整數(shù)倍分頻，有多種分頻方式（包括1倍分頻、奇偶數(shù)分頻）
上傳時(shí)間： 2013-06-12
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超聲波流量計(jì)以非接觸、精度高、使用方便等優(yōu)點(diǎn)，在氣象、石油、化工、醫(yī)藥、水資源管理等領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。近年來，隨著數(shù)字處理技術(shù)和微處理器技術(shù)的發(fā)展，超聲波流量計(jì)作為一種測(cè)量儀表也得到了長足進(jìn)步。本課題將ARM微控制器用于流量測(cè)量儀表的研制，拓展了儀表的開發(fā)空間，符合嵌入式技術(shù)的發(fā)展方向。 本文詳細(xì)介紹了超聲波時(shí)差法流量測(cè)量原理及基于LPC2214的超聲波流量計(jì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案和軟硬件實(shí)現(xiàn)方法，并對(duì)測(cè)時(shí)算法進(jìn)行了詳細(xì)討論。通過分析和借鑒國外超聲波流量測(cè)量的先進(jìn)技術(shù)和方法，得出了改進(jìn)的時(shí)差法測(cè)量方案。系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)了超聲波發(fā)射、接收及放大電路，采用高速模數(shù)轉(zhuǎn)換器數(shù)字化接收信號(hào)，并對(duì)ARM系統(tǒng)電路中的電源電路，存儲(chǔ)器電路，通信接口電路等進(jìn)行了詳細(xì)介紹。系統(tǒng)軟件詳細(xì)分析了嵌入式操作系統(tǒng)uClinux的移植方法，給出構(gòu)建ARM-uClinux平臺(tái)的步驟，并基于此平臺(tái)，完成了系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)。測(cè)時(shí)算法運(yùn)用數(shù)字濾波技術(shù)提高信號(hào)信噪比，采用方差比檢驗(yàn)方法和插值算法，提高測(cè)時(shí)定位精度。 系統(tǒng)設(shè)計(jì)良好的人機(jī)交互界面和通信調(diào)試接口，提高了ARM系統(tǒng)的軟件開發(fā)調(diào)試效率；在保證流量計(jì)系統(tǒng)功能的同時(shí)，盡量簡化硬件電路設(shè)計(jì)，降低研制成本，使設(shè)計(jì)更具合理性。
標(biāo)簽： ARM 時(shí)差法 超聲波流量計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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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)的主要研究內(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)鍵問題,通過對(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),然后通過對(duì)檢測(cè)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(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題(sss),通過調(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(shí)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(bǔ)空間巧妙地避開類內(nèi)散布矩陣的求逆運(yùn)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(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(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(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(shí)別,并將識(shí)別后的結(jié)果通過無線網(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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變分水平集用于圖像分割，效果好，但是速度有點(diǎn)慢 源碼及論文
上傳時(shí)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(shí)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(shí)現(xiàn)方案的設(shè)計(jì)以及系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn).另外在文中還介紹了可編程器件方面的常識(shí)、FPGA的設(shè)計(jì)流程以及同步電路設(shè)計(jì)方面的有關(guān)技術(shù).
