隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，指紋識(shí)別技術(shù)被廣泛應(yīng)用到各種不同的領(lǐng)域。對(duì)于一般的指紋識(shí)別系統(tǒng)，其設(shè)計(jì)要求具有很高的實(shí)時(shí)性和易用性，因此識(shí)別算法應(yīng)該具有較低的復(fù)雜度，較快的運(yùn)算速度，從而滿足實(shí)時(shí)性的要求。所以有必要根據(jù)不同的識(shí)別算法采用不同的實(shí)現(xiàn)平臺(tái)，使得指紋識(shí)別系統(tǒng)具有較高的可靠性、實(shí)時(shí)性、有效性等性能要求。 SOPC片上可編程系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)是當(dāng)前電子設(shè)計(jì)領(lǐng)域中最熱門的概念。NiosⅡ是Altera．公司開發(fā)的一種采用流水線技術(shù)、單指令流的RISC嵌入式處理器軟核，可以將它嵌入到FPGA內(nèi)部，與用戶自定義邏輯組建成一個(gè)基于FPGA的片上專用系統(tǒng)。 本文在綜合考慮各種應(yīng)用情況的基礎(chǔ)上，以網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù)和嵌入式系統(tǒng)技術(shù)為理論基礎(chǔ)，提出了一種有效可行的系統(tǒng)架構(gòu)方案。對(duì)指紋識(shí)別技術(shù)中各個(gè)環(huán)節(jié)的算法和原理進(jìn)行了深入研究，合理的改進(jìn)了部分指紋識(shí)別算法；同時(shí)為了提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，采用NiosⅡ嵌入式處理器和FPGA硬件模塊實(shí)現(xiàn)指紋圖像處理主要算法。論文主要包括以下幾個(gè)方面： 1、對(duì)指紋圖像預(yù)處理、特征提取和特征匹配算法原理進(jìn)行闡述，同時(shí)改進(jìn)了指紋圖像的細(xì)化算法，提高了算法的性能，并設(shè)計(jì)了一套實(shí)用的指紋特征數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)； 2、針對(duì)指紋圖像預(yù)處理模塊，包括圖像的歸一化、頻率提取、方向提取以及方向?yàn)V波，采用基于FPGA的硬件電路的方式實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在保證系統(tǒng)誤識(shí)率較低、可靠性高的基礎(chǔ)上，大大提高了系統(tǒng)的執(zhí)行速度； 3、改變了傳統(tǒng)的單枚指紋識(shí)別方法，提出采用多枚指紋唯一標(biāo)識(shí)身份，大大降低了識(shí)別系統(tǒng)的誤識(shí)率； 4、改進(jìn)了傳統(tǒng)的基于三角形匹配中獲取基準(zhǔn)點(diǎn)的方法，同時(shí)結(jié)合可變界限盒思想進(jìn)行指紋特征匹配。 5、結(jié)合COM+技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，開發(fā)了后臺(tái)指紋特征匹配服務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了嵌入式指紋識(shí)別系統(tǒng)同數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)時(shí)信息交換。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的系統(tǒng)構(gòu)架方案有效可行，基于FPGA的自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)在速度、功耗、擴(kuò)展性等方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，擁有廣闊的發(fā)展前景。
上傳時(shí)間： 2013-08-04
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嵌入式人臉識(shí)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(tái)之上,具有起點(diǎn)高、概念新、實(shí)用性強(qiáng)等特點(diǎn)。它涉及嵌入式硬件設(shè)計(jì)、嵌入式操作系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、人臉識(shí)別算法等領(lǐng)域的研究；嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)攜帶方便、安裝快捷、機(jī)動(dòng)性強(qiáng),可廣泛應(yīng)用于各類門禁系統(tǒng)、戶外機(jī)動(dòng)布控的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等特殊場(chǎng)合,因此對(duì)嵌入式人臉識(shí)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(xiàng)目《射頻識(shí)別RFID系統(tǒng)-自動(dòng)識(shí)別和記錄人群的身份》(編號(hào)：04-11-2)與上海市科委AM基金項(xiàng)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(hào)：0512)的主要研究?jī)?nèi)容之一。