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實時檢測

  • 基于ARM的T波交替檢測技術

    心血管系統疾病是現今世界上發病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作為一種非穩態的心電變異性現象,是指心電T波段振幅、形態甚至極性逐拍交替變化。大量研究表明,TWA與室性心律失常、心臟性猝死等有直接密切的關系,已成為一種無創獨立性預測指標。隨著數字信號處理技術和計算機技術的迅速發展,微伏級的TWA已經可以被檢出,并且精度越來越高。本文以T波交替檢測為中心,基于ARM給出了T波交替檢測技術原理性樣機的硬件及軟件,實現實時監護的目的。 在TWA檢測研究中,需要對心電信號進行預處理,即信號去噪和特征點檢測。小波分析以其多分辨率的特性和表征時頻兩域信號局部特征的能力成為我們選取的心電信號自動分析手段。文中采用小波變換將原始心電信號分解為不同頻段的細節信號,根據三種主要噪聲的不同能量分布,采用自適應閾值和軟硬閾值折衷處理策略用閾值濾波方法對原始信號進行去噪處理:同時基于心電信號的特征點R峰對應于Mexican-hat小波變換的極值點,因此我們使用Mexican-hat小波檢測R峰,通過附加檢測方案確保了位置的準確性,并根據需要提出了T波矩陣提取方法。 隨后文章介紹了T波交替的產生機理及研究進展,分別從臨床應用和檢測方法上展現了目前TWA的發展進程,并利用了譜分析法、相關分析法和移動平均修正算法分別從時域和頻域對一些樣本數據進行T波交替檢測。在檢測中譜分析法抗噪能力較強,但作為一種頻域檢測方法,無法檢測非穩態TWA信號,而相關分析法受呼吸、噪聲影響較大,數據要求較高,因此可以在譜分析檢測為陽性TWA基礎上,再對信號進行相關分析,從而克服自身算法缺陷,確定交替幅度和時間段。最后對影響檢測結果的因素進行討論研究,從而降低檢測誤差。 文章還設計了T波交替檢測技術原理性樣機的關鍵部分電路和軟件框架。硬件部分圍繞ARM核的Samsung S3C44BOX為核心,設計了該樣機的關鍵電路,包括采集模塊、數據處理模塊(外部存儲電路、通信接口電路等)。其中在采集模塊中針對心電信號是微弱信號并且干擾大的特點,采用了具有高共模抑制比和高輸入阻抗的分級放大電路,有效的提取了信號分量:A/D轉換電路保證了信號量化的高精度。利用USB接口芯片和刪內部異步串行通訊實現系統與外界聯系。系統軟件中首先介紹了系統的軟件開發環境,然后給出了心電信號分析及處理程序設計流程圖及實現,使它們共同完成系統的軟件監護功能。

    標簽: ARM 檢測技術

    上傳時間: 2013-07-27

    上傳用戶:familiarsmile

  • 基于ARM的鋼廠實時能耗監測系統設計

    近年來,隨著社會經濟的發展,社會對能源的需求量越來越大,對能源的依賴性也越來越強,而同時全球的能源儲備越來越少。尤其是中國,幾乎所有能源人均都不及世界的一半。2007年“兩會”,政府工作報告中明確提出把節能減耗作為工作切入點,并成立國務院節能減排工作領導小組。鋼廠作為工業耗能大戶,其節能減耗顯得尤為重要,舊的分散式能耗測量方法已不能滿足需要,提出新的能耗檢測方法迫在眉睫。 本文的工作就是以此為大背景,針對鋼廠的能源消耗提出一種新型實時測量方法。系統以嵌入式為開發思路、WINCE操作系統丌發監測終端,包括數據采集、數據傳輸以及數據集中處理顯示三部分。數據采集主要依賴傳感器和單片機,將采集到的模擬數據轉換為數字量并按照協議要求進行格式打包,包括電參數采集、水參數采集和天然氣參數采集三部分;數據傳輸則采用傳統的RS485工業控制網絡;終端部分則以ARM為載體,WINCE為平臺,開發應用程序實時處理數據。 文中詳細闡述了整個監測系統的硬件設計思路和軟件設計流程。介紹了數據檢測原理及過程,給出了底層和終端的系統通信協議及通信流程,同時通過對監測終端的描述詳細介紹了WINCE嵌入式操作系統的定制和在ARM9目標板上的移植,并詳細闡述了基于WINCE的EVC應用程序開發,給出了部分代碼。 本次設計提出了一種新的鋼廠能耗數據集中實時采集技術,并完成了系統整體設計。經過測試運行,各項技術性能指標已經達到了設計的要求。

