變電站電壓無功綜合控制是通過自動調(diào)節(jié)有載變壓器的分接頭和投切并聯(lián)補償電容器組來實現(xiàn)的,它是確保電壓質(zhì)量和無功平衡、提高供電網(wǎng)可靠性和經(jīng)濟性的重要措施。采用九區(qū)圖控制策略的電壓無功綜合控制,實際運行時存在著頻繁調(diào)節(jié)變壓器分接頭和投切電容器組的缺陷,甚至可能會出現(xiàn)震蕩現(xiàn)象。 本文針對上述不足,根據(jù)有功功率和無功功率的負(fù)荷預(yù)測曲線,以降損收益最大為適配值函數(shù),以電壓約束、電氣極限約束和控制約束為約束條件,提出了一種改進(jìn)的禁忌搜索算法。引入最低收益閾值來限制調(diào)節(jié)次數(shù)的增加,在此基礎(chǔ)上建議了一種確定最佳調(diào)整次數(shù)的方法。還建議了一種有約束線性最小二乘算法,基于變電站內(nèi)的量測數(shù)據(jù)以及變壓器的參數(shù)來估計系統(tǒng)電壓和系統(tǒng)阻抗參數(shù)。算例結(jié)果表明建議的方法是可行的,并且具有可以有效地減少調(diào)節(jié)次數(shù)的特點。基于ARM的LPC2292微控制器和嵌入式實時操作系統(tǒng)(μC/OS-II),采用ADS1.2開發(fā)工具進(jìn)行編程,實現(xiàn)了變電站內(nèi)電壓無功綜合控制功能。軟件模塊開發(fā)主要包括:嵌入式實時操作系統(tǒng)(μC/OS-II)和圖形用戶界面GUI移植,數(shù)據(jù)讀取任務(wù),數(shù)據(jù)處理任務(wù),電壓無功控制任務(wù),基于GPRS/CDMA的通訊任務(wù)、鍵盤掃描和液晶顯示任務(wù)等。采用信號發(fā)生器產(chǎn)生電能信號,采用繼電器的動作模擬變壓器分接頭檔位的調(diào)節(jié)和電容器組的投切,構(gòu)建了一個變電站內(nèi)的電壓無功控制模擬測試臺,對提出的設(shè)計方案進(jìn)行了全面的功能測試,測試結(jié)果表明提出的設(shè)計方案是可行的。
上傳時間: 2013-04-24
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嵌入式人臉識別系統(tǒng)建立在嵌入式操作系統(tǒng)和嵌入式硬件系統(tǒng)平臺之上,具有起點高、概念新、實用性強等特點。它涉及嵌入式硬件設(shè)計、嵌入式操作系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、人臉識別算法等領(lǐng)域的研究;嵌入式人臉識別系統(tǒng)攜帶方便、安裝快捷、機動性強,可廣泛應(yīng)用于各類門禁系統(tǒng)、戶外機動布控的實時監(jiān)測等特殊場合,因此對嵌入式人臉識別的研究工作具有突出的理論意義和廣泛的應(yīng)用前景。 本文是上海市經(jīng)委創(chuàng)新研究項目《射頻識別RFID系統(tǒng)-自動識別和記錄人群的身份》(編號:04-11-2)與上海市科委AM基金項目《基于ARM和RFID芯片的自組織安全監(jiān)控系統(tǒng)的研制》(編號:0512)的主要研究內(nèi)容之一。論文從構(gòu)建自動人臉識別系統(tǒng)所需解決的若干關(guān)鍵問題入手,重點探討了基于嵌入式ARM微處理器的實時人臉檢測、關(guān)鍵特征定位、高效的人臉特征描述、魯棒的人臉識別分類器及自動人臉識別系統(tǒng)設(shè)計等問題的研究。論文的主要工作和創(chuàng)新點表現(xiàn)在以下方面: 1實現(xiàn)了結(jié)合膚色校驗的Haar特征級聯(lián)分類器嵌入式實時人臉檢測,提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級聯(lián)分類器人眼檢測算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法。 