論文從構(gòu)建自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)所需解決的若干關(guān)鍵問(wèn)題入手,重點(diǎn)探討了基于嵌入式ARM微處理器的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)、關(guān)鍵特征定位、高效的人臉特征描述、魯棒的人臉識(shí)別分類器及自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)等問(wèn)題的研究。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)表現(xiàn)在以下方面： 1實(shí)現(xiàn)了結(jié)合膚色校驗(yàn)的Haar特征級(jí)聯(lián)分類器嵌入式實(shí)時(shí)人臉檢測(cè),提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級(jí)聯(lián)分類器人眼檢測(cè)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(cè)是自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)首先要解決的關(guān)鍵問(wèn)題,通過(guò)對(duì)基于膚色模型和基于Haar特征級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類器的人臉檢測(cè)算法的分析研究,綜合兩個(gè)算法的優(yōu)點(diǎn),提出了基于膚色模型校驗(yàn)和Haar特征級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類器的嵌入式實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)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(wèn)題,而且具有較高的檢測(cè)率和較快的檢測(cè)速度,同時(shí)對(duì)光照、尺度等變化條件下的人臉檢測(cè)也具有較強(qiáng)的魯棒性。 人眼檢測(cè)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(cè)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(jí)聯(lián)分類器人眼檢測(cè)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(cè)分類器在人臉區(qū)域內(nèi)完成對(duì)人眼位置的檢測(cè),然后通過(guò)對(duì)檢測(cè)到的人眼進(jìn)行遮罩掩磨、簡(jiǎn)單圖像形態(tài)學(xué)變換及橢圓擬合實(shí)現(xiàn)瞳孔中心的精確定位。測(cè)試結(jié)果表明該算法只需幾百毫秒便能完成人眼檢測(cè)與瞳孔中心定位整個(gè)過(guò)程,在保證檢測(cè)速度較快的同時(shí),還能確保較高的定位精度。 2 針對(duì)傳統(tǒng)線性判別分析法存在的小樣本問(wèn)題(sss),通過(guò)調(diào)整Fisher判別準(zhǔn)則,實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法及相應(yīng)的人臉識(shí)別方法人臉識(shí)別中的小樣本問(wèn)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(wèn)題無(wú)法求解。本文在人臉識(shí)別小樣本問(wèn)題的基礎(chǔ)上,通過(guò)調(diào)整Fisher判別準(zhǔn)則,利用類間散布矩陣的補(bǔ)空間巧妙地避開類內(nèi)散布矩陣的求逆運(yùn)算,通過(guò)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(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能有效解決人臉識(shí)別中的小樣本問(wèn)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(guò)高的問(wèn)題。 Gabor小波對(duì)圖像的光照、尺度變化具有較強(qiáng)魯棒性,是一種良好的人臉特征表征方法。但維數(shù)過(guò)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(wèn)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(kù)的規(guī)模,同時(shí)降低了核心算法的時(shí)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(jī)分類策略,提出并實(shí)現(xiàn)了基于支持向量機(jī)的嵌入式人臉識(shí)別和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)支持向量機(jī)通過(guò)引入核技巧對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)構(gòu)造最小化錯(cuò)分風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)分類超平面,不僅具有強(qiáng)大的非線性和高維處理能力,而且具有更強(qiáng)的泛化能力。