隨著圖像處理技術(shù)和投影技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對高沉浸感的虛擬現(xiàn)實場景提出了更高的要求，這種虛擬顯示的場景往往由多通道的投影儀器同時在屏幕上投影出多幅高清晰的圖像，再把這些單獨的圖像拼接在一起組成一幅大場景的圖像。而為了給人以逼真的效果，投影的屏幕往往被設(shè)計為柱面屏幕，甚至是球面屏幕。當圖像投影在柱面屏幕的時候就會發(fā)生幾何形狀的變化，而避免這種幾何變形的就是圖像拼接過程中的幾何校正和邊緣融合技術(shù)。 一個大場景可視化系統(tǒng)由投影機、投影屏幕、圖像融合機等主要模塊組成。在虛擬現(xiàn)實應用系統(tǒng)中，要實現(xiàn)高臨感的多屏幕無縫拼接以及曲面組合顯示，顯示系統(tǒng)還需要運用幾何數(shù)字變形及邊緣融合等圖像處理技術(shù)，實現(xiàn)諸如在平面、柱面、球面等投影顯示面上顯示圖像。而關(guān)鍵設(shè)備在于圖像融合機，它實時采集圖形服務器，或者PC的圖像信號，通過圖像處理模塊對圖像信息進行幾何校正和邊緣融合，在處理完成后再送到顯示設(shè)備。 本課題提出了一種基于FPGA技術(shù)的圖像處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的AiD采集、圖像數(shù)據(jù)在SRAM以及SDRAM中的存取、圖像在FPGA內(nèi)部的DSP運算以及圖像數(shù)據(jù)的D/A輸出。系統(tǒng)設(shè)計的核心部分在于系統(tǒng)的控制以及數(shù)字信號的處理。本課題采用XilinxVirtex4系列FPGA作為主處理芯片，并利用VerilogHDL硬件描述語言在FPGA內(nèi)部設(shè)計了A/D模塊、D/A模塊、SRAM、SDRAM以及ARM處理器的控制器邏輯。 本課題在FPGA圖像處理系統(tǒng)中設(shè)計了一個ARM處理器模塊，用于上電時對系統(tǒng)在圖像變化處理時所需參數(shù)進行傳遞，并能實時從上位機更新參數(shù)。該設(shè)計在提高了系統(tǒng)性能的同時也便于系統(tǒng)擴展。 本文首先介紹了圖像處理過程中的幾何變化和圖像融合的算法，接著提出了系統(tǒng)的設(shè)計方案及模塊劃分，然后圍繞FPGA的設(shè)計介紹了SDRAM控制器的設(shè)計方法，最后介紹了ARM處理器的接口及外圍電路的設(shè)計。
上傳時間： 2013-04-24
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可靠通信要求消息從信源到信宿盡量無誤傳輸，這就要求通信系統(tǒng)具有很好的糾錯能力，如使用差錯控制編碼。自仙農(nóng)定理提出以來，先后有許多糾錯編碼被相繼提出，例如漢明碼，BCH碼和RS碼等，而C。Berrou等人于1993年提出的Turbo碼以其優(yōu)異的糾錯性能成為通信界的一個里程碑。 然而，Turbo碼迭代譯碼復雜度大，導致其譯碼延時大，故而在工程中的應用受到一定限制，而并行Turbo譯碼可以很好地解決上述問題。本論文的主要工作是通過硬件實現(xiàn)一種基于幀分裂和歸零處理的新型并行Turbo編譯碼算法。論文提出了一種基于多端口存儲器的并行子交織器解決方法，很好地解決了并行訪問存儲器沖突的問題。 本論文在現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)平臺上實現(xiàn)了一種基于幀分裂和籬笆圖歸零處理的并行Turbo編譯碼器。所實現(xiàn)的并行Turbo編譯碼器在時鐘頻率為33MHz，幀長為1024比特，并行子譯碼器數(shù)和最大迭代次數(shù)均為4時，可支持8.2Mbps的編譯碼數(shù)掘吞吐量，而譯碼時延小于124us。本文還使用EP2C35FPGA芯片設(shè)計了系統(tǒng)開發(fā)板。該開發(fā)板可提供高速以太網(wǎng)MAC／PHY和PCI接口，很好地滿足了通信系統(tǒng)需求。系統(tǒng)測試結(jié)果表明，本文所實現(xiàn)的并行Turbo編譯碼器及其開發(fā)板運行正確、有效且可靠。 本論文主要分為五章，第一章為緒論，介紹Turbo碼背景和硬件實現(xiàn)相關(guān)技術(shù)。第二章為基于幀分裂和歸零的并行Turbo編碼的設(shè)計與實現(xiàn)，分別介紹了編碼器和譯碼器的RTL設(shè)計，還提出了一種基于多端口存儲器的并行子交織器和解交織器設(shè)計。第三章討論了使用NIOS處理器的SOC架構(gòu)，使用SOC架構(gòu)處理系統(tǒng)和基于NIOSII處理器和uC／0S一2操作系統(tǒng)的架構(gòu)。第四章介紹了FPGA系統(tǒng)開發(fā)板設(shè)計與調(diào)試的一些工作。最后一章為本文總結(jié)及其展望。
