本文分析了 T EXAS 儀器公司新推出的串行10 位數(shù)/ 模轉(zhuǎn)換器(DAC) TL C5615 的功能、特點、工作原理及其與A T89C52 單片機的硬件接口和軟件編程, 提供了一個新穎實用的數(shù)/
標(biāo)簽： 5615 TLC 串行 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-05-20
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隨著計算機技術(shù)和通信技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)字視頻在信息社會中發(fā)揮著越來越重要的作用，視頻傳輸系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于交通管理、工業(yè)監(jiān)控、廣播電視、銀行、商場等多個領(lǐng)域。同時，F(xiàn)PGA單片規(guī)模的不斷擴大，在FPGA芯片內(nèi)部實現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)字信號處理系統(tǒng)也成為現(xiàn)實，因此采用FPGA實現(xiàn)視頻壓縮和傳輸已成為一種最佳選擇。 本文將視頻壓縮技術(shù)和光纖傳輸技術(shù)相結(jié)合，設(shè)計了一種基于無損壓縮算法的多路數(shù)字視頻光纖傳輸系統(tǒng)，系統(tǒng)利用時分復(fù)用和無損壓縮技術(shù)，采用串行數(shù)字視頻傳輸?shù)姆绞剑稍谝桓饫w中同時傳輸8路以上視頻信號。系統(tǒng)在總體設(shè)計時，確定了基于FPGA的設(shè)計方案，采用ADI公司的AD9280和AD9708芯片實現(xiàn)A/D轉(zhuǎn)換和D/A轉(zhuǎn)換，在FPGA里實現(xiàn)系統(tǒng)的時分復(fù)用/解復(fù)用、視頻數(shù)據(jù)壓縮/解壓縮和線路碼編解碼，利用光收發(fā)一體模塊實現(xiàn)電光轉(zhuǎn)換和光電轉(zhuǎn)換。視頻壓縮采用LZW無損壓縮算法，用Verilog語言設(shè)計了壓縮模塊和解壓縮模塊，利用Xilinx公司的IP核生成工具Core Generator生成FIFO來緩存壓縮/解壓縮單元的輸入輸出數(shù)據(jù)，光纖線路碼采用CIMT碼，設(shè)計了編解碼模塊，解碼過程中，利用數(shù)字鎖相環(huán)來實現(xiàn)發(fā)射與接收的幀同步，在ISE8.2和Modelsim仿真環(huán)境下對FPGA模塊進(jìn)行了功能仿真和時序仿真，并在Spartan-3E開發(fā)板和視頻擴展板上完成了系統(tǒng)的硬件調(diào)試與驗證工作，實驗證明，系統(tǒng)工作穩(wěn)定，圖像清晰，實時傳輸效果好，可用于交通、安防、工業(yè)監(jiān)控等多個領(lǐng)域。 本文將視頻壓縮和線路碼編解碼在FPGA里實現(xiàn)，利用FPGA的并行處理優(yōu)勢，大大提高了系統(tǒng)的處理速度，使系統(tǒng)具有集成度高、靈活性強、調(diào)試方便、抗干擾能力強、易于升級等特點。
標(biāo)簽： FPGA 數(shù)字視頻 光纖傳輸系統(tǒng)
上傳時間： 2013-04-24
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人體血液成份的無創(chuàng)檢測是生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域尚未攻克的前沿課題之一，動態(tài)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(jié)果的影響。實現(xiàn)動態(tài)光譜檢測，其關(guān)鍵在于采集多波長的光電容積脈搏波信號，并對其進(jìn)行處理。針對動態(tài)光譜檢測中信號微弱、信噪比低、處理數(shù)據(jù)量大的特點，本文設(shè)計了基于FPGA和面陣CCD攝像頭的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理系統(tǒng)，提高檢測精度，采集出滿足動態(tài)光譜信號提取要求的光電脈搏波；并對動態(tài)光譜頻域提取法的核心算法FFT的FPGA實現(xiàn)進(jìn)行研究。 課題提出用高靈敏度的面陣CCD攝像頭替代常規(guī)光柵光譜儀中的光電接收器，實現(xiàn)對多波長的光電容積脈搏波的檢測。結(jié)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(chuàng)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(jìn)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(shù)據(jù)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(tài)光譜信號檢測系統(tǒng)的性能。 針對面陣CCD攝像頭輸出的復(fù)合視頻信號的特點，設(shè)計視頻信號解調(diào)電路，得到高速、高精度的數(shù)字視頻信號和準(zhǔn)確的視頻同步信號，用于后續(xù)的視頻信號采集與處理。 