指紋識別作為生物特征識別的一種,在身份識別上有著其他手段不可比擬的優越性:人的指紋具有唯一性和穩定性;隨著指紋傳感器性能的提高和價格的降低.指紋的采集相對容易;指紋識別算法已經比較成熟
上傳時間: 2013-07-28
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隨著電子技術和集成電路技術的飛速發展,數字信號處理已經廣泛地應用于通信、信號處理、生物醫學以及自動控制等領域中。離散傅立葉變換(DFT)及其快速算法FFT作為數字信號處理中的基本變換,有著廣泛的應用。特別是近年來,基于FFT的ODFM技術的興起,進一步推動了對高速FFT處理器的研究。 FFT 算法從出現到現在已有四十多年代歷史,算法理論已經趨于成熟,但是其具體實現方法卻值得研究。面向高速、大容量數據流的FFT實時處理,可以通過數據并行處理或者采用多級流水線結構來實現。特別是流水線結構使得FFT處理器在進行不同點數的FFT計算時可以通過對模塊級數的控制很容易的實現。 本文在分析和比較了各種FFT算法后,選擇了基2和基4混合頻域抽取算法作為FFr處理器的實現算法,并提出了一種高速、處理點數可變的流水線結構FFT處理器的實現方法。利用這種方法實現的FFT處理器成功的應用到DAB接收機中,RTL級仿真結果表明FFT輸出結果與C模型輸出一致,在FPGA環境下仿真波形正確,用Ouaaus Ⅱ軟件綜合的最高工作頻率達到133MHz,滿足了高速處理的設計要求。
上傳時間: 2013-05-29
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人體血液成份的無創檢測是生物醫學領域尚未攻克的前沿課題之一,動態光譜法在理論上克服了其它檢測方法難以逾越的障礙——個體差異和測量條件對檢測結果的影響。實現動態光譜檢測,其關鍵在于采集多波長的光電容積脈搏波信號,并對其進行處理。針對動態光譜檢測中信號微弱、信噪比低、處理數據量大的特點,本文設計了基于FPGA和面陣CCD攝像頭的動態光譜數據采集與預處理系統,提高檢測精度,采集出滿足動態光譜信號提取要求的光電脈搏波;并對動態光譜頻域提取法的核心算法FFT的FPGA實現進行研究。 課題提出用高靈敏度的面陣CCD攝像頭替代常規光柵光譜儀中的光電接收器,實現對多波長的光電容積脈搏波的檢測。結合面陣CCD的二維圖像特點,采用信號累加法去除噪聲,提高信號的信噪比。 創新性的提出一種不同于以往的信號累加方法——將處于同一行的視頻信號在采樣過程中直接累加,然后再進行傳輸和存儲。不同于幀累加和異行累加,這種同行累加方式不但大大的提高了信號的信噪比,同時減小了數據的傳輸速度和傳輸量,降低了對存儲器容量的要求,改善了動態光譜信號檢測系統的性能。 針對面陣CCD攝像頭輸出的復合視頻信號的特點,設計視頻信號解調電路,得到高速、高精度的數字視頻信號和準確的視頻同步信號,用于后續的視頻信號采集與處理。 根據動態光譜信號檢測和視頻信號采集的要求,選擇可編程邏輯器件FPGA作為硬件平臺,設計并實現了基于FPGA和面陣CCD攝像頭的光電脈搏波采集與預處理系統。該系統實現了視頻信號的精確定位,通過光譜信號的高速同行累加,實現了光電脈搏波信號的高精度檢測。系統采用基于FPGA的Nios II嵌入式處理器系統,通過對其應用程序的開發,可靠的實現了數據的采集、傳輸和存儲,提高了系統的集成度,降低了開發成本。 為實現動態光譜信號的頻域提取,研究了基于FPGA的FFT實現方案,對各關鍵模塊進行設計,為動態光譜信號的進一步處理打下良好的基礎。 最后,通過實驗證明了系統數據采集的正確性和信號預處理的可行性,得到了符合動態光譜信號提取要求的脈搏波信號。
上傳時間: 2013-04-24
