H.264視頻編解碼標準以其高壓縮比、高圖像質量、良好的網絡適應性等優點在數字電視廣播、網絡視頻流媒體傳輸、視頻實時通信等許多方面得到了廣泛應用。提高H.264幀內預測的速度，對于實時性要求較高的場合具有重大的意義。為此，論文在總結國內外相關研究的基礎上，針對H.264幀內預測的軟件實現具有運算量大、實時性差等缺點，提出了一種基于FPGA的高并行、多流水線結構的幀內預測算法的硬件實現。 論文在詳細闡述H.264幀內預測編碼技術的基礎上，分析了17種預測模式算法，通過Matlab仿真建模，直觀地給出了預測模式的預測效果，并在JM12.2官方驗證平臺上測試比較各種預測模式對編碼性能的影響，以此為根據對幀內預測模式進行裁剪。接著論文提出了基于FPGA的幀內預測系統的設計方案，將前段采集劍的RGB圖像通過色度轉換模塊轉換成YCbCr圖像，存入片外SDRAM中，控制模塊負責讀寫數掘送入幀內預測模塊進行處理。幀內預測模塊中，采用一種并行結構的可配置處理單元，即先求和再移位最后限幅的電路結構，來計算各預測模式下的預測值，極大地減小了預測電路的復雜度。針對預測模式選擇算法，論文采用多模式并行運算的方法，即多個結構相同的殘差計算模塊，同時計算各種預測模式對應的SATD值，充分發揮FPGA高速并行處理的能力。其中Hadamard變換使用行列分離的變換方法，采用蝶形快速變換、流水線設計提高硬件的工作效率。最后，論文設計了LCD顯示模塊直觀地顯示所得到的最佳預測模式。 整個幀內預測系統被劃分成多個功能模塊，采用層次化、模塊化的設計思想，并采用流水線結構和乒乓操作來提高系統的并行性、運行速度和總線利用率。所有模塊用Verilog語言設計，由Modelsim仿真和集成開發環境ISE9.1綜合。仿真與綜合結果表明，系統時鐘頻率最高達到106.7MHz。該設計在完成功能的基礎上，能夠較好地滿足實時性要求。論文對于研究基于FPGA的H.264視頻壓縮編碼系統進行了有益的探索，具有一定的實用價值。
上傳時間： 2013-07-21
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基于FPGA的彩色LED大屏幕顯示系統的設計與實現
上傳時間： 2013-07-29
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LT8900是LDT公司生產的一款低成本，高集成度的2.4GHZ的無線收發芯片，片上集成發射機，接收機，頻率綜合器，GFSK調制解調器。發射機支持功率可調，接收機采用數字擴展通信機制，在復雜環境和強干擾條件下，可以達到優良的收發性能。外圍電路簡單，只需搭配MCU以及少數外圍被動器件。LT8900傳輸GFSK信號，發射功率約為2dBm，最大可以到6dBm。接收機采用低中頻結構，接收靈敏度可以達到-87dBm。數字信道能量檢測可以隨時監控信道質量。 片上的發射接收FIFO寄存器可以和MCU進行通信，存儲數據，然后以1Mbps數據率在空中傳輸。它內置了CRC，FEC，auto-ack和重傳機制，可以大大簡化系統設計并優化性能。 數字基帶支持4線SPI和2線I2C接口，此外還有Reset，Pkt_flag, Fifo_flag三個數字接口。 為了提高電池使用壽命，芯片在各個環節都降低功耗，芯片最低工作電壓可以到1.9V，在保持寄存器值條件下，最低電流為1uA。 芯片有QFN24 4*4mm和SSOP16封裝，都符合RoHS標準。
上傳時間： 2013-04-24
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運用Verilog語言來實現在FPGA的中值濾波
上傳時間： 2013-08-04
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熟練掌握Verilog HDL的十大基本功
標簽： verilog
上傳時間： 2013-05-18
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論文研究了基于Bayer格式的CCD原始圖像的顏色插值算法，并將設計的改進算法應用到以FPGA為核心的圖像采集前端。出于對成本和體積的考慮，一般的數字圖像采集系統采用單片CCD或CMOS圖像傳感器，然后在感光表面覆蓋一層顏色...