復(fù)雜背景中的人臉檢測是自動人臉識別系統(tǒng)首先要解決的關(guān)鍵問題,通過對基于膚色模型和基于Haar特征級聯(lián)強分類器的人臉檢測算法的分析研究,綜合兩個算法的優(yōu)點,提出了基于膚色模型校驗和Haar特征級聯(lián)強分類器的嵌入式實時人臉檢測算法。實驗結(jié)果表明,該算法不僅解決了復(fù)雜背景中的類膚色和類人臉結(jié)構(gòu)問題,而且具有較高的檢測率和較快的檢測速度,同時對光照、尺度等變化條件下的人臉檢測也具有較強的魯棒性。 人眼檢測與瞳孔定位在人臉歸一化和有效人臉特征抽取等方面起著非常重要的作用,為了快速檢測人眼并精確定位人眼瞳孔中心,論文提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級聯(lián)分類器人眼檢測算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法,首先利用人眼檢測分類器在人臉區(qū)域內(nèi)完成對人眼位置的檢測,然后通過對檢測到的人眼進(jìn)行遮罩掩磨、簡單圖像形態(tài)學(xué)變換及橢圓擬合實現(xiàn)瞳孔中心的精確定位。測試結(jié)果表明該算法只需幾百毫秒便能完成人眼檢測與瞳孔中心定位整個過程,在保證檢測速度較快的同時,還能確保較高的定位精度。 2 針對傳統(tǒng)線性判別分析法存在的小樣本問題(sss),通過調(diào)整Fisher判別準(zhǔn)則,實現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法及相應(yīng)的人臉識別方法人臉識別中的小樣本問題使線性判別分析算法的類內(nèi)散布矩陣發(fā)生嚴(yán)重退化,導(dǎo)致問題無法求解。本文在人臉識別小樣本問題的基礎(chǔ)上,通過調(diào)整Fisher判別準(zhǔn)則,利用類間散布矩陣的補空間巧妙地避開類內(nèi)散布矩陣的求逆運算,通過訓(xùn)練集每類樣本的樣本數(shù)信息自適應(yīng)改變調(diào)整參數(shù),實現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法,實驗結(jié)果表明,該算法能有效解決人臉識別中的小樣本問題。 3 提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,有效地解決了Gabor特征抽取維數(shù)過高的問題。 Gabor小波對圖像的光照、尺度變化具有較強魯棒性,是一種良好的人臉特征表征方法。但維數(shù)過高的Gabor特征造成應(yīng)用系統(tǒng)的維數(shù)災(zāi)難,為解決Gabor特征的維數(shù)災(zāi)難問題,論文第四章提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,該算法不僅有效地降低了人臉特征向量維數(shù),縮小了人臉特征庫的規(guī)模,同時降低了核心算法的時間和空間復(fù)雜度,而且具有與傳統(tǒng)Gabor特征抽取算法同樣的魯棒性。 4 結(jié)合有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取、自適應(yīng)線性判別分析算法和基于支持向量機分類策略,提出并實現(xiàn)了基于支持向量機的嵌入式人臉識別和嵌入式人像比對系統(tǒng)支持向量機通過引入核技巧對訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)構(gòu)造最小化錯分風(fēng)險的最優(yōu)分類超平面,不僅具有強大的非線性和高維處理能力,而且具有更強的泛化能力。本文研究了支持向量機的多類分類策略和訓(xùn)練方法,并結(jié)合論文中提出的基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征提取算法、自適應(yīng)線性判別分析算法,首次在基于Windows CE操作系統(tǒng)的嵌入式ARM平臺中實現(xiàn)了具有較強魯棒性的嵌入式自動人臉識別系統(tǒng)和嵌入式人像比對系統(tǒng)。 