根據(jù)動態(tài)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(shè)計并實現(xiàn)了基于FPGA和面陣CCD攝像頭的光電脈搏波采集與預(yù)處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)實現(xiàn)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(xiàn)了光電脈搏波信號的高精度檢測。系統(tǒng)采用基于FPGA的Nios II嵌入式處理器系統(tǒng)，通過對其應(yīng)用程序的開發(fā)，可靠的實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的采集、傳輸和存儲，提高了系統(tǒng)的集成度，降低了開發(fā)成本。 為實現(xiàn)動態(tài)光譜信號的頻域提取，研究了基于FPGA的FFT實現(xiàn)方案，對各關(guān)鍵模塊進(jìn)行設(shè)計，為動態(tài)光譜信號的進(jìn)一步處理打下良好的基礎(chǔ)。 最后，通過實驗證明了系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的正確性和信號預(yù)處理的可行性，得到了符合動態(tài)光譜信號提取要求的脈搏波信號。
標(biāo)簽： 動態(tài) 光譜數(shù)據(jù)采集 預(yù)處理
上傳時間： 2013-04-24
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采用現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)可以快速實現(xiàn)數(shù)字電路，但是用于生成FPGA編程的比特流文件的CAD工具在編制大規(guī)模電路時常常需要數(shù)小時的時間，以至于許多設(shè)計者甚至通過在給定FPGA上采用更多的資源，或者以犧牲電路速度為代價來提高編制速度。電路編制過程中大部分時間花費在布線階段，因此有效的布線算法能極大地減少布線時間。 許多布線算法已經(jīng)被開發(fā)并獲得應(yīng)用，其中布爾可滿足性(SAT)布線算法及幾何查找布線算法是當(dāng)前最為流行的兩種。然而它們各有缺點：基于SAT的布線算法在可擴展性上有很大缺陷；幾何查找布線算法雖然具有廣泛的拆線重布線能力，但當(dāng)實際問題具有嚴(yán)格的布線約束條件時，它在布線方案的收斂方面存在很大困難。基于此，本文致力于探索一種能有效解決以上問題的新型算法，具體研究工作和結(jié)果可歸納如下。 1、在全面調(diào)查FPGA結(jié)構(gòu)的最新研究動態(tài)的基礎(chǔ)上，確定了一種FPGA布線結(jié)構(gòu)模型，即一個基于SRAM的對稱陣列(島狀)FPGA結(jié)構(gòu)作為研究對象，該模型僅需3個適合的參數(shù)即能表示布線結(jié)構(gòu)。為使所有布線算法可在相同平臺上運行，選擇了美國北卡羅來納州微電子中心的20個大規(guī)模電路作為基準(zhǔn)，并在布線前采用VPR399對每個電路都生成30個布局，從而使所有的布線算法都能夠直接在這些預(yù)制電路上運行。 2、詳細(xì)研究了四種幾何查找布線算法，即一種基本迷宮布線算法Lee，一種基于協(xié)商的性能驅(qū)動的布線算法PathFinder，一種快速的時延驅(qū)動的布線算法VPR430和一種協(xié)商A
上傳時間： 2013-05-18
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本文研究的視頻處理系統(tǒng)是上海市科委技術(shù)攻關(guān)基金項目“計算機視覺及其芯片化實現(xiàn)”的一部分，主要完成計算機視覺系統(tǒng)的一些基本工作，即視頻圖像的采集、預(yù)處理和顯示等。 視頻圖像采集和預(yù)處理系統(tǒng)以Xilinx公司Virtex-ⅡPro系列的FPGA為核心控制器件，結(jié)合視頻模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片和VGA顯示器，完成視頻圖像的實時采集、預(yù)處理和顯示。采集和顯示部分作為同外界交流信息的渠道，是構(gòu)成計算機視覺系統(tǒng)必不可少的一部分；圖像預(yù)處理則是計算機視覺系統(tǒng)進(jìn)行高層處理的基礎(chǔ)，優(yōu)秀的預(yù)處理算法能有效改善圖像質(zhì)量，提高系統(tǒng)分析判斷的準(zhǔn)確性。 本文在介紹基于FPGA的視頻采集、預(yù)處理系統(tǒng)整體架構(gòu)的基礎(chǔ)上，圍繞以下四個方面展開了工作： 1.研究并給出了兩種基于FPGA的設(shè)計方案用于實現(xiàn)YCrCb色度空間到RGB色度空間的轉(zhuǎn)換； 2.針對采集的視頻圖像，根據(jù)VGA顯示的要求，給出了一種實現(xiàn)圖像去隔行的方案； 3.分析了一系列圖像濾波的預(yù)處理算法，如均值濾波、中值濾波和自適應(yīng)濾波等，在比較和總結(jié)各算法特點的基礎(chǔ)上，提出了一種新的適用于處理混合噪聲的濾波算法：混合自適應(yīng)濾波法； 4.根據(jù)算法特點設(shè)計了多種采用FPGA實現(xiàn)的圖像濾波算法，并對硬件算法進(jìn)行RTL級的功能仿真和驗證，還給出了各種濾波算法的實驗結(jié)果，在此基礎(chǔ)上對各種算法的效果進(jìn)行直觀的比較。 文中，預(yù)處理算法的實現(xiàn)充分利用了FPGA的片內(nèi)資源，體現(xiàn)了FPGA在圖像處理方面的特點及優(yōu)勢。同時，視頻采集和顯示的控制模塊也由同一FPGA芯片實現(xiàn)，從而簡化了系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)。視頻采集和預(yù)處理系統(tǒng)在FPGA上的成功實現(xiàn)為“計算機視覺及其芯片化實現(xiàn)”奠定了必要的基礎(chǔ)、提供了一定理論依據(jù)。