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數字超聲診斷設備在臨床診斷中應用十分廣泛,研制全數字化的醫療儀器已成為趨勢。盡管很多超聲成像儀器設計制造中使用了數字化技術,但是我們可以說現代VLSI 和EDA 技術在其中并沒有得到充分有效的應用。隨著現代電子信息技術的發展,PLD 在很多與B 型超聲成像或多普勒超聲成像有關的領域都得到了較好的應用,例如數字通信和相控雷達領域。 在研究現代超聲成像原理的基礎上,我們首先介紹了常見的數字超聲成像儀器的基本結構和模塊功能,同時也介紹了現代FPGA 和EDA 技術。隨后我們詳細分析討論了B 超中,全數字化波束合成器的關鍵技術和實現手段。我們設計實現了片內高速異步FIFO 以降低采樣率,仿真結果表明資源使用合理且訪問時間很小。正交檢波方法既能給出灰度超聲成像所需要的回波的幅值信息,也能給出多普勒超聲成像所需要的回波的相移信息。我們設計實現了基于直接數字頻率合成原理的數控振蕩器,能夠給出一對幅值和相位較平衡的正交信號,且在FPGA 片內實現方案簡單廉價。數控振蕩器輸出波形的頻率可動態控制且精度較高,對于隨著超聲在人體組織深度上的穿透衰減,導致回波中心頻率下移的聲學物理現象,可視作將回波接收機的中心頻率同步動態變化進行補償。 還設計實現了B 型數字超聲診斷儀前端發射波束聚焦和掃描控制子系統。在單片FPGA 芯片內部設計實現了聚焦延時、脈寬和重復頻率可動態控制的發射驅動脈沖產生器、線掃控制、探頭激勵控制、功能碼存儲等功能模塊,功能仿真和時序分析結果表明該子系統為設計實現高速度、高精度、高集成度的全數字化超聲診斷設備打下了良好的基礎,將加快其研發和制造進程,為生物醫學電子、醫療設備和超聲診斷等方面帶來新思路。
上傳時間: 2013-05-30
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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...
上傳時間: 2013-04-24
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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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·內容簡介本手冊全面、系統地介紹了光機電一體化、自動控制、測試、計量、計算機應用、生物工程等領域各類傳感器的基礎、原理與應用方面的知識。較深入地闡明傳感器的原理與特性,設計、制造、校準和使用技術。新編傳感器技術手冊,取材廣泛、內容豐富、技術實用,反映了傳感器技術領域的新發展和新成果,可供各相關領域從事傳感器教學、設計、制造、使用的工程技術人員閱讀,也可供有關專業的師生學習參考。目錄基礎篇 第1章 概
上傳時間: 2013-04-24
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·目 錄第一篇 良弓之子,必學為箕(框架) ~禮記.學記~第 1 章 認識應用框架, 141.1 何謂應用框架1.2 框架的起源1.3 框架的分層1.4 框架的「無用之用」效果1.5 框架與OS 之關係:常見的迷思第 2 章 應用框架魅力的泉源:反向溝通, 312.1 前言2.2 認識反向溝通2.3 主
上傳時間: 2013-05-23
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·【內容簡介】本書內容主要包括兩部分,第一部分介紹了各種數字濾波器和FFT等常用數字信號處理算法韻設計及其DSP實現;第二部分介紹了DSP的各個應用領域的系統設計方案,包括小波分析、變頻矢量控制、神經網絡、雷達信號處理、語音信號處理、生物醫學信號處理、圖像信號處理等方面,主要介紹了DSP在這些方面應用時的硬件、軟件設計方案,并對某些典型系統的性能進行了仿真。 本書旨在使讀者在已經掌握了DSP基礎知識
上傳時間: 2013-04-24
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基本蛙跳程序 matlab/C混合蛙跳算法(SFLA)是一種基于群智能的亞啟發式進化算法,并應用于離散組合優化問題的求解。該算法是又一種受自然界生物現象啟示而產生的基于群體的協同搜索方法。
上傳時間: 2013-05-17
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