上傳時(shí)間： 2013-05-18
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作為一項(xiàng)正在興起的無線應(yīng)用服務(wù),無線局域網(wǎng)已在機(jī)場(chǎng)、校園、會(huì)議室、甚至在家庭都有所應(yīng)用.它正叩開高速無線數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)市場(chǎng)的大門.目前,無線局域網(wǎng)仍處于眾多標(biāo)準(zhǔn)共存時(shí)期.每一標(biāo)準(zhǔn)的背后都有大公司或者大集團(tuán)的支持.在眾多無線局域網(wǎng)協(xié)議中IEEE802.11a協(xié)議是很有特色的一個(gè),它的優(yōu)勢(shì)在于采用了正交頻分復(fù)用(OFDM)方式來傳輸數(shù)據(jù),該技術(shù)可幫助提高速度和改進(jìn)信號(hào)質(zhì)量,并可克服干擾,因此得到眾多關(guān)注.為了讓這種高速的局域網(wǎng)真正應(yīng)用到實(shí)際中,我們的項(xiàng)目就是要在硬件上實(shí)現(xiàn)基于IEEE802.11a協(xié)議的OFDM系統(tǒng)的發(fā)射機(jī)和接收機(jī),而本文的主要工作就是用FPGA實(shí)現(xiàn)這個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)接收機(jī).內(nèi)接收機(jī)主要包括同步估計(jì)和信道估計(jì).但是目前OFDM系統(tǒng)中包括同步、信道編碼、信道估計(jì)、用戶檢測(cè)、降低峰均比等一些關(guān)鍵技術(shù)在具體實(shí)現(xiàn)上還存在著一些困難.許多文獻(xiàn)對(duì)這些關(guān)鍵技術(shù)基本停留在理論上的討論,與具體的實(shí)現(xiàn)還存在很大的差距.因此本文通過研究同步和信道估計(jì)的多種算法的性能和其實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度,提出一種適合在IEEE802.11a協(xié)議環(huán)境下的同步算法和信道估計(jì),用FPGA加以實(shí)現(xiàn).首先本文總結(jié)了目前OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)的算法.在此基礎(chǔ)上詳細(xì)的討論了基于IEEE802.11a協(xié)議的OFDM系統(tǒng)可以采用的信道估計(jì)方法:(1)提出了借助訓(xùn)練序列的LS估計(jì)法和LS-average估計(jì)法,分別在AWGN信道和多徑信道對(duì)這兩種方法進(jìn)行了比較,證明無論在哪種信道環(huán)境下后者性能都要好于前者.為了能夠進(jìn)一步提高信道估計(jì)器的性能,在LS-average算法的基礎(chǔ)上提出了消噪算法(NRA).(2)提出了借助導(dǎo)頻的DFT插值算法.其次本文總結(jié)了目前OFDM系統(tǒng)同步的算法.OFDM系統(tǒng)同步包括定時(shí)同步和載波同步,其中定時(shí)同步又分為符號(hào)同步和抽樣同步.本文主要是研究定時(shí)同步,而載波同步只是簡單的討論,因?yàn)樵谶@項(xiàng)目中這是另有負(fù)責(zé)人.本文針對(duì)基于IEEE802.11a協(xié)議的OFDM系統(tǒng)把定時(shí)同步分為粗定時(shí)同步和細(xì)定時(shí)同步.然后分別對(duì)粗定時(shí)同步和細(xì)定時(shí)同步進(jìn)行了詳細(xì)的討論.其中對(duì)粗定時(shí)同步的方法有:利用短訓(xùn)練序列和利用循環(huán)前綴,并對(duì)這兩種方法進(jìn)行了比較.對(duì)細(xì)定時(shí)同步是利用導(dǎo)頻來跟蹤.最后根據(jù)前面兩章提出的算法所分析的結(jié)果,以及突發(fā)OFDM系統(tǒng)的信號(hào)和信道特征,選取了其中一種信道估計(jì)算法和定時(shí)同步算法,結(jié)合合作伙伴所提出的載波同步算法一起用FPGA實(shí)現(xiàn)整個(gè)基于IEEE802.11a協(xié)議的OFDM系統(tǒng)的內(nèi)接收機(jī),并分別測(cè)試了各個(gè)模塊的性能以及綜合模塊的性能.
標(biāo)簽： 80211a 80211 IEEE FPGA
上傳時(shí)間： 2013-05-26
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第三代移動(dòng)通信系統(tǒng)及技術(shù)是目前通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本系統(tǒng)采用了第三代移動(dòng)通信系統(tǒng)的部分關(guān)鍵技術(shù)，采用直接序列擴(kuò)頻方式實(shí)現(xiàn)多路寬帶信號(hào)的碼分復(fù)用傳輸。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，我們綜合考慮了系統(tǒng)性能要求，功能實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度與系統(tǒng)資源利用率，選擇了并行導(dǎo)頻體制、串行滑動(dòng)相關(guān)捕獲方式、延遲鎖相環(huán)跟蹤機(jī)制、導(dǎo)頻信道估計(jì)方案和相干解擴(kuò)方式，并在Quartus軟件平臺(tái)上采用VHDL語言，在FPGA芯片CycloneEP1C12Q240C8上完成了系統(tǒng)設(shè)計(jì)。通過對(duì)硬件測(cè)試板的測(cè)試表明文中介紹的方案和設(shè)計(jì)方法是可行和有效的。并在測(cè)試的基礎(chǔ)上對(duì)系統(tǒng)提出了改進(jìn)意見。