上傳時間： 2013-04-24
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隨著圖像分辨率的越來越高，軟件實現(xiàn)的圖像處理無法滿足實時性的需求；同時FPGA等可編程器件的快速發(fā)展使得硬件實現(xiàn)圖像處理變得可行。如今基于FPGA的圖像處理研究成為了國內(nèi)外的一個熱門領(lǐng)域。 本文在FPGA平臺上，用Verilog HDL實現(xiàn)了一個研究圖像處理算法的可重復配置的硬件模塊架構(gòu)，架構(gòu)包括PC機預處理和通信軟件，控制模塊，計算單元，存儲器模塊和通信適配模塊五個部分。其中的計算模塊負責具體算法的實現(xiàn)，根據(jù)不同的圖像處理算法可以獨立實現(xiàn)。架構(gòu)為計算模塊實現(xiàn)了一個可添加、移出接口，不同的算法設(shè)計只要符合該接口就可以方便的加入到模塊架構(gòu)中來進行調(diào)試和運行。 在硬件架構(gòu)的基礎(chǔ)上本文實現(xiàn)了排序濾波，中值濾波，卷積運算及高斯濾波，形態(tài)學算子運算等經(jīng)典的圖像處理算法。討論了FPGA的圖像處理算法的設(shè)計方法及優(yōu)化策略，通過性能分析，F(xiàn)PGA實現(xiàn)圖像處理在時間上比軟件處理有了很大的提高；通過結(jié)果的比較，發(fā)現(xiàn)FPGA的處理結(jié)果達到了軟件處理幾乎同等的效果水平。最后本文在實現(xiàn)較大圖片處理和圖像處理窗口的大小可配置性方面做了一定程度的討論和改進，提高了算法的可用性，同時為進一步的研究提供了更加便利的平臺。 整個設(shè)計都是在ISE8.2和ModelSim第三方仿真軟件環(huán)境下開發(fā)的，在xilinx的Spartan-3E XC3S500E硬件平臺上實現(xiàn)。在軟件仿真過程中利用了ISE8.2自帶仿真工具和ModelSim結(jié)合使用。 本課題為制造FPGA的專用圖像處理芯片做了有益的探索性研究，為實現(xiàn)FPGA為核心處理芯片的實時圖像處理系統(tǒng)有著積極的作用。
上傳時間： 2013-05-30
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遺傳算法是基于自然選擇的一種魯棒性很強的解決問題方法。遺傳算法已經(jīng)成功地應用于許多難優(yōu)化問題，現(xiàn)已成為尋求滿意解的最佳工具之一。然而，較慢的運行速度也制約了其在一些實時性要求較高場合的應用。利用硬件實現(xiàn)遺傳算法能夠充分發(fā)揮硬件的并行性和流水線的特點，從而在很大程度上提高算法的運行速度。 本文對遺傳算法進行了理論介紹和分析，結(jié)合硬件自身的特點，選用了適合硬件化的遺傳算子，設(shè)計了標準遺傳算法硬件框架；為了進一步利用硬件自身的并行特性，同時提高算法的綜合性能，本文還對現(xiàn)有的一些遺傳算法的并行模型進行了研究，討論了其各自的優(yōu)缺點及研究現(xiàn)狀，并在此基礎(chǔ)上提出一種適合硬件實現(xiàn)的粗粒度并行遺傳算法。 我們構(gòu)建的基于FPGA構(gòu)架的標準遺傳算法硬件框架，包括初始化群體、適應度計算、選擇、交叉、變異、群體存儲和控制等功能模塊。文中詳細分析了各模塊的功能和端口連接，并利用硬件描述語言編寫源代碼實現(xiàn)各模塊功能。經(jīng)過功能仿真、綜合、布局布線、時序仿真和下載等一系列步驟，實現(xiàn)在Altera的Cyclone系列FPGA上。并且用它嘗試解決一些函數(shù)的優(yōu)化問題，給出了實驗結(jié)果。這些硬件模塊可以被進一步綜合映射到ASIC或做成IP核方便其他研究者調(diào)用。 最后，本文對硬件遺傳算法及其在函數(shù)優(yōu)化中的一些尚待解決的問題進行了討論，并對本課題未來的研究進行了展望。
標簽： FPGA 算法 硬件 實現(xiàn)研究
上傳時間： 2013-07-22
