第一章 序論……………………………………………………………6 1- 1 研究動機…………………………………………………………..7 1- 2 專題目標(biāo)…………………………………………………………..8 1- 3 工作流程…………………………………………………………..9 1- 4 開發(fā)環(huán)境與設(shè)備…………………………………………………10 第二章 德州儀器OMAP 開發(fā)套件…………………………………10 2- 1 OMAP介紹………………………………………………………10 2-1.1 OMAP是什麼?…….………………………………….…10 2-1.2 DSP的優(yōu)點……………………………………………....11 2- 2 OMAP Architecture介紹………………………………………...12 2-2-1 OMAP1510 硬體架構(gòu)………………………………….…12 2-2.2 OMAP1510軟體架構(gòu)……………………………………...12 2-2.3 DSP / BIOS Bridge簡述…………………………………...13 2- 3 TI Innovator套件 -- OMAP1510 ……………………………..14 2-2.1 General Purpose processor -- ARM925T………………...14 2-2.2 DSP processor -- TMS320C55x …………………………15 2-2.3 IDE Tool – CCS …………………………………………15 2-2.4 Peripheral ………………………………………………..16 第三章 在OMAP1510上建構(gòu)Embedded Linux System…………….17 3- 1 嵌入式工具………………………………………………………17 3-1.1 嵌入式程式開發(fā)與一般程式開發(fā)之不同………….….17 3-1.2 Cross Compiling的GNU工具程式……………………18 3-1.3 建立ARM-Linux Cross-Compiling 工具程式………...19 3-1.4 Serial Communication Program………………………...20 3- 2 Porting kernel………………………………………………….…21 3-2.1 Setup CCS ………………………………………….…..21 3-2.2 編譯及上傳Loader…………………………………..…23 3-2.3 編譯及上傳Kernel…………………………………..…24 3- 3 建構(gòu)Root File System………………………………………..…..26 3-3.1 Flash ROM……………………………………………...26 3-3.2 NFS mounting…………………………………………..27 3-3.3 支援NFS Mounting 的kernel…………………………..27 3-3.4 提供NFS Mounting Service……………………………29 3-3.5 DHCP Server……………………………………………31 3-3.6 Linux root 檔案系統(tǒng)……………………………….…..32 3- 4 啟動及測試Innovator音效裝置…………………………..…….33 3- 5 建構(gòu)支援DSP processor的環(huán)境…………………………...……34 3-5.1 Solution -- DSP Gateway簡介……………………..…34 3-5.2 DSP Gateway運作架構(gòu)…………………………..…..35 3- 6 架設(shè)DSP Gateway………………………………………….…36 3-6.1 重編kernel……………………………………………...36 3-6.2 DEVFS driver…………………………………….……..36 3-6.3 編譯DSP tool和API……………………………..…….37 3-6.4 測試……………………………………………….…….37 第四章 MP3 Player……………………………………………….…..38 4- 1 MP3 介紹………………………………………………….…….38 4- 2 MP3 壓縮原理……………………………………………….….39 4- 3 Linux MP3 player – splay………………………………….…….41 4.3-1 splay介紹…………………………………………….…..41 4.3-2 splay 編譯………………………………………….…….41 4.3-3 splay 的使用說明………………………………….……41 第五章 程式改寫………………………………………………...…...42 5-1 程式評估與改寫………………………………………………...…42 5-1.1 Inter-Processor Communication Scheme…………….....42 5-1.2 ARM part programming……………………………..…42 5-1.3 DSP part programming………………………………....42 5-2 程式碼………………………………………………………..……43 5-3 雙處理器程式開發(fā)注意事項…………………………………...…47 第六章 效能評估與討論……………………………………………48 6-1 速度……………………………………………………………...48 6-2 CPU負(fù)載………………………………………………………..49 6-3 討論……………………………………………………………...49 6-3.1分工處理的經(jīng)濟效益………………………………...49 6-3.2音質(zhì)v.s 浮點與定點運算………………………..…..49 6-3.3 DSP Gateway架構(gòu)的限制………………………….…50 6-3.4減少IO溝通……………….………………………….50 6-3.5網(wǎng)路掛載File System的Delay…………………..……51 第七章 結(jié)論心得…
上傳時間： 2013-10-14
