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。
上傳時間： 2013-07-01
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隨著信息技術的發展，數字信號的采集與處理在科學研究、工業生產、航空航天、醫療衛生等部門得到越來越廣泛的應用，這些應用中對數字信號的傳輸速度提出了比較高的要求。傳統的基于ISA總線的信號傳輸效率低，嚴重制約著系統性能的提高。 PCI總線以其高性能、低成本、開放性、軟件兼容性等眾多優點成為當今最流行的計算機局部總線。但是，由于PCI總線硬件接口復雜、不易于接入、協議規范比較繁瑣等缺點，常常需要專用的接口芯片作為橋接，為了解決這一系列問題，本文提出了一種基于FPGA的PCI總線接口橋接邏輯的實現方案，支持PCI突發訪問方式，突發長度為8至128個雙字長度，核心FPGA芯片采用ALTERA公司的CYCLONE FPGA系列的EP1C6Q240C8，容量為6000個邏輯宏單元，速度為-8，編譯后系統速度可以達到80MHz，取得了良好的效果。 基于FPGA的PCI總線接口橋接邏輯的核心是PCI接口模塊。在硬件方面，特別討論了PCI接口模塊、地址轉換模塊、數據緩沖模塊、外部接口模塊和SRAM DMA控制模塊等五個功能模塊的設計方案和硬件電路實現方法，著重分析了PCI接口模塊的數據傳輸方式，采用模塊化的方法設計了內部控制邏輯，并進行了相關的時序仿真和邏輯驗證，硬件需要軟件的配合才能實現其功能，因此設備驅動程序的設計是一個重要部分，論文研究了Windows XP體系結構下的WDM驅動模式的組成、開發設備驅動程序的工具以及開發系統實際硬件的設備驅動程序時的一些關鍵技術。 本文最后利用基于FPGA的PCI總線接口橋接邏輯中的關鍵技術，對PCI數據采集卡進行了整體方案的設計。該系統采用Altera公司的cyclone Ⅱ系列FPGA實現。
上傳時間： 2013-07-24
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07電子設計大賽論文 2007年全國電子設計大賽論文（A~J題）
上傳時間： 2013-05-26
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基于手姿態的人機交互是以實現自然的人機交互為研究目標，可提高計算機的可操作性，同時使計算機能夠完成更加復雜的任務。而基于ARM的嵌入式系統具有功耗低、體積小、集成度高等特點，嵌入式與具體應用有機地結合在一起，具有較長的生命周期，能夠根據特定的需求對軟硬件進行合理剪裁。結合嵌入式技術的手姿態跟蹤設備能夠實時的檢測出人機交互系統中人手的位置與角度等數據，并將這些數據及時反饋給計算機虛擬系統來進行人機交互，提高跟蹤設備的可靠性和空間跟蹤精度。 通過對嵌入式開發過程以及對控制系統構成的分析，確定了手姿態信號輸入方案及系統的軟硬件總體設計方案。通過對目前流行的眾多嵌入式處理器的研究、分析、比較選擇了S3C2440處理器作為系統開發硬件核心，詳細介紹了S3C2440的相關模塊的設計，包括存儲單元模塊、通信接口模塊、JATG接口電路。同時設計了系統的外圍電路像系統時鐘電路、電源電路、系統復位電路。 選擇更適合于ARM開發的Linux系統作為軟件開發平臺。實現了Linux系統向開發板的移植、Bootloader的啟動與編譯、設備驅動程序的開發；根據手姿態信號輸入方案系統采用分模塊、分層次的方法設計了系統的應用程序——串口通信程序及手姿態識別子程序。通過分析常用的手姿態識別算法，系統采用基于神經網絡的動態時間規整與模板匹配相結合的動態手姿態識別算法。并依據相應的軟硬件測試方法對系統進行了分模塊調試及系統的集成。
上傳時間： 2013-07-11
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(臺達)開關電源基本原理與設計介紹，比較實用
標簽： 開關電源
上傳時間： 2013-06-15
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USB3.0–SATA橋接芯片MB86C30A的主要規范:*CBC (密碼段鏈接):一種適合加密模塊數據的AES 模式。*XTS (帶調整和密文竊取的XEX 加密模式):IEE
上傳時間： 2013-06-10
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隨著空間科學任務的增加,需要處理的空間科學數據量激增,要求建立一個高速的空間數據連接網絡.高速復接器作為空間飛行器星上網絡的關鍵設備,其性能對整個空間數據網絡的性能起著重要影響.該文闡述了利用先入先出存儲器FIFO進行異步速率調整,應用VHDL語言和可編程門陣列FPGA技術,對多個信號源數據進行數據打包、信道選通調度和多路復接的方法.設計中,用VHDL語言對高速復接器進行行為級建模,為了驗證這個模型,首先使用軟件進行仿真,通過編寫testbench程序模擬FIFO的動作特點,對程序輸入信號進行仿真,在軟件邏輯仿真取得預期結果后,繼續設計硬件電路,設計出的實際電路實現了將來自兩個不同速率的信源數據(1394總線數據和1553B總線數據)復接成一路符合CCSDS協議的位流業務數據.在實驗調試中對FPGA的輸出數據進行檢驗,同時對設計方法進行驗證.驗證結果完全符合設計目標.應用硬件可編程邏輯芯片FPGA設計高速復接器,大幅度提高了數據的復接速率,可應用于未來的星載高速數據系統中,能夠完成在軌系統的數據復接任務.
上傳時間： 2013-07-17
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該文首先分析了線路碼的一般問題;其次分析了正碼速調整的基本原理及所涉及的一般問題,并說明了用FPGA進行電路設計的一般方法;最后分析了該系統所產生的抖動,如抖動的產生,分類以及如何減小抖動等,并對該課題所產生的兩類抖動即正碼速調整引入的侯時抖動和平滑鎖相環引入的抖動進行了分析,并用Matlab仿真工具對鎖相環的抖動與其環路帶寬之間的關系進行了仿真與計算. 作者的工作主要包括: 1.利用FPGA完成了復接、分接系統的設計和調試.2.利用FPGA完成了HDB3線路碼的設計與調試.3.利用鎖相環完成了碼速恢復.4,對該復接分接系統所產生的抖動進行了理論分析和仿真.5.對FPGA進行了誤碼率測試,誤碼性能優于10
上傳時間： 2013-04-24
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在比較常用串口通信實現形式的利弊基礎上，針對某廠輪胎里程試驗機監控系統的特點，設計并實現了串口通信動態鏈接庫(DLL)，詳細介紹了多線程理論、重疊I/O方式，給出了程序流程圖，對一些關鍵代碼進行了說明
上傳時間： 2013-07-19
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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。
上傳時間： 2013-04-24
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