上傳時間： 2013-04-24
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本文針對由FPGA構(gòu)成的高速數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理能力弱的問題，提出FPGA與單片機實現(xiàn)數(shù)據(jù)串行通信的解決方
上傳時間： 2013-04-24
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高性能ADC產(chǎn)品的出現(xiàn)，給混合信號測試領(lǐng)域帶來前所未有的挑戰(zhàn)。并行ADC測試方案實現(xiàn)了多個ADC測試過程的并行化和實時化，減少了單個ADC的平均測試時間，從而降低ADC測試成本。本文實現(xiàn)了基于FPGA的ADC并行測試方法。在閱讀相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，總結(jié)了常用ADC參數(shù)測試方法和測試流程。使用FPGA實現(xiàn)時域參數(shù)評估算法和頻域參數(shù)評估算法，并對2個ADC在不同樣本數(shù)條件下進(jìn)行并行測試。 本研究通過在FPGA內(nèi)部實現(xiàn)ADC測試時域算法和頻域算法相結(jié)合的方法來搭建測試系統(tǒng)，完成了音頻編解碼器WM8731L的控制模式接口、音頻數(shù)據(jù)接口、ADC測試時域算法和頻域算法的FPGA實現(xiàn)。整個測試系統(tǒng)使用Angilent33220A任意信號發(fā)生器提供模擬激勵信號，共用一個FPGA內(nèi)部實現(xiàn)的采樣時鐘控制模塊。并行測試系統(tǒng)將WM8731.L片內(nèi)的兩個獨立ADC的串行輸出數(shù)據(jù)分流成左右兩通道，并對其進(jìn)行串并轉(zhuǎn)換。然后對左右兩個通道分別配置一個FFT算法模塊和時域算法模塊，并行地實現(xiàn)了ADC參數(shù)的評估算法。在樣本數(shù)分別為128和4096的實驗條件下，對WM8731L片內(nèi)2個被測.ADC并行地進(jìn)行參數(shù)評估，被測參數(shù)包括增益GAIN、偏移量OFFSET、信噪比SNR、信號與噪聲諧波失真比SINAD、總諧波失真THD等5個常用參數(shù)。實驗結(jié)果表明，通過在FPGA內(nèi)配置2個獨立的參數(shù)計算模塊，可并行地實現(xiàn)對2個相同ADC的參數(shù)評估，減小單個ADC的平均測試時間。FPGA片內(nèi)實時評估算法的實現(xiàn)節(jié)省了測試樣本傳輸至自動測試機PC端的時間。而且只需將HDL代碼多次復(fù)制，就可實現(xiàn)多個被測ADC在同一時刻并行地被評估，配置靈活。基于FPGA的ADC并行測試方法易于實現(xiàn)，具有可行性，但由于噪聲的影響，測試精度有待進(jìn)一步提高。該方法可用于自動測試機的混合信號選項卡或測試子系統(tǒng)。
上傳時間： 2013-06-07
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·詳細(xì)說明：h.264標(biāo)準(zhǔn)代碼，用于視頻編碼！可以實現(xiàn)各種視頻的編碼和解碼，可以在這個代碼的基礎(chǔ)上進(jìn)行各種開發(fā)，比如算法的優(yōu)化，轉(zhuǎn)碼技術(shù)，實現(xiàn)各種分辨了的轉(zhuǎn)碼-h.264 standard code, uses in the video frequency code! May realize each kind of video frequency code and the decoding, ma
標(biāo)簽： 264 標(biāo)準(zhǔn) 代碼 視頻編碼
上傳時間： 2013-05-28
上傳用戶：wqxstar
·Visual Basic與RS232串行通訊控制
標(biāo)簽： Visual Basic nbsp 232
上傳時間： 2013-07-18
上傳用戶：ynsnjs
·詳細(xì)說明：用于語音識別，基于HMM模型，用C++語言編寫。可用連續(xù)語音識別-It is based on HMM Model and developed with C++ which could be used to continuous speech recognition.
上傳時間： 2013-05-15
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