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介紹了符合CCSDS標(biāo)準(zhǔn)的RS（255，223）碼譯碼器的硬件實現(xiàn)結(jié)構(gòu)。譯碼器采用8位并行時域譯碼算法，主要包括了修正后的無逆BM迭代譯碼算法，錢搜索算法和Forney算法。采用了三級流水線結(jié)構(gòu)實現(xiàn)，減小了譯碼器的時延，提高了譯碼的速率，使用了VHDL語言完成譯碼器的設(shè)計與實現(xiàn)。測試表明，該譯碼器性能優(yōu)良，適用于高速通信。
上傳時間： 2013-10-17
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在兩跳MIMO中繼通信系統(tǒng)的預(yù)編碼相關(guān)研究中，提出了一種級聯(lián)預(yù)編碼算法，該算法把兩跳系統(tǒng)的預(yù)編碼分解成兩個獨立的部分，從而把預(yù)編碼問題轉(zhuǎn)化成為求源節(jié)點到中繼節(jié)點的預(yù)編碼過程以及中繼節(jié)點到目的節(jié)點的過程。本文使用MMSE準(zhǔn)則，在簡化迭代算法復(fù)雜度的同時，與一種只在中繼節(jié)點進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化的算法進(jìn)行比較，由仿真可以看出，本文算法有一定的性能提升。
標(biāo)簽： MIMO 中繼系統(tǒng) 預(yù)編碼 級聯(lián)
上傳時間： 2013-11-12
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稀疏表示分類算法（Sparse Representation-based Classification，SRC）在人臉數(shù)據(jù)庫上有很高的識別性能。然而，對于姿態(tài)變化，SRC的識別效果并不理想。針對SRC算法不能解決測試樣本與訓(xùn)練樣本存在偏移誤差的問題，本文提出了基于SRC的改進(jìn)算法。該算法將每一類的訓(xùn)練樣本單獨作為訓(xùn)練字典，利用迭代校正和基于金字塔分層機構(gòu)的運動偏移估計方法得到最終的偏移量，最后對校正后的測試樣本使用SRC算法實現(xiàn)分類。實驗結(jié)果表明該方法對于有偏移誤差的人臉圖像具有較好的魯棒性及識別率。
標(biāo)簽： SRC 算法 人臉識別 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-11-15
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為了在一定的溫度和壓力下有效改善傳感器的非線性及溫度變化引起的誤差輸出特性,提出了一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對其實現(xiàn)軟件補償. 它包含4 個權(quán)值的調(diào)整,分別代表輸出信號的一次項,二次項以及溫度的一次項,二次項系數(shù),經(jīng)過迭代以后獲得一個最佳輸出公式. 該公式既能夠滿足樣本值,也能夠滿足非樣本值,并最終可校驗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代結(jié)果的正確性.
標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 壓力傳感器 溫度補償
上傳時間： 2013-11-05
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最小均方（LMS）算法是一種基于梯度的算法。本算法具有實現(xiàn)簡單而且對信號統(tǒng)計特性變化具有魯棒性。該算法通過多次迭代來求出權(quán)值的近似值。
上傳時間： 2013-11-09
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為解決北斗導(dǎo)航接收機干擾功率強、有效信號弱的不足，提出了一種基于功率倒置自適應(yīng)算法的抗干擾設(shè)計方案。該方案以自適應(yīng)天線系統(tǒng)為平臺，采用FPGA處理器Virtex5芯片實現(xiàn)自適應(yīng)算法，根據(jù)最小均方誤差原則迭代計算功率倒置的最優(yōu)權(quán)值并產(chǎn)生加權(quán)輸出。測試結(jié)果顯示：功率倒置算法在干擾形式、干擾方向未知的情況下能夠有效抑制干擾，為北斗導(dǎo)航接收機提供最高50 dB的抗干擾能力。
標(biāo)簽： 功率倒置 中的應(yīng)用 算法 北斗
上傳時間： 2013-11-07
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相比經(jīng)典譜估計方法,文中所提方法在距離測量過程中避免了繁重的矩陣運算,僅通過迭代運算即可實現(xiàn)精確測量。由于該方法實現(xiàn)簡單,僅為現(xiàn)有傅里葉變換的擴展,在車載系統(tǒng)中將會獲得實時處理的效果,文末的仿真實驗驗證了該方法的有效性和實用性。
上傳時間： 2013-11-22
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文中提出利用雙層規(guī)劃模型對團隊旅客進(jìn)行拆團，使得航空公司在增加收益的同時又不會失去旅行代理商。最后，設(shè)計了雙層迭代算法求解模型，并結(jié)合實例驗證了模型和算法的有效性。
上傳時間： 2013-11-19
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當(dāng)GPS信號發(fā)生阻塞時，可見衛(wèi)星數(shù)會不足4顆，這時迭代最小二乘算法（ILS）與普通擴展卡爾曼濾波(EKF)都不再適用。針對這一問題提出了一種改進(jìn)的EKF算法。該算法利用在垂直地面方向上的位置變化緩慢這一運動特性，建立了改進(jìn)EKF算法的系統(tǒng)模型。通過理論分析得到了濾波器參數(shù)，最后利用真實的GPS衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證。實驗結(jié)果表明，在可見衛(wèi)星數(shù)不少于4顆時，此改進(jìn)的EKF算法定位精度與普通的EKF算法基本相同；在GPS信號阻塞只有3顆可見衛(wèi)星時，此改進(jìn)的EKF算法的定位精度明顯優(yōu)于普通的EKF算法。
上傳時間： 2013-12-26
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