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隨著電子技術(shù)和計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，視頻圖像處理技術(shù)近年來得到極大的重視和長足的發(fā)展，其應用范圍主要包括數(shù)字廣播、消費類電子、視頻監(jiān)控、醫(yī)學成像及文檔影像處理等領(lǐng)域。當前視頻圖像處理主要問題是當處理的數(shù)據(jù)量很大時，處理速度慢，執(zhí)行效率低。而且視頻算法的軟件和硬件仿真和驗證的靈活性低。 本論文首先根據(jù)視頻信號的處理過程和典型視頻圖像處理系統(tǒng)的構(gòu)成提出了基于FPGA的視頻圖像處理系統(tǒng)總體框圖；其次選擇視頻轉(zhuǎn)換芯片SAA7113，完成視頻圖像采集模塊的設(shè)計，主要分三步完成：1)配置視頻轉(zhuǎn)換芯片的工作模式，完成視頻轉(zhuǎn)化芯片SAA7113的初始化：2)通過分析輸出數(shù)據(jù)流的格式標準，來識別奇偶場信號、場消隱信號和有效行數(shù)據(jù)的開始和結(jié)束信號三種控制信號，并根據(jù)控制信號，用Verilog硬件描述語言編程實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的采集；3)分析SRAM的讀寫控制時序，采用兩塊SRAM完成圖像數(shù)據(jù)的存儲。然后編寫軟件測試文件，在ISE Simulator仿真環(huán)境進行程序測試與運行，并分析仿真結(jié)果，驗證了數(shù)據(jù)采集和存儲的正確性；最后，對常用視頻圖像算法的MATLAB仿真，選擇適當?shù)乃阕樱捎霉ぞ進ATLAB、System Generator for DSP和ISE，利用模塊構(gòu)建方式，搭建視頻算法平臺，實現(xiàn)圖像平滑濾波、銳化濾波算法，在Simulink中仿真并自動生成硬件描述語言和網(wǎng)表，對資源的消耗做簡要分析。 本論文的創(chuàng)新點是采用新的開發(fā)環(huán)境System Generator for DSP實現(xiàn)視頻圖像算法。這種開發(fā)視頻圖像算法的方式靈活性強、設(shè)計周期短、驗證方便、是視頻圖像處理發(fā)展的必然趨勢。
標簽： FPGA 視頻圖像 處理系統(tǒng)
上傳時間： 2013-07-28
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EWB經(jīng)典實用列子，基于單片機的經(jīng)典應用。
標簽： EWB
上傳時間： 2013-06-22
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基于FPGA的彩色LED大屏幕顯示系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
標簽： LED 彩色 大屏幕顯示系統(tǒng)
上傳時間： 2013-07-29
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遺傳算法是一種基于自然選擇原理的優(yōu)化算法，在很多領(lǐng)域有著廣泛的應用。但是，遺傳算法使用計算機軟件實現(xiàn)時，會隨著問題復雜度和求解精度要求的提高，產(chǎn)生很大的計算延時，這種計算的延時限制了遺傳算法在很多實時性要求較高場合的應用。為了提升運行速度，可以使用FPGA作為硬件平臺，設(shè)計數(shù)字系統(tǒng)完成遺傳算法。和軟件實現(xiàn)相比，硬件實現(xiàn)盡管在實時性和并行性方面具有很大優(yōu)勢，但同時會導致系統(tǒng)的靈活性不足、通用性不強。本文針對上述矛盾，使用基于功能的模塊化思想，將基于FPGA的遺傳算法硬件平臺劃分成兩類模塊：系統(tǒng)功能模塊和算子功能模塊。針對不同問題，可以在保持系統(tǒng)功能模塊不變的前提下，選擇不同的遺傳算子功能模塊完成所需要的優(yōu)化運算。本文基于Xilinx公司的Virtex5系列FPGA平臺，使用VerilogHDL語言實現(xiàn)了偽隨機數(shù)發(fā)生模塊、隨機數(shù)接口模塊、存儲器接口/控制模塊和系統(tǒng)控制模塊等系統(tǒng)功能模塊，以及基本位交叉算子模塊、PMX交叉算子模塊、基本位變異算子模塊、交換變異算子模塊和逆轉(zhuǎn)變異算子模塊等遺傳算法功能模塊，構(gòu)建了系統(tǒng)功能構(gòu)架和遺傳算子庫。