本文研究了支持向量機(jī)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(tái)中實(shí)現(xiàn)了具有較強(qiáng)魯棒性的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)。 5 提出并初步實(shí)現(xiàn)了基于客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案為解決嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)在海量人臉庫(kù)中進(jìn)行識(shí)別的難題,論文提出并初步實(shí)現(xiàn)了基于客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案。 客戶機(jī)(嵌入式平臺(tái))完成對(duì)人臉圖像的檢測(cè)、歸一化處理和人臉特征提取,然后通過(guò)無(wú)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(kù)中完成人臉識(shí)別,并將識(shí)別后的結(jié)果通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娇蛻魴C(jī)顯示輸出,從而實(shí)現(xiàn)基于客戶機(jī)/服務(wù)器無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案。 6 結(jié)合我們開發(fā)的基于ARM的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng),從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度探討了在嵌入式系統(tǒng)中進(jìn)行人臉識(shí)別應(yīng)用設(shè)計(jì)的思路及應(yīng)該注意的問(wèn)題雖然嵌入式人臉識(shí)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(shí)別核心算法。但是,嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想對(duì)嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能影響同樣值得重視。本文第六章重點(diǎn)闡述了嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路,并結(jié)合我們自主開發(fā)的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度探討了嵌入式人臉識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)該注意的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。 結(jié)合本文提出的算法我們?cè)赑C上完成對(duì)人臉識(shí)別分類器的訓(xùn)練,然后在嵌入式ARM開發(fā)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別、嵌入式人像比對(duì)兩個(gè)便攜式人員身份認(rèn)證系統(tǒng),經(jīng)測(cè)試運(yùn)行效果良好。所提出的人臉識(shí)別算法不僅具有一定的理論參考價(jià)值,而且對(duì)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(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-05-18
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利用混沌的對(duì)初值和參數(shù)敏感、偽隨機(jī)以及遍歷等特性設(shè)計(jì)的加密方案,相對(duì)傳統(tǒng)加密方案而言,表現(xiàn)出許多優(yōu)越性能,尤其在快速置亂和擴(kuò)散數(shù)據(jù)方面.目前,大多數(shù)混沌密碼傾向于軟件實(shí)現(xiàn),這些實(shí)現(xiàn)方案中數(shù)據(jù)串行處理且吞吐量有限,因而不適合硬件實(shí)現(xiàn).該論文分別介紹了適合FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)并行實(shí)現(xiàn)的序列密碼和分組密碼方案.序列密碼方案,對(duì)傳統(tǒng)LFSR(線性反饋移位寄存器)進(jìn)行改進(jìn),采用非線性的混沌方程代替LFSR中的線性反饋方程,進(jìn)而構(gòu)造出基于混沌偽隨機(jī)數(shù)發(fā)生器的加密算法.分組密碼方案,從圖像置亂的快速性考慮,將兩維混沌映射擴(kuò)展到三維空間;同時(shí),引入另一種混沌映射對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)散操作,以有效地抵抗統(tǒng)計(jì)和差分攻擊.對(duì)于這兩種方案,文中給出了VHDL(硬件描述語(yǔ)言)編程、FPGA片內(nèi)功能模塊設(shè)計(jì)、加密效果以及硬件性能分析等.其中,序列密碼硬件實(shí)現(xiàn)方案,在不考慮通信延時(shí)的情況下,可以達(dá)到每秒61.622兆字節(jié)的加密速度.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這兩種加密算法的FPGA實(shí)現(xiàn)方案是可行的,并且能夠得到較高的安全性和較快的加密速度.
