.設計中,用VHDL語言對高速復接器進行行為級建模,為了驗證這個模型,首先使用軟件進行仿真,通過編寫testbench程序模擬FIFO的動作特點,對程序輸入信號進行仿真,在軟件邏輯仿真取得預期結果后,繼續設計硬件電路,設計出的實際電路實現了將來自兩個不同速率的信源數據(1394總線數據和1553B總線數據)復接成一路符合CCSDS協議的位流業務數據.在實驗調試中對FPGA的輸出數據進行檢驗,同時對設計方法進行驗證.驗證結果完全符合設計目標.應用硬件可編程邏輯芯片FPGA設計高速復接器,大幅度提高了數據的復接速率,可應用于未來的星載高速數據系統中,能夠完成在軌系統的數據復接任務.
上傳時間： 2013-07-17
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語音識別技術是信息技術領域的重要發展方向之一,小詞匯量非特定人孤立詞語音識別是語音識別領域中一個具有廣泛應用背景的分支,在家電遙控、智能玩具、人機交互等領域有著重要的應用價值.語音識別芯片從20世紀90年代開始出現,目前的語音識別芯片都是以DSP為核心集成的語音識別系統,算法主要通過軟件實現,為了提高速度和降低成本,下一代語音識別芯片將設計成軟硬件協同實現,本文的目的是使用全硬件方法實現語音識別算法,為軟硬件協同實現的方案提供參考.本論文主要完成了以下工作:(1)在選定的FPGA平臺上,完成了整個系統的硬件設計.(2)對于硬件中難于實現而且占用較多資源的乘法器、求對數、求平方根以及快速傅立葉變換等關鍵模塊,本文都根據電路的具體特點,給出了巧妙的實現方案,完成了算法需要的功能.(3)設計中使用了模塊復用和流水線技術.(4)根據設計結果,給出了各個模塊占用的硬件資源和運行速度.實驗結果表明,本文所設計的硬件系統能夠正常工作,在速度和面積方面都達到了設計要求.
上傳時間： 2013-06-12
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華為7號信令教材，最詳細版本，學習者最想要找的就是這個啦。
上傳時間： 2013-07-20
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上傳時間： 2013-06-18
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人體血液成份的無創檢測是生物醫學領域尚未攻克的前沿課題之一，動態光譜法在理論上克服了其它檢測方法難以逾越的障礙——個體差異和測量條件對檢測結果的影響。實現動態光譜檢測，其關鍵在于采集多波長的光電容積脈搏波信號，并對其進行處理。針對動態光譜檢測中信號微弱、信噪比低、處理數據量大的特點，本文設計了基于FPGA和面陣CCD攝像頭的動態光譜數據采集與預處理系統，提高檢測精度，采集出滿足動態光譜信號提取要求的光電脈搏波；并對動態光譜頻域提取法的核心算法FFT的FPGA實現進行研究。 課題提出用高靈敏度的面陣CCD攝像頭替代常規光柵光譜儀中的光電接收器，實現對多波長的光電容積脈搏波的檢測。結合面陣CCD的二維圖像特點，采用信號累加法去除噪聲，提高信號的信噪比。 創新性的提出一種不同于以往的信號累加方法——將處于同一行的視頻信號在采樣過程中直接累加，然后再進行傳輸和存儲。不同于幀累加和異行累加，這種同行累加方式不但大大的提高了信號的信噪比，同時減小了數據的傳輸速度和傳輸量，降低了對存儲器容量的要求，改善了動態光譜信號檢測系統的性能。 針對面陣CCD攝像頭輸出的復合視頻信號的特點，設計視頻信號解調電路，得到高速、高精度的數字視頻信號和準確的視頻同步信號，用于后續的視頻信號采集與處理。 根據動態光譜信號檢測和視頻信號采集的要求，選擇可編程邏輯器件FPGA作為硬件平臺，設計并實現了基于FPGA和面陣CCD攝像頭的光電脈搏波采集與預處理系統。該系統實現了視頻信號的精確定位，通過光譜信號的高速同行累加，實現了光電脈搏波信號的高精度檢測。系統采用基于FPGA的Nios II嵌入式處理器系統，通過對其應用程序的開發，可靠的實現了數據的采集、傳輸和存儲，提高了系統的集成度，降低了開發成本。 為實現動態光譜信號的頻域提取，研究了基于FPGA的FFT實現方案，對各關鍵模塊進行設計，為動態光譜信號的進一步處理打下良好的基礎。 最后，通過實驗證明了系統數據采集的正確性和信號預處理的可行性，得到了符合動態光譜信號提取要求的脈搏波信號。
上傳時間： 2013-04-24
