設計了一種基于FPGA純硬件方式實現方向濾波的指紋圖像增強算法。設計采用寄存器傳輸級(RTL)硬件描述語言(Verilog HDL),利用時分復用和流水線處理等技術,完成了方向濾波指紋圖像增強算法在FPGA上的實現。整個系統通過了Modelsim的仿真驗證并在Terasic公司的DE2平臺上完成了硬件測試。設計共消耗了3716個邏輯單元,最高處理速度可達92.93MHz。以50MHz頻率工作時,可在0.5s以內完成一幅256×256指紋圖像的增強處理。
標簽: FPGA 方向 指紋 圖像增強算法
上傳時間: 2013-10-12
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針對傳統語音通信系統存在的地址編碼繁雜、通信模式單一、難于維護的缺陷,設計了一款適用于工業現場的多功能語音通信系統。在排隊論的基礎上,對CAN總線語音通信系統進行了理論分析,重點介紹了CAN總線的軟硬件設計。對系統的性能測試結果表明,系統的CAN幀丟失率<0.5‰,語音質量能通過主觀試聽和客觀測試,整體系統工作良好。
標簽: CAN 總線 語音通信 系統設計
上傳時間: 2014-12-28
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在游客游跡跟蹤與追溯系統中,產生大量不確定數據,有效的Top-K查詢處理是不確定性數據管理中一項重要技術。研究了運用Top-K檢索不確定數據的問題,定義了不確定數據流元組的查詢語義,提出了一種在記錄向量的基礎上的不確定數據查詢算法,并利用實例演示了查詢的過程。該算法按照元組的得分值進行降序排列,概率值最高的前k個元組集合就是Top-K的查詢結果,實驗結果表明,本文的算法更具高效性和實用性。
標簽: Top-K RFID 數據流 查詢
上傳時間: 2013-10-27
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文章分析了雷達高速寬帶數字接收與恢復的現狀,以及制約其發展的關鍵因素,提出基于高速串行器/解串器、FPGA和正交數字上變頻器的高速寬帶數字接收與恢復系統方案。系統以光纖為傳輸媒介,以FPGA為控制核心,正交調試器為信號調制平臺,完成高速數字接收、基帶信號預處理與基帶信號的上變頻等功能。該系統具有誤碼率低、可靠性高的優點。
標簽: 光纖技術 雷達 技術研究 高速通信
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通過對入侵檢測技術的分析,文中提出了一種基于分類算法的關于誤用檢測和異常檢測的入侵檢測系統模型框架。通過對決策樹算法的改進,該系統的誤報率和漏報率得到了有效降低,入侵檢測系統的檢測率得到了一定的提高。
標簽: 分類算法 入侵檢測 校園網絡 系統研究
上傳時間: 2013-11-16
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基于改善公交調度手段、提高公交運營效率,提高公交吸引力和分擔率目的,采用了基于物聯網的智能公交系統設計方法。基于物聯網的智能公交系統具有車輛監控調度、車載終端、電子站牌和通信網絡等功能模塊。系統通過RFID技術對公交車輛進行跟蹤、定位、監控和調度,站臺的觸摸屏統計各路次候車乘客數,及電子站牌實時發布各車次到站時間等信息,利用Zigbee無線網絡技術實現車載終端、站臺系統和調度監控中心之間的通信。基于物聯網的智能公交系統可以提高公交服務質量和效率,滿足市民的出行需求。
標簽: 物聯網 智能公交 系統設計
上傳時間: 2013-12-16
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針對實時型相機對系統小型化、通用化及數據高速率可靠傳輸的需求,文中在研究高速串行器/解串器(SerDes)器件TLK2711工作原理的基礎上,提出了高速串行全雙工通信協議總體設計方案。文章以TLK2711為物理層、FPGA為鏈路層設計了高速串行全雙工通信協議,對協議的實現進行了詳細的描述。協議的在定制中力求做到了最簡化,為上層用戶提供簡單的數據接口。試驗中通過兩塊電路板的聯調,完成了數據率為2.5Gbps的點對點高速傳輸,采用發送偽隨機碼測試,系統工作2小時,所測誤碼率小于10-12。
標簽: 2711 TLK 高速串行 全雙工
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為實現對低功耗負載的微波供電,設計了應用于2.45 GHz的微帶整流天線。在接收天線設計中,引入了光子晶體(PBG)結構,提高了接收天線的增益和方向性;在低通濾波器部分引入了缺陷地式(DGS)結構,以相對簡單的結構實現了2.8 GHz低通濾波器特性;最后通過ADS軟件設計得出了用于微帶傳輸線與整流二極管間的匹配電路。將接收天線、低通濾波器和整流電路三部分微帶電路進行整合,完成整流天線的設計。通過實驗測試,該整流天線的增益為4.29 dBi,最高整流效率為63%。通過引入光子晶體結構和缺陷地式結構,在保證整流天線增益和整流效率的基礎上,有效地減小了天線的尺寸,簡化了設計方法。
標簽: 2.45 GHz 應用于 天線設計
上傳時間: 2013-10-29
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射頻識別 (RFID) 技術采用輻射和反射 RF 功率來識別和跟蹤各種目標。典型的 RFID 繫統由一個閱讀器和一個轉發器 (或標簽) 組成。
標簽: RFID 接收器 基帶電路
上傳時間: 2013-11-17
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小麥在儲藏階段由于各種災害導致損失巨大,并降低了面粉質量,及時檢測并分離小麥的受損顆粒迫在眉睫。文章以提取4類小麥碰撞聲信號為基礎,使用數字信號處理方法對小麥完好粒、蟲害粒、霉變粒及發芽粒的碰撞聲信號提取有效特征,最后利用BP神經網絡進行分類,對于3類小麥類型的識別取得了較好的識別率。應用結果表明BP神經網絡能夠較好地實現區分受損小麥顆粒與完好小麥顆粒。
標簽: BP神經網絡 聲信號 分類
上傳時間: 2014-12-29
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