    標簽: ARM 能耗 監測 系統設計

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:ve3344

  • 基于FPGA的紅外目標檢測技術研究

    摘要:"紅外弱小目標檢測"是紅外搜索跟蹤系統、紅外雷達預警系統、紅外成像跟蹤系統的核心技術,因此紅外小目標的檢測是當前一項重要的研究課題.目前的發展方向是研究運算量小、性能高、利于硬件實時實現的檢測和跟蹤算法.該文在前人研究的基礎上,著重研究了Marr視覺計算理論在紅外小目標檢測技術中的應用.從Marr算法的理論基礎——高斯平滑濾波器與拉普拉斯算子的相關知識以及Marr的計算視覺理論基礎開始,進行了 2G(Laplacian of Gaussian,高斯—拉普拉斯)濾波器、LoG(Laplacian ofGaussian,高斯—拉普拉斯)模板以及 2G濾波器在人類視覺、邊緣檢測、邊緣處理的物理意義以及神經生理學意義方面的分析討論,提出了易于FPGA(Field Programmable Gate Array,現場可編程門陣列)實現的基于Marr計算視覺的紅外圖像小目標檢測方法.該方法可根據目標大小自動設計檢測模板,在濾除不相關的噪聲的同時又保留閉合的目標邊緣,從而檢測出目標.將該方法用FPGA實現,滿足了檢測過程中的實時性.考慮到工程中的應用,該文對該方法在FPGA中的具體實現給出了設計總體思路和詳細流程.由于FPGA具有對圖像數據的實時處理能力,而且該算法在FPGA中的具體實現中對資源的合理使用進行了綜合考慮,因此該算法能夠實時、有效地實現目標檢測.并在此基礎上對小目標的檢測研究前景進行展望.

    標簽: FPGA 紅外目標檢測 技術研究

    上傳時間: 2013-07-04

    上傳用戶:萌萌噠小森森

  • 基于FPGA的人臉檢測系統設計

    人臉識別技術繼指紋識別、虹膜識別以及聲音識別等生物識別技術之后,以其獨特的方便、經濟及準確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識別系統的重要環節—人臉檢測,隨著研究的深入和應用的擴大,在視頻會議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機交互等領域有著重要的應用前景,發展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術不斷發展,它的功能、應用和可靠性逐漸增加,在各個行業也顯現出自身的優勢。FPGA允許用戶根據自己的需要來建立自己的模塊,為用戶的升級和改進留下廣闊的空間。并且速度更高,密度也更大,其設計方法的靈活性降低了整個系統的開發成本,FPGA 設計成為電子自動化設計行業不可缺少的方法。 本文從人臉檢測算法入手,總結基于FPGA上的嵌入式系統設計方法,使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術。經過訓練分類器、定點化、以及硬件加速等方法后,能夠使人臉檢測系統在基于Xilinx的Virtex II Pro開發板上平臺上,達到實時的檢測效果。本文工作和成果可以具體描述如下: 1. 算法分析:對于人臉檢測算法,首先確保的是檢測率的準確性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一種基于Adaboost算法的人臉檢測方法。算法中較多的是積分圖的特征值計算,這便于進一步的硬件設計。同時對檢測算法進行耗時分析確定運行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分:這一步考慮市場可以提供的資源狀況,又要考慮系統成本、開發時間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發板,在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴展的存儲器、I/O接口、總線及數據通道等,通過分析可以對算法進行細致的劃分,實現需要加速的模塊。 3. 定點化:在Adaboost算法中,需要進行大量的浮點計算。這里采用的方法是直接對數據位進行操作它提取指數和尾數,然后對尾數執行移位操作。 4. 改進檢測用的級聯分類器的訓練,提出可以迅速提高分類能力、特征數量大大減小的一種訓練方法。 5. 最后對系統的整體進行了驗證。實驗表明,在視頻輸入輸出接入的同時,人臉檢測能夠達到17fps的檢測速度,并且獲得了很好的檢測率以及較低的誤檢率。