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上傳時間： 2013-05-21
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隨著多媒體技術的發展，數字圖像處理已經成為眾多應用系統的核心和基礎。它的發展主要依賴于兩個性質不同、自成體系但又緊密相關的研究領域：圖像處理算法及其相應的電路實現。圖像處理系統的硬件實現—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數字信號處理器(Digital Signal Process)和現場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預處理的數據量很大，要求處理速度快，但運算結果相對比較簡單。相對于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統更適合于圖像的預處理。本文設計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應的Matlab 仿真；然后，為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點，本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準則同時結合小波系數尺度間關系的鄰域閾值去噪算法。經Matlab實驗表明，相比于其他幾種經典算法，本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統的總體結構和FPGA內部各功能模塊的具體實現方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統核心控制模塊，并對各個系統模塊和整體進行了仿真驗證，結果表明本文設計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統能滿足實際的圖像處理要求，具有一定的理論和實際應用價值。關鍵詞：圖像處理系統，FPGA，圖像去噪算法，小波變換
上傳時間： 2013-05-16
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高性能ADC產品的出現，給混合信號測試領域帶來前所未有的挑戰。并行ADC測試方案實現了多個ADC測試過程的并行化和實時化，減少了單個ADC的平均測試時間，從而降低ADC測試成本。本文實現了基于FPGA的ADC并行測試方法。在閱讀相關文獻的基礎上，總結了常用ADC參數測試方法和測試流程。使用FPGA實現時域參數評估算法和頻域參數評估算法，并對2個ADC在不同樣本數條件下進行并行測試。 本研究通過在FPGA內部實現ADC測試時域算法和頻域算法相結合的方法來搭建測試系統，完成了音頻編解碼器WM8731L的控制模式接口、音頻數據接口、ADC測試時域算法和頻域算法的FPGA實現。整個測試系統使用Angilent33220A任意信號發生器提供模擬激勵信號，共用一個FPGA內部實現的采樣時鐘控制模塊。并行測試系統將WM8731.L片內的兩個獨立ADC的串行輸出數據分流成左右兩通道，并對其進行串并轉換。然后對左右兩個通道分別配置一個FFT算法模塊和時域算法模塊，并行地實現了ADC參數的評估算法。在樣本數分別為128和4096的實驗條件下，對WM8731L片內2個被測.ADC并行地進行參數評估，被測參數包括增益GAIN、偏移量OFFSET、信噪比SNR、信號與噪聲諧波失真比SINAD、總諧波失真THD等5個常用參數。實驗結果表明，通過在FPGA內配置2個獨立的參數計算模塊，可并行地實現對2個相同ADC的參數評估，減小單個ADC的平均測試時間。FPGA片內實時評估算法的實現節省了測試樣本傳輸至自動測試機PC端的時間。而且只需將HDL代碼多次復制，就可實現多個被測ADC在同一時刻并行地被評估，配置靈活。基于FPGA的ADC并行測試方法易于實現，具有可行性，但由于噪聲的影響，測試精度有待進一步提高。該方法可用于自動測試機的混合信號選項卡或測試子系統。
上傳時間： 2013-06-07
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：51單片機的GSM收發短信C程序，包括了字庫轉換及IIC通信程序
上傳時間： 2013-04-24
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