專輯類-實用電子技術專輯-385冊-3.609G 電子連接器設計基礎-35頁-1.3M.ppt
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：cuiqiang
專輯類-實用電子技術專輯-385冊-3.609G LCD-電子密碼鎖-4頁-2.2M.pdf
上傳時間： 2013-07-29
上傳用戶：giser
專輯類-數字處理及顯示技術專輯-106冊-9138M 子波變換理論及其在信號處理中的應用-200頁-2.7M.pdf
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：gtzj
專輯類-網絡及電腦相關專輯-114冊-4.31G ip地址管理與子網劃分-5.3M-PDF.zip
上傳時間： 2013-07-21
上傳用戶：bg6jsx
為了克服傳統的局部特征匹配算法對噪聲和圖像灰度非線性變換敏感的不足，提出了基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）描述算子的特征匹配算法。該算法首先
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：hphh
本代碼實現了OFDM系統的子空間盲信道估計，實現了ber性能
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：gzming
信息技術的發展，數字化產品的普及，導致了對嵌入式開發的巨大需求。以Linux為宿主機系統，搭配一個交叉編譯環境，為嵌入式設備生成可執行程序己成為現在日益流行的編譯嵌入式軟件的解決方案。而開放源代碼的GNUT具鏈是一套開源的開發環境，是嵌入式軟件開發中理想的交叉編譯器。但現有GNUI具鏈支持的平臺并不能滿足層出不窮的嵌入式產品的開發需要，仍有許多平臺得不到支持，例如我們進行的minix向ARM-MINIX平臺的移植。 本文以在linux環境下構建MINIX嵌入式系統的交叉編譯工具鏈為背景，首先介紹了交叉編譯系統的基本組成和結構，以及利用GCC構建交叉編譯環境的優越性。然后對目標平臺作了介紹。分析了GCC編譯器，說明了GCC的設計思想，系統結構，介紹了GNU Binutils的功能，使用方法；接著分析了GNU工具鏈中的GAS和GLD的實現機制及源代碼結構，由于BFD是GNUBinutils的基礎，GAS和GLD都是使用BFD庫來操作目標文件，因此在這一部分本文對BFD庫的工作機制，數據結構也作了重點分析。緊接著說明了GCC交叉編譯系統的移植思路和方法，實現難點，以及一些相關技術細節，這涉及到了若干重要的C源文件，Makefile，配置文件的修改，重點給出了BFD庫，GAS和GLD的分析及其重定向(通常GCC生成的目標程序是針對GNU/Linux系統的)的實現；然后本文給出了在GNU/Linux宿主機上構建針對ARM-MINIX的參數設置及過程：最后對本文所做的工作進行了總結。
上傳時間： 2013-05-31
上傳用戶：wangzhen1990
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。遺傳算法已經成功地應用于許多難優化問題，現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。利用硬件實現遺傳算法能夠充分發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，結合硬件自身的特點，選用了適合硬件化的遺傳算子，設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，討論了其各自的優缺點及研究現狀，并在此基礎上提出一種適合硬件實現的粗粒度并行遺傳算法。 我們構建的基于FPGA構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各模塊功能。經過功能仿真、綜合、布局布線、時序仿真和下載等一系列步驟，實現在Altera的Cyclone系列FPGA上。并且用它嘗試解決一些函數的優化問題，給出了實驗結果。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用。 最后，本文對硬件遺傳算法及其在函數優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。
上傳時間： 2013-07-22
上傳用戶：誰偷了我的麥兜
EWB經典實用列子，基于單片機的經典應用。
標簽： EWB
上傳時間： 2013-06-22
上傳用戶：wsm555
遺傳算法是一種基于自然選擇原理的優化算法，在很多領域有著廣泛的應用。但是，遺傳算法使用計算機軟件實現時，會隨著問題復雜度和求解精度要求的提高，產生很大的計算延時，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，設計數字系統完成遺傳算法。和軟件實現相比，硬件實現盡管在實時性和并行性方面具有很大優勢，但同時會導致系統的靈活性不足、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：系統功能模塊和算子功能模塊。針對不同問題，可以在保持系統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化運算。本文基于Xilinx公司的Virtex5系列FPGA平臺，使用VerilogHDL語言實現了偽隨機數發生模塊、隨機數接口模塊、存儲器接口/控制模塊和系統控制模塊等系統功能模塊，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變異算子模塊等遺傳算法功能模塊，構建了系統功能構架和遺傳算子庫。該設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，而且維持了系統架構的穩定。本文設計了多峰值、不連續、不可導函數的極值問題和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。根據測試結果，該硬件平臺表現良好，所求取的最優解誤差均在1％以內。相對于軟件實現，該系統在求解一些復雜問題時，速度可以提高2個數量級。最后，本文使用FPGA實現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上提高了近1倍，取得了顯著的效果。關鍵詞：遺傳算法，硬件實現，并行設計，FPGA，TSP
上傳時間： 2013-06-15
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