    標簽: FPGA 人臉檢測 系統設計

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:大融融rr

  • 基于FPGA的電力系統諧波檢測方法

    隨著技術的飛速發展,電力電子裝置如變頻設備、變流設備等容量日益擴大,數量日益增多。由于非線性器件的廣泛使用,使得電網中的諧波污染日益嚴重,給電力系統和各類用電設備帶來危害,輕則增加能耗,縮短設備使用壽命,重則造成用電事故,影響安全生產,電力諧波已經成為電力系統的公害。除了傳統的濾波方法,例如,無源濾波、改變系統的拓補結構來抑制諧波外,人們已廣泛應用有源濾波器(APF)來消除注入電網的諧波,而實現有源濾波策略的前提就是能夠實時、精確地檢測出諧波電流。諧波檢測是諧波研究中的一個重要的分支,是解決其他相關諧波問題的基礎,因此進行諧波檢測的研究具有重要的理論意義和實用價值。設計一種精度高、實時性好且適用范圍寬的諧波電流檢測方法是國內外眾多學者致力研究的目標。 本文主要從諧波檢測理論和實現方法上探討了高精度、高實時性諧波檢測數字系統的相關問題。論文中闡述了電力系統諧波的相關概念和產生原理,并分析了電力諧波的特點,對國內外各種諧波檢測方法進行了分析和研究。在檢測理論上,本文采用FFT理論來計算諧波含量,研究了Radix-2 FFT在諧波檢測中的應用,綜述了可編程元器件的發展過程、工藝發展及目前的應用情況,并介紹了一種主流硬件描述語言VHDL。最后以FPGA芯片XC2S200為硬件平臺,以ISE6.0為軟件平臺,利用VHDL語言描述的方式實現了512點16Bit的快速傅立葉變換系統,并進行了仿真、綜合等工作。仿真結果表明其計算結果達到了一定的精度,運行速度可以滿足一般實時信號處理的要求。

    標簽: FPGA 電力系統 檢測方法 諧波

    上傳時間: 2013-06-02

    上傳用戶:moshushi0009

  • 基于FPGA的視頻圖像檢測技術

    在圖像處理及檢測系統中,實時性要求往往影響著系統處理速度的性能。本文在分析研究視頻檢測技術及方法的基礎上,應用嵌入式系統設計和圖像處理技術,以交通信息視頻檢測系統為研究背景,展開了基于FPGA視頻圖像檢測技術的研究與應用,通過系統仿真驗證了基于FPGA架構的圖像并行處理和檢測系統具有較高的實時處理能力,能夠準確并穩定地檢測出運動目標的信息??梢奆PGA對提高視頻檢測及處理的實時性是一個較好的選擇。 本文主要研究的內容有: 1.分析研究了視頻圖像檢測技術,針對傳統基于PC構架和DSP處理器的視頻檢測系統的弊端,并從可靠性、穩定性、實時性和開發成本等因素考慮,提出了以FPGA芯片作為中央處理器的嵌入式并行數據處理系統的設計方案。 2.應用模塊化的硬件設計方法,構建了新一代嵌入式視頻檢測系統的硬件平臺。該系統由異步FIFO模塊、圖像空間轉換模塊、SRAM幀存控制模塊、圖像預處理模塊和圖像檢測模塊等組成,較好地解決了圖像采樣存儲、處理和傳輸的問題,并為以后系統功能的擴展奠定了良好的基礎。 3.在深入研究了線性與非線性濾波幾種圖像處理算法,分析比較了各自的優缺點的基礎上,本文提出一種適合于FPGA的快速圖像中值濾波算法,并給出該算法的硬件實現結構圖,應用VHDL硬件描述語言編程、實現,仿真結果表明,快速中值濾波算法的處理速度較傳統算法提高了50%,更有效地降低了系統資源占用率和提高了系統運算速度,增強了檢測系統的實時性能。 4.研究了基于視頻的交通車流量檢測算法,重點討論背景差分法,圖像二值化以及利用直方圖分析方法確定二值化的閾值,并對圖像進行了直方圖均衡處理,提高圖像檢測精度。并結合嵌入式系統處理技術,在FPGA系統上研究設計了這些算法的硬件實現結構,用VHDL語言實現,并對各個模塊及相應算法做出了功能仿真和性能分析。 5.系統仿真與驗證是整個FPGA設計流程中最重要的步驟,針對現有仿真工具用手動設置輸入波形工作量大等弊病,本文提出了一種VHDL測試基準(TestBench)方法解決系統輸入源仿真問題,用TEXTIO程序包設計了MATLAB與FPGA仿真軟件的接口,很好地解決了仿真測試中因測試向量龐大而難以手動輸入的問題。并將系統的仿真結果數據在MATLAB上還原為圖像,方便了系統測試結果的分析與調試。系統測試的結果表明,運動目標的檢測基本符合要求,可以排除行走路人等移動物體(除車輛外)的噪聲干擾,有效地檢測出正確的目標。 本文主要研究了基于FPGA片上系統的圖像處理及檢測技術,針對FPGA技術的特點對某些算法提出了改進,并在MATLAB、QuartusⅡ和ModelSim軟件開發平臺上仿真實現,仿真結果達到預期目標。本文的研究對智能化交通監控系統的車流量檢測做了有益探索,對其他場合的圖像高速處理及檢測也具有一定的參考價值。