標(biāo)簽： FPGA 混沌 加密芯片 技術(shù)研究
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)和電力工業(yè)的飛速發(fā)展，使得對(duì)電力系統(tǒng)自動(dòng)化和信息化水平的要求也越來(lái)越高。變電站系統(tǒng)作為電網(wǎng)的重要基本環(huán)節(jié)，其自動(dòng)化水平的高低直接影響著電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行水平，于是變電站綜合自動(dòng)化系統(tǒng)得到了迅猛的發(fā)展和推廣應(yīng)用，成為衡量電力企業(yè)自動(dòng)化水平的重要依據(jù)。而安全可靠的網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)又是實(shí)現(xiàn)變電站綜合自動(dòng)化系統(tǒng)的根本保證。 變電站是輸配電系統(tǒng)中的樞紐環(huán)節(jié)，它是電力系統(tǒng)的重要部分。而作為變電站綜合自動(dòng)化系統(tǒng)中的現(xiàn)地測(cè)控單元是其非常重要的組成部分，它的性能的優(yōu)劣直接影響著變電站綜合自動(dòng)化系統(tǒng)整體的高效、安全的運(yùn)行。 隨著電壓等級(jí)和電網(wǎng)復(fù)雜程度的提高，供電半徑和輸配電容量的加大，采用傳統(tǒng)的變電站一次和二次設(shè)備已越來(lái)越難以同時(shí)滿足：“降低變電站造價(jià)，提高變電站的安全和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行水平”這兩方面的要求。為此，很有必要研制和開發(fā)以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)的各種電壓等級(jí)的變電站綜合自動(dòng)化系統(tǒng)，以取代或更新傳統(tǒng)的變電站二次設(shè)備。 本論文以變電站綜合自動(dòng)化系統(tǒng)現(xiàn)階段的技術(shù)為參考，提出并研究了一種基于ARM內(nèi)核的高性能的嵌入式微處理器和嵌入式實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)的變電站綜合自動(dòng)化現(xiàn)地測(cè)控單元。文中從當(dāng)前各種模式的變電站綜合自動(dòng)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)出發(fā)，結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)，詳細(xì)介紹了該現(xiàn)地測(cè)控單元的原理與構(gòu)成及其特點(diǎn)；著重分析了以Samsung公司32位嵌入式微處理器S3C4510B為核心的嵌入式網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的軟件硬件設(shè)計(jì)原理，給出了硬件原理圖；對(duì)于該系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)：操作系統(tǒng)UC/OS-Ⅱ的移植、系統(tǒng)軟件的設(shè)計(jì)等問(wèn)題本文作了系統(tǒng)、細(xì)致的論述，并給出了相關(guān)的設(shè)計(jì)程序。 新型嵌入式智能變電站綜合自動(dòng)化現(xiàn)地測(cè)控單元提供了更快的通信速度以及更強(qiáng)的處理能力，它的應(yīng)用必定會(huì)提高變電站綜合自動(dòng)化系統(tǒng)的通信能力，而且使變電站綜合自動(dòng)化系統(tǒng)的可靠性更高，經(jīng)濟(jì)性方面也具有更強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。
標(biāo)簽： ARM 嵌入式 變電站 自動(dòng)化
上傳時(shí)間： 2013-06-21
上傳用戶：kijnh
隨著全控型變流技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓寬，具有高功率因數(shù)的PWM整流器在工業(yè)領(lǐng)域中逐漸得到普遍重視。在目前的PWM調(diào)制方法中，自然采樣SPWM具有控制靈活、輸出脈沖波形好、諧波含量低等優(yōu)點(diǎn)，是一種性能優(yōu)良的調(diào)制方法。傳統(tǒng)的基于DSP的SPWM實(shí)現(xiàn)方法受DSP本身串行程序流工作模式的限制，是很難實(shí)時(shí)完成自然采樣SPWM的計(jì)算的，這在一些特殊的應(yīng)用領(lǐng)域限制了PWM整流器性能的提高。為此，論文提出了一種基于FPGA的自然采樣SPWM實(shí)現(xiàn)方法，并在三相電流型整流器樣機(jī)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。由于FPGA具有豐富的可編程邏輯資源和I/O口，并且可以采用并行工作方式，因此控制系統(tǒng)具有更快的處理速度、更小的控制延時(shí)和更好的實(shí)時(shí)性，有利于PWM整流器性能的提高。仿真和實(shí)驗(yàn)研究都表明本文的設(shè)計(jì)是正確有效的。
上傳時(shí)間： 2013-06-16