上傳時間： 2013-08-04
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隨著多媒體技術的發展，數字圖像處理已經成為眾多應用系統的核心和基礎。它的發展主要依賴于兩個性質不同、自成體系但又緊密相關的研究領域：圖像處理算法及其相應的電路實現。圖像處理系統的硬件實現—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數字信號處理器(Digital Signal Process)和現場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預處理的數據量很大，要求處理速度快，但運算結果相對比較簡單。相對于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統更適合于圖像的預處理。本文設計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應的Matlab 仿真；然后，為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點，本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準則同時結合小波系數尺度間關系的鄰域閾值去噪算法。經Matlab實驗表明，相比于其他幾種經典算法，本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統的總體結構和FPGA內部各功能模塊的具體實現方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統核心控制模塊，并對各個系統模塊和整體進行了仿真驗證，結果表明本文設計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統能滿足實際的圖像處理要求，具有一定的理論和實際應用價值。關鍵詞：圖像處理系統，FPGA，圖像去噪算法，小波變換
上傳時間： 2013-05-16
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論文研究了基于Bayer格式的CCD原始圖像的顏色插值算法，并將設計的改進算法應用到以FPGA為核心的圖像采集前端。出于對成本和體積的考慮，一般的數字圖像采集系統采用單片CCD或CMOS圖像傳感器，然后在感光表面覆蓋一層顏色濾波陣列(CFA)，經過CFA后每個像素點只能獲得物理三基色(紅、綠、藍)其中一種分量，形成馬賽克圖像。為了獲得全彩色圖像，就要利用周圍像素點的值近似地計算出被濾掉的顏色分量，稱這個過程為顏色插值。由于當前對圖像采集系統的實時性要求越來越高，業內已經開始廣泛采用FPGA來進行圖像處理，充分發揮硬件并行運算的速度優勢，以求在處理速度和成像質量兩方面均達到滿意的效果。。主要的工作內容如下: 本文首先介紹了彩色濾波陣列、圖像色彩恢復和插值算法的概念，然后分析和研究了當下常用的顏色插值算法，如雙線性插值算法、加權系數法等等，指出了各個算法的特點和不足；接下來針對硬件系統并行運算的特性和實時性處理的要求，結合其中兩種算法的思路設計了適用于硬件的改進算法，該算法主要引入了方向標志位的概念以及平滑的邊界仲裁法則來檢測邊界，借鑒利用梯度的三角函數關系來判斷邊界方向，通過簡化且適用于硬件的方法計算加權系數，從而選擇合適的方向進行插值。 在介紹了FPGA用于圖像處理的優勢后，針對FPGA的特點采用模塊化結構設計，詳細闡述了本文算法的軟件實現過程及所使用到的關鍵技術；文章設計了一個以FPGA為核心的前端圖像采集平臺，并將改進插值算法應用到整個系統當中。詳細分析了采集前端的硬件需求，討論了核心芯片的選型和硬件平臺設計中的注意事項，完成了印制電路板的制作。 文章通過MATLAB仿真得到了量化的性能評估數據，并選取幾種算法在硬件平臺上運行，得到了實驗圖片。最后結合圖片的視覺效果和仿真數據對幾種不同算法的效果進行了評估和比較，證明改進的算法對圖像質量有所增強，取得了良好的效果。
上傳時間： 2013-06-11
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生物醫學信號是源于一個生物系統的一類信號，像心音、腦電、生物序列和基因以及神經活動等，這些信號通常含有與生物系統生理和結構狀態相關的信息，它們對這些系統狀態的研究和診斷具有很大的價值。信號拾取、采集和處理的正確與否直接影響到生物醫學研究的準確性，如何有效地從強噪聲背景中提取有用的生物醫學信號是信號處理技術的重要問題。 設計自適應濾波器對帶有工頻干擾的生物醫學信號進行濾波，從而消除工頻干擾，獲得最佳的濾波效果是本研究要解決的問題。生物醫學信號具有信號弱、噪聲強、頻率范圍較低、隨機性強等特點。由于心電(electrocardiogram，ECG)信號的確定性、穩定性、規則性都比其他生物信號高，便于準確評估和檢測濾波效果，本研究采用ECG信號作為原始的模板信號。 本研究將新的電子芯片技術與現代信號處理技術相結合，從過去單一的軟件算法研究，轉向軟件與硬件結合，從而提高自適應速度和精度，而且可以使系統的開發周期縮短、成本降低、容易升級和變更。 采用現場可編程邏輯器件(Field Programmable Gate Array，FPGA)作為新的ECG快速提取算法的硬件載體，加快信號處理的速度。為了將ECG快速提取算法轉換為常用的適合于FPGA芯片的定點數算法，研究中詳細分析了定點數的量化效應對自適應噪聲消除器的影響，以及對浮點數算法和定點數算法的復合自適應濾波器的各種參數的選擇，如步長因子和字長選擇。研究中以定點數算法中的步長因子和字長選擇，作為FPGA設計的基礎，利用串并結合的硬件結構實現自適應濾波器，并得到了預期的效果，準確提取改善后的ECG信號。 研究中，在MATLAB(Matrix Laboratry)軟件的環境下模擬，選取帶有50Hz工頻干擾的不同信噪比的ECG原始信號，在浮點數情況下，原始信號通過采用最小均方LMS(LeastMean Squares)算法的浮點數自適應濾波器后，根據信噪比的改善和收斂速度，確定不同的最佳μ值，并在定點數情況下，在最佳μ值的情況下，原始信號通過采用LMs算法的定點數自適應濾波器后，根據信噪比的改善效果和采用硬件的經濟性，確定最佳的定點數。并了解LMS算法中步長因子、定點數字長值對信號信噪比、收斂速度和硬件經濟性的影響。從而得出針對含有工頻干擾的不同信噪比的原始ECG，應該采用什么樣的μ值和什么樣的定點數才能對原始ECG的改善和以后的硬件實現取得最佳的效果，并根據所得到的數據和結果，在FPGA上實現自適應濾波器，使自適應濾波器能對帶有工頻干擾的ECG原始信號有最佳的濾波效果。
上傳時間： 2013-04-24
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·改進的中值濾波算法在圖像處理中的應用
上傳時間： 2013-04-24
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