5 提出并初步實現(xiàn)了基于客戶機/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)模型的遠(yuǎn)距離人臉識別方案為解決嵌入式人臉識別系統(tǒng)在海量人臉庫中進(jìn)行識別的難題,論文提出并初步實現(xiàn)了基于客戶機/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識別方案。 客戶機(嵌入式平臺)完成對人臉圖像的檢測、歸一化處理和人臉特征提取,然后通過無線網(wǎng)絡(luò)將提取后的人臉特征數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器端,由服務(wù)器在海量人臉庫中完成人臉識別,并將識別后的結(jié)果通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娇蛻魴C顯示輸出,從而實現(xiàn)基于客戶機/服務(wù)器無線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識別方案。 6 結(jié)合我們開發(fā)的基于ARM的嵌入式自動人臉識別系統(tǒng)和嵌入式人像比對系統(tǒng),從系統(tǒng)設(shè)計的角度探討了在嵌入式系統(tǒng)中進(jìn)行人臉識別應(yīng)用設(shè)計的思路及應(yīng)該注意的問題雖然嵌入式人臉識別系統(tǒng)的性能很大程度上取決于高效的人臉特征描述和魯棒的人臉識別核心算法。但是,嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計思想對嵌入式人臉識別系統(tǒng)的性能影響同樣值得重視。本文第六章重點闡述了嵌入式自動人臉識別應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計思路,并結(jié)合我們自主開發(fā)的嵌入式自動人臉識別系統(tǒng)和嵌入式人像比對系統(tǒng)從系統(tǒng)設(shè)計的角度探討了嵌入式人臉識別應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計中應(yīng)該注意的關(guān)鍵技術(shù)問題。 結(jié)合本文提出的算法我們在PC上完成對人臉識別分類器的訓(xùn)練,然后在嵌入式ARM開發(fā)平臺上實現(xiàn)了嵌入式自動人臉識別、嵌入式人像比對兩個便攜式人員身份認(rèn)證系統(tǒng),經(jīng)測試運行效果良好。所提出的人臉識別算法不僅具有一定的理論參考價值,而且對于嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、AFR應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)也具有一定的借鑒意義。
標(biāo)簽: ARM 架構(gòu) 嵌入式 人臉識別
上傳時間: 2013-05-18
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小波分析經(jīng)典,注重小波分析的基本理論。將一位小波理論和高維小波理論放在一起并行介紹。
上傳時間: 2013-04-24
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變分水平集用于圖像分割,效果好,但是速度有點慢 源碼及論文
上傳時間: 2013-06-30
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該文為WCDMA系統(tǒng)功率控制環(huán)路與閉環(huán)發(fā)射分集算法FPGA實現(xiàn)研究.主要內(nèi)容包括功率控制算法與閉環(huán)發(fā)射分集算法的分析與討論,在分析討論的基礎(chǔ)上進(jìn)行了FPGA實現(xiàn)方案的設(shè)計以及系統(tǒng)的實現(xiàn).另外在文中還介紹了可編程器件方面的常識、FPGA的設(shè)計流程以及同步電路設(shè)計方面的有關(guān)技術(shù).