標(biāo)簽： FPGA 多路 分 通信系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-06-27
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差分跳頻(DFH)是集跳頻圖案、信息調(diào)制與解調(diào)于一體，是一個(gè)全面基于數(shù)字信號(hào)處理的全新概念的通信系統(tǒng)，其技術(shù)體制和原理與常規(guī)跳頻完全不同，較好地解決了數(shù)據(jù)速率和跟蹤干擾等問題，代表了當(dāng)前短波通信的一個(gè)重要發(fā)展方向。美國Sanders公司推出了名為CHESS的新型短波跳頻通信系統(tǒng)，并獲得了成功，但我國對(duì)該體制和技術(shù)的研究還處于初始階段，目前還不太成熟，離實(shí)際應(yīng)用還有一段距離。 本文主要基于FPGA芯片的基礎(chǔ)上對(duì)差分跳頻進(jìn)行了研究，用FPGA來實(shí)現(xiàn)數(shù)字信號(hào)處理可以很好地解決并行性和速度問題，而且其靈活的可配置特性，使得FPGA構(gòu)成的DSP系統(tǒng)非常易于修改、測(cè)試及硬件升級(jí)。而且設(shè)計(jì)中盡量采用軟件無線電體系結(jié)構(gòu)，減少模擬環(huán)節(jié)，把數(shù)字化處理盡量靠近天線，從而建立一個(gè)通用、標(biāo)準(zhǔn)、模塊化的硬件平臺(tái)，用軟件編程來實(shí)現(xiàn)差分跳頻的各種功能，從基于硬件的設(shè)計(jì)方法中解放出來。 本文首先介紹了課題背景及研究的意義，闡述了目前差分跳頻中頻率合成跟頻率識(shí)別的實(shí)現(xiàn)方案。在頻率合成中，著重對(duì)DDS的相位截?cái)嗾`差及幅度量化誤差進(jìn)行仿真，找出基于FPGA實(shí)現(xiàn)的最佳參數(shù)及改善方法。在頻率識(shí)別中，基于Xilinx公司提供FFT IP核，接收端中的位同步，頻率識(shí)別均在FFT的理論上進(jìn)行設(shè)計(jì)。最后根據(jù)設(shè)計(jì)方案制作基于FPGA的電路板。 設(shè)計(jì)中跳頻圖案、直接數(shù)字頻率合成器、頻率識(shí)別、位同步、跳頻圖案恢復(fù)、線性調(diào)頻z變換等模塊均采用Verilog和VHDL兩種通用硬件描述語言進(jìn)行設(shè)計(jì)，以便能夠在所有廠家的FPGA芯片中移植。
上傳時(shí)間： 2013-07-22
上傳用戶：yezhihao
【免費(fèi)分享】電子設(shè)計(jì)1000例，不要分。。。
標(biāo)簽： 1000 分 電子設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-06-10
上傳用戶：moshushi0009
本文的研究內(nèi)容是在激光測(cè)距項(xiàng)目基礎(chǔ)上進(jìn)行的，分析了各種激光測(cè)距方法的利弊，最終選用脈沖激光測(cè)距的實(shí)現(xiàn)方式，并且對(duì)脈沖激光測(cè)距系統(tǒng)做了深入研究。 本文設(shè)計(jì)了以FPGA為核心的信號(hào)處理模塊，實(shí)現(xiàn)了對(duì)激光信號(hào)的編碼和譯碼、對(duì)激光發(fā)射控制時(shí)鐘的分頻、和內(nèi)部PLL倍頻實(shí)現(xiàn)內(nèi)部高頻計(jì)時(shí)時(shí)鐘等，提高了系統(tǒng)的精度和穩(wěn)定性。使用并行脈沖計(jì)數(shù)法，提高了計(jì)時(shí)精度，分析了可能產(chǎn)生誤差的原因，并且對(duì)結(jié)果做了相應(yīng)的修正，減小了激光測(cè)距系統(tǒng)的誤差。并且制定了四種工作模式，可以根據(jù)不同的實(shí)際環(huán)境選擇相應(yīng)的測(cè)距模式，以達(dá)到最好的測(cè)量效果。 在接收方面突破以往普通的被動(dòng)接收方式，提出了利用窗函數(shù)接收回波的主動(dòng)接收方式，結(jié)合窄帶濾光片的濾光效果，提高了系統(tǒng)的抗干擾性能。從課題要求出發(fā)，本激光測(cè)距系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了體積小、功耗低的特點(diǎn)，測(cè)量距離相對(duì)較近(0.5-50米)，屬于近距測(cè)量系統(tǒng)。
標(biāo)簽： FPGA 激光測(cè)距 系統(tǒng)研究
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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