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隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，指紋識(shí)別技術(shù)被廣泛應(yīng)用到各種不同的領(lǐng)域。對(duì)于一般的指紋識(shí)別系統(tǒng)，其設(shè)計(jì)要求具有很高的實(shí)時(shí)性和易用性，因此識(shí)別算法應(yīng)該具有較低的復(fù)雜度，較快的運(yùn)算速度，從而滿足實(shí)時(shí)性的要求。所以有必要根據(jù)不同的識(shí)別算法采用不同的實(shí)現(xiàn)平臺(tái)，使得指紋識(shí)別系統(tǒng)具有較高的可靠性、實(shí)時(shí)性、有效性等性能要求。 SOPC片上可編程系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)是當(dāng)前電子設(shè)計(jì)領(lǐng)域中最熱門的概念。NiosⅡ是Altera．公司開發(fā)的一種采用流水線技術(shù)、單指令流的RISC嵌入式處理器軟核，可以將它嵌入到FPGA內(nèi)部，與用戶自定義邏輯組建成一個(gè)基于FPGA的片上專用系統(tǒng)。 本文在綜合考慮各種應(yīng)用情況的基礎(chǔ)上，以網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù)和嵌入式系統(tǒng)技術(shù)為理論基礎(chǔ)，提出了一種有效可行的系統(tǒng)架構(gòu)方案。對(duì)指紋識(shí)別技術(shù)中各個(gè)環(huán)節(jié)的算法和原理進(jìn)行了深入研究，合理的改進(jìn)了部分指紋識(shí)別算法；同時(shí)為了提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，采用NiosⅡ嵌入式處理器和FPGA硬件模塊實(shí)現(xiàn)指紋圖像處理主要算法。論文主要包括以下幾個(gè)方面： 1、對(duì)指紋圖像預(yù)處理、特征提取和特征匹配算法原理進(jìn)行闡述，同時(shí)改進(jìn)了指紋圖像的細(xì)化算法，提高了算法的性能，并設(shè)計(jì)了一套實(shí)用的指紋特征數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)； 2、針對(duì)指紋圖像預(yù)處理模塊，包括圖像的歸一化、頻率提取、方向提取以及方向?yàn)V波，采用基于FPGA的硬件電路的方式實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在保證系統(tǒng)誤識(shí)率較低、可靠性高的基礎(chǔ)上，大大提高了系統(tǒng)的執(zhí)行速度； 3、改變了傳統(tǒng)的單枚指紋識(shí)別方法，提出采用多枚指紋唯一標(biāo)識(shí)身份，大大降低了識(shí)別系統(tǒng)的誤識(shí)率； 4、改進(jìn)了傳統(tǒng)的基于三角形匹配中獲取基準(zhǔn)點(diǎn)的方法，同時(shí)結(jié)合可變界限盒思想進(jìn)行指紋特征匹配。 5、結(jié)合COM+技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，開發(fā)了后臺(tái)指紋特征匹配服務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了嵌入式指紋識(shí)別系統(tǒng)同數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)時(shí)信息交換。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的系統(tǒng)構(gòu)架方案有效可行，基于FPGA的自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)在速度、功耗、擴(kuò)展性等方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，擁有廣闊的發(fā)展前景。
標(biāo)簽： FPGA 嵌入式 指紋識(shí)別 系統(tǒng)研究
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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特點(diǎn)： 精確度0.1%滿刻度 可作各式數(shù)學(xué)演算式功能如:A+B/A-B/AxB/A/B/A&B(Hi or Lo)/|A|/ 16 BIT類比輸出功能 輸入與輸出絕緣耐壓2仟伏特/1分鐘(input/output/power) 寬范圍交直流兩用電源設(shè)計(jì) 尺寸小,穩(wěn)定性高
標(biāo)簽： 微電腦 數(shù)學(xué)演算 隔離傳送器
上傳時(shí)間： 2014-12-23
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為了提高電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度與速度的需求，提出使用交替梯度算法改進(jìn)徑向基函數(shù)（RBF） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 對(duì)天津市電網(wǎng)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。改進(jìn)的算法與傳統(tǒng)梯度下降算法相比，具有更快的收斂速度和更高的預(yù)測(cè)精度。 仿真結(jié)果表明該算法具有可行性。