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漢字顯示是在只有西文操作系統(tǒng)的情況下, 以及一些無操作系統(tǒng)的小應(yīng)用系統(tǒng)中, 需要經(jīng)常用到的技術(shù)。如何得到漢字的字模是漢字顯示技術(shù)中首先必須解決的問題。本文利用VC++實現(xiàn)一種漢字字模的提取和小漢字庫的
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傅里葉變換是信號處理領(lǐng)域中較完善、應(yīng)用較廣泛的一種分析手段.但傅里葉變換只是一種時域或頻域的分析方法,它要求信號具有統(tǒng)計平穩(wěn),即時不變的特性.但是實際應(yīng)用中存在很多非平穩(wěn)信號,它們并不能很好的用傅立葉變換來處理.小波變換的出現(xiàn)解決了這個問題,它在處理非平穩(wěn)信號方面具有傅立葉變換無法比擬的優(yōu)越性.小波變換在通信技術(shù)、信號處理、地球物理、水利電力、醫(yī)療等領(lǐng)域中獲得了日益廣泛的應(yīng)用.小波變換的研究成為了當(dāng)今學(xué)術(shù)界的一個熱點.隨著現(xiàn)代數(shù)字信號處理朝著高速實時的方向發(fā)展,純軟件的程序式信號處理方法越來越不能滿足實際應(yīng)用的需求,因此人們希望用硬件電路來實現(xiàn)高速信號處理問題.基于以上原因,該文在研究了小波變換的基本理論和特點的基礎(chǔ)上,重點研究了小波變換的VLSI電路構(gòu)架,并用FPGA實現(xiàn)了它的功能.毫無疑問,該文所做的具體工作在理論和實踐上都有參考價值.論文中,在簡單介紹了小波變換的基本理論、特點和應(yīng)用;對信號小波變換分解,重構(gòu)的MATLAB算法進(jìn)行了分析,為硬件實現(xiàn)奠定了理論基礎(chǔ).論文在研究了小波核心算法MALLAT算法的基礎(chǔ)上,以直觀的圖形方式描述了算法的流程圖;并由此提出了基于VLSI的電路模塊架構(gòu).根據(jù)上述模塊結(jié)構(gòu),對相關(guān)模塊進(jìn)行了硬件描述語言(VERILOG-HDL)的建模,并且在仿真平臺上(ACTIVE-HDL)進(jìn)行了仿真.在仿真正確的前提下,該文選用了EP20K100BC356-1V芯片作為目標(biāo)器件進(jìn)行了綜合和后仿真,并且將仿真結(jié)果通過MATLAB與理論參數(shù)進(jìn)行了比較,結(jié)果表明設(shè)計是正確的.對設(shè)計中存在的誤差和部分模塊的進(jìn)一步優(yōu)化,該文也作了分析和說明,為下一步實現(xiàn)通用IP核設(shè)計奠定了基礎(chǔ).
上傳時間: 2013-06-27
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語音識別技術(shù)是信息技術(shù)領(lǐng)域的重要發(fā)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(lǐng)域中一個具有廣泛應(yīng)用背景的分支,在家電遙控、智能玩具、人機交互等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價值.語音識別芯片從20世紀(jì)90年代開始出現(xiàn),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(tǒng),算法主要通過軟件實現(xiàn),為了提高速度和降低成本,下一代語音識別芯片將設(shè)計成軟硬件協(xié)同實現(xiàn),本文的目的是使用全硬件方法實現(xiàn)語音識別算法,為軟硬件協(xié)同實現(xiàn)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(tǒng)的硬件設(shè)計.(2)對于硬件中難于實現(xiàn)而且占用較多資源的乘法器、求對數(shù)、求平方根以及快速傅立葉變換等關(guān)鍵模塊,本文都根據(jù)電路的具體特點,給出了巧妙的實現(xiàn)方案,完成了算法需要的功能.(3)設(shè)計中使用了模塊復(fù)用和流水線技術(shù).(4)根據(jù)設(shè)計結(jié)果,給出了各個模塊占用的硬件資源和運行速度.實驗結(jié)果表明,本文所設(shè)計的硬件系統(tǒng)能夠正常工作,在速度和面積方面都達(dá)到了設(shè)計要求.