    標簽: FPGA 視頻圖像 檢測技術

    上傳時間: 2013-07-13

    上傳用戶:woshiayin

  • 基于FPGA的視頻運動目標檢測系統

    視頻運動目標檢測是數字視頻信號處理、分析應用的一個重要領域,在民用和軍事上有著廣泛的應用,實現可靠、快速的運動目標檢測系統有著非常重要的意義。 本文詳細介紹了基于FPGA的視頻運動目標檢測系統的軟硬件設計方法及其實現方案。首先介紹了視頻信號的分類和性質,在此基礎上,討論分析了當前三種主要的運動目標檢測算法的基本原理和優缺點;然后對運動目標檢測系統的硬件設計制定了詳細的方案,為系統的實現提供了穩定良好的硬件平臺;最后,在前面分析研究的基礎上,詳細介紹了系統的FPGA硬件實現過程。 本文通過對視頻運動目標檢測算法的分析研究,采用了一種改進的幀間差分算法,并結合系統任務,最終開發了一種基于Altera公司CYCLONE系列FPGA芯片的實時視頻運動目標檢測系統。采用FPGA實現系統設計,可提高系統的處理速度,同時具有良好的靈活性和適應性。實際應用表明,本文所設計的運動目標檢測系統能很好地檢測出運動目標,并具有較好的抗干擾能力。

    標簽: FPGA 視頻運動 目標檢測

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:hustfanenze

  • 心電檢測系統及其FPGA實現

    心血管疾病是當今危害人類健康的主要疾病之一,心電圖檢查是臨床上診斷心血管疾病的重要方法。心電圖準確的自動分析與診斷對于心血管疾病的診斷起著關鍵的作用,也是國內外學者所熱衷的研究課題。QRS復合波的檢測是心電自動分析的關鍵環節,檢出的位置精度關系到后續處理和分析的正確性和準確性。 本文在總結前人工作的基礎上,對基于小波變換的QRS復合波檢測算法做了深入研究;并針對小波變換算法與心電檢測算法的結構提出了一種硬件實現方法。本文的主要內容包括基于小波變換的心電信號檢測算法設計和該算法在FPGA系統上的實現兩個部分。 對國內外近年內發展起來的各種心電檢測方法進行了總結,并綜合考慮檢出率和硬件實現的實時性等問題,采用小波變換方法對QRS復合波進行檢測。根據QRs復合波經小波變換后,心電特征波在某些尺度上對應有相對明顯的模極值對,通過在對應尺度上判斷模極值對,進而檢測出對應的特征波。 設計了基于小波變換的心電信號檢測算法的FPGA實現系統。系統主要包含三個模塊:心電信號預處理模塊、小波分解模塊和檢測模塊。心電信號預處理模塊對輸入的心電信號進行濾波預處理,以消除工頻干擾和基線漂移。小波分解模塊采用流水線設計,即把各層小波分解分成各個模塊獨立實現,以提高運算效率。檢測模塊的功能是利用小波分解模塊的輸出結果在各尺度上尋找模極值對,并根據檢測策略檢測QRS復合波。 本文采用Veillog語言對設計進行了仿真驗證,并通過MIT-BIH心律失常標準數據庫對本文的設計實現進行性能評估,獲得了較好的檢出率。同時,綜合結果也表明系統時鐘能夠工作在較高的頻率,足以滿足高速實時對心電信號的處理與檢測。