該設(shè)計方法不僅使遺傳算法平臺在解決問題時具有更高的靈活性和通用性，而且維持了系統(tǒng)架構(gòu)的穩(wěn)定。本文設(shè)計了多峰值、不連續(xù)、不可導函數(shù)的極值問題和16座城市的旅行商問題 (TSP)對遺傳算法硬件平臺進行了測試。根據(jù)測試結(jié)果，該硬件平臺表現(xiàn)良好，所求取的最優(yōu)解誤差均在1％以內(nèi)。相對于軟件實現(xiàn)，該系統(tǒng)在求解一些復雜問題時，速度可以提高2個數(shù)量級。最后，本文使用FPGA實現(xiàn)了粗粒度并行遺傳算法模型，并用于 TSP問題的求解。將硬件平臺的運行速度在上述基礎(chǔ)上提高了近1倍，取得了顯著的效果。關(guān)鍵詞：遺傳算法，硬件實現(xiàn)，并行設(shè)計，F(xiàn)PGA，TSP
標簽： FPGA 算法 硬件實現(xiàn)
上傳時間： 2013-06-15
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熟練掌握Verilog HDL的十大基本功
標簽： verilog
上傳時間： 2013-05-18
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隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為眾多應用系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)。它的發(fā)展主要依賴于兩個性質(zhì)不同、自成體系但又緊密相關(guān)的研究領(lǐng)域：圖像處理算法及其相應的電路實現(xiàn)。圖像處理系統(tǒng)的硬件實現(xiàn)—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數(shù)字信號處理器(Digital Signal Process)和現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關(guān)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(shù)據(jù)量很大，要求處理速度快，但運算結(jié)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(tǒng)更適合于圖像的預處理。本文設(shè)計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統(tǒng)。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(jié)合小波系數(shù)尺度間關(guān)系的鄰域閾值去噪算法。經(jīng)Matlab實驗表明，相比于其他幾種經(jīng)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(jié)，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎(chǔ)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(xiàn)；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和FPGA內(nèi)部各功能模塊的具體實現(xiàn)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(tǒng)核心控制模塊，并對各個系統(tǒng)模塊和整體進行了仿真驗證，結(jié)果表明本文設(shè)計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)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(guān)鍵詞：圖像處理系統(tǒng)，F(xiàn)PGA，圖像去噪算法，小波變換
上傳時間： 2013-05-16
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