上傳時間: 2013-06-12
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正交頻分復(fù)用(OFDM)技術(shù)是一種多載波數(shù)字調(diào)制技術(shù),它具有頻譜利用率高、抗多徑能力強等特點,在寬帶無線多媒體通信領(lǐng)域中受到了廣泛的關(guān)注。 OFDM系統(tǒng)可分為連續(xù)工作模式和突發(fā)工作模式。在IEEE802.11a、HiperLANType2等無線局域網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)中采用了OFDM的突發(fā)工作模式,該模式下的接收機首先對符合某種特定格式的幀做出檢測。本文介紹了一種基于最小錯誤概率準(zhǔn)則的幀檢測算法,提出了該算法的FPGA實現(xiàn)方案。 同步技術(shù)是OFDM最關(guān)鍵的技術(shù)之一,它包括載波頻率同步和符號同步。載波頻率同步是為了糾正接收端相對于發(fā)送端的載波頻率偏移,以保證子載波間的正交性;符號同步確定OFDM符號有用數(shù)據(jù)信息的開始時刻,也就是確定FFT窗的開始時刻。本文首先介紹了一種基于自相關(guān)的載波頻率同步算法,給出了它的FPGA實現(xiàn)方案,重點講述了其中用到的Cordic算法及其實現(xiàn);然后介紹了分別基于互相關(guān)和自相關(guān)的兩種符號同步算法,給出了各自的FPGA實現(xiàn)方案,從實現(xiàn)的角度比較了兩種算法的優(yōu)缺點,并且在FPGA設(shè)計中體現(xiàn)了面積復(fù)用和流水線操作的設(shè)計思想。 文章最后介紹了系統(tǒng)調(diào)試的情況,總結(jié)出一種ChipScopePro與Matlab相結(jié)合的調(diào)試方法,該方法在FPGA調(diào)試方面具有一定的通用性。
上傳時間: 2013-07-16
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小波變換是一種新興的理論,是數(shù)學(xué)發(fā)展史上的重要成果。它無論對數(shù)學(xué)還是對工程應(yīng)用都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。最新的靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000就以離散小波變換(DWT)作為核心變換算法。 本文首先較為詳細(xì)地分析了小波變換的理論基礎(chǔ),對多分辨率分析、Mallat算法和提升算法做了介紹。然后分析了JPEG2000所采用的小波濾波器,并引入了一個新的LS97小波。該小波系數(shù)簡單、易于硬件實現(xiàn),并且與CDF97小波有很好的兼容性,可作為CDF97小波的替代者。使用Matlab對CDF97小波和LS97小波的兼容性做仿真測試,結(jié)果表明這兩個小波具有幾乎相同的性能。在確定所用的小波后,本文設(shè)計了二維離散小波變換的硬件結(jié)構(gòu)。設(shè)計過程中對標(biāo)準(zhǔn)二維小波變換做了優(yōu)化,即將行變換和列變換的歸一化步驟合并計算,這樣可以減少兩次乘法操作。另外還使用移位加代替乘法,提取移位加中的公共算子等方式來優(yōu)化設(shè)計。對于邊界數(shù)據(jù)的處理,本文采用了嵌入式對稱延拓技術(shù),不需要額外的緩存,節(jié)約了硬件資源。為提高硬件利用率,本文將LeGall53小波變換和LS97小波變換統(tǒng)一起來,只要一個控制信號就可實現(xiàn)兩者之間的轉(zhuǎn)換。本文所提出的結(jié)構(gòu)采用基于行的變換方式,只需要六行中間數(shù)據(jù)即可完成全部行數(shù)據(jù)的小波變換。采用流水線技術(shù)提高了整個設(shè)計的運行速度。最后也給出了二維離散小波反變換的實現(xiàn)結(jié)構(gòu)。 在完成硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計的基礎(chǔ)上,使用Verilog硬件描述語言對整個設(shè)計進(jìn)行了完全可綜合的RTL級描述,采用同步設(shè)計,提高了可靠性。在Xilinx公司的FPGA開發(fā)軟件ISE6.3i中對正反小波變換做了仿真和實現(xiàn),結(jié)果表明,本設(shè)計能高速高精度地完成正反可逆和不可逆小波變換,可以滿足各種實時性要求。
上傳時間: 2013-07-25
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