    標簽: FPGA 心電檢測

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:daoxiang126

  • 基于FPGA的運動目標檢測系統

    視頻序列中運動目標的檢測是計算機視覺和圖像編碼研究領域的一個重要課題,在機器人導航、智能監視系統、交通監測、醫學圖像處理以及視頻圖像壓縮和傳輸等領域都有廣泛的應用。FPGA作為當今主流的大規模可編程專用集成電路,可以滿足高速圖像處理的需要。使用FPGA可以充分利用硬件上的并行性,從本質上改善圖像處理的速度,使對大數據量的圖像處理達到實時性。本文提出基于FPGA的運動目標檢測系統,對以后算法的改進,輸入輸出圖像大小的變化,圖像采集和顯示設備更換等都具有靈活性。 本文對目前運動目標檢測的主要算法研究分析,根據背景減法的適用環境和特點提出改進的W4運動檢測算法。該算法具備背景減法的優點,并且克服了W4運動檢測算法在環境變化較快或環境變化較頻繁條件下對運動目標進行檢測的局限性。 本文首先在MATLAB中對改進的W4運動檢測算法進行仿真,然后將算法移植到FPGA中實現。設計圖像采集、圖像檢測和VGA顯示等模塊,完善運動目標檢測系統。根據算法和運動目標檢測系統的特點提出一種基于改進的W4算法的快速檢測方法,該方法以塊為單位進行運動目標檢測,可以有效地提高圖像處理的速度,使系統滿足實時性要求。

    標簽: FPGA 運動目標 檢測系統

    上傳時間: 2013-07-20

    上傳用戶:sn2080395

  • 實時三維信息獲取系統

    三維彩色信息獲取系統目的是獲取對象的三維空間坐標和顏色信息。它是計算機視覺研究的重要內容,也是當前信息科學研究中的一個重要熱點。 本文首先介紹了三維信息獲取技術的意義和實時可重構三維激光彩色信息獲取系統總體方案。該方案合理劃分了系統的圖像處理任務,充分地利用了擁有的硬、軟件資源。闡述了基于FPGA處理器的硬件系統結構及其工作原理和系統工作時序。 本文還研究了圖像處理系統中的數字邏輯設計,總結出了較完整、規范化的設計流程和方法,介紹了從圖像處理算法到可編程邏輯器件的規范化映射方法,總結了在視頻系統中的高級設計技巧,包括并行流水線技術和循環結構的硬件實現方式等。 為了說明提出的設計方法,本文分析了基于自適應閾值的結構光條紋中心的方向模板快速檢測算法的硬件實現。該算法是把自適應閾值法與可變方向模板法相結合,具有穩定性好、精度高、計算簡單、數據存儲量小、實現速度快的特點,此外,該方法有利于硬件快速實現。實踐證明這種方法是實用的、有效的。 本文的重點在于研制了具有完全自主知識產權的實時可重構三維激光彩色信息獲取系統中視頻圖像處理專用集成電路。該集成電路是實現系統快速算法的核心,使用現場可編程器FPGA器件EPlK50實現提取激光線、提取人頭輪廓線和提取中心顏色線算法;該集成電路還要實現系統所需的控制邏輯??刂撇糠职▽⒁曨l采集輸出端口信號轉化為RGB真彩色信號的數據鎖存模塊、各FIFO緩存器的輸入輸出控制模塊和系統需要的其它信號控制模塊。提出提取輪廓線快速算法,即由FPGA處理器與主機交互式共同快速完成提取人頭正側影輪廓線算法。該專用集成電路研制是整個實時可重構三維激光彩色信息獲取系統實現的關鍵。

    標簽:

    上傳時間: 2013-07-23

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