標(biāo)簽： RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 電力 負(fù)荷預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-10-31
上傳用戶：waixingren
特點(diǎn)(FEATURES) 精確度0.1%滿刻度 (Accuracy 0.1%F.S.) 可作各式數(shù)學(xué)演算式功能如:A+B/A-B/AxB/A/B/A&B(Hi or Lo)/|A| (Math functioA+B/A-B/AxB/A/B/A&B(Hi&Lo)/|A|/etc.....) 16 BIT 類比輸出功能(16 bit DAC isolating analog output function) 輸入/輸出1/輸出2絕緣耐壓2仟伏特/1分鐘(Dielectric strength 2KVac/1min. (input/output1/output2/power)) 寬范圍交直流兩用電源設(shè)計(jì)(Wide input range for auxiliary power) 尺寸小,穩(wěn)定性高(Dimension small and High stability)
標(biāo)簽： 微電腦 數(shù)學(xué)演算 輸出 隔離傳送器
上傳時(shí)間： 2013-11-24
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TLC2543是TI公司的12位串行模數(shù)轉(zhuǎn)換器，使用開關(guān)電容逐次逼近技術(shù)完成A/D轉(zhuǎn)換過(guò)程。由于是串行輸入結(jié)構(gòu)，能夠節(jié)省51系列單片機(jī)I/O資源；且價(jià)格適中，分辨率較高，因此在儀器儀表中有較為廣泛的應(yīng)用。 TLC2543的特點(diǎn) （1）12位分辯率A/D轉(zhuǎn)換器； （2）在工作溫度范圍內(nèi)10μs轉(zhuǎn)換時(shí)間； （3）11個(gè)模擬輸入通道； （4）3路內(nèi)置自測(cè)試方式； （5）采樣率為66kbps； （6）線性誤差±1LSBmax； （7）有轉(zhuǎn)換結(jié)束輸出EOC； （8）具有單、雙極性輸出； （9）可編程的MSB或LSB前導(dǎo)； （10）可編程輸出數(shù)據(jù)長(zhǎng)度。 TLC2543的引腳排列及說(shuō)明 TLC2543有兩種封裝形式：DB、DW或N封裝以及FN封裝，這兩種封裝的引腳排列如圖1，引腳說(shuō)明見表1 TLC2543電路圖和程序欣賞 #include<reg52.h> #include<intrins.h> #define uchar unsigned char #define uint unsigned int sbit clock=P1^0; sbit d_in=P1^1; sbit d_out=P1^2; sbit _cs=P1^3; uchar a1,b1,c1,d1; float sum,sum1; double sum_final1; double sum_final; uchar duan[]={0x3f,0x06,0x5b,0x4f,0x66,0x6d,0x7d,0x07,0x7f,0x6f}; uchar wei[]={0xf7,0xfb,0xfd,0xfe}; void delay(unsigned char b) //50us { unsigned char a; for(;b>0;b--) for(a=22;a>0;a--); } void display(uchar a,uchar b,uchar c,uchar d) { P0=duan[a]|0x80; P2=wei[0]; delay(5); P2=0xff; P0=duan[b]; P2=wei[1]; delay(5); P2=0xff; P0=duan[c]; P2=wei[2]; delay(5); P2=0xff; P0=duan[d]; P2=wei[3]; delay(5); P2=0xff; } uint read(uchar port) { uchar i,al=0,ah=0; unsigned long ad; clock=0; _cs=0; port<<=4; for(i=0;i<4;i++) { d_in=port&0x80; clock=1; clock=0; port<<=1; } d_in=0; for(i=0;i<8;i++) { clock=1; clock=0; } _cs=1; delay(5); _cs=0; for(i=0;i<4;i++) { clock=1; ah<<=1; if(d_out)ah|=0x01; clock=0; } for(i=0;i<8;i++) { clock=1; al<<=1; if(d_out) al|=0x01; clock=0; } _cs=1; ad=(uint)ah; ad<<=8; ad|=al; return(ad); } void main() { uchar j; sum=0;sum1=0; sum_final=0; sum_final1=0; while(1) { for(j=0;j<128;j++) { sum1+=read(1); display(a1,b1,c1,d1); } sum=sum1/128; sum1=0; sum_final1=(sum/4095)*5; sum_final=sum_final1*1000; a1=(int)sum_final/1000; b1=(int)sum_final%1000/100; c1=(int)sum_final%1000%100/10; d1=(int)sum_final%10; display(a1,b1,c1,d1); } }
上傳時(shí)間： 2013-11-19
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