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(shè)計(jì)的改進(jìn)算法應(yīng)用到以FPGA為核心的圖像采集前端。出于對(duì)成本和體積的考慮，一般的數(shù)字圖像采集系統(tǒng)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(jīng)過(guò)CFA后每個(gè)像素點(diǎn)只能獲得物理三基色(紅、綠、藍(lán))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(diǎn)的值近似地計(jì)算出被濾掉的顏色分量，稱這個(gè)過(guò)程為顏色插值。由于當(dāng)前對(duì)圖像采集系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求越來(lái)越高，業(yè)內(nèi)已經(jīng)開始廣泛采用FPGA來(lái)進(jìn)行圖像處理，充分發(fā)揮硬件并行運(yùn)算的速度優(yōu)勢(shì)，以求在處理速度和成像質(zhì)量?jī)煞矫婢_(dá)到滿意的效果。。主要的工作內(nèi)容如下: 本文首先介紹了彩色濾波陣列、圖像色彩恢復(fù)和插值算法的概念，然后分析和研究了當(dāng)下常用的顏色插值算法，如雙線性插值算法、加權(quán)系數(shù)法等等，指出了各個(gè)算法的特點(diǎn)和不足；接下來(lái)針對(duì)硬件系統(tǒng)并行運(yùn)算的特性和實(shí)時(shí)性處理的要求，結(jié)合其中兩種算法的思路設(shè)計(jì)了適用于硬件的改進(jìn)算法，該算法主要引入了方向標(biāo)志位的概念以及平滑的邊界仲裁法則來(lái)檢測(cè)邊界，借鑒利用梯度的三角函數(shù)關(guān)系來(lái)判斷邊界方向，通過(guò)簡(jiǎn)化且適用于硬件的方法計(jì)算加權(quán)系數(shù)，從而選擇合適的方向進(jìn)行插值。 在介紹了FPGA用于圖像處理的優(yōu)勢(shì)后，針對(duì)FPGA的特點(diǎn)采用模塊化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，詳細(xì)闡述了本文算法的軟件實(shí)現(xiàn)過(guò)程及所使用到的關(guān)鍵技術(shù)；文章設(shè)計(jì)了一個(gè)以FPGA為核心的前端圖像采集平臺(tái)，并將改進(jìn)插值算法應(yīng)用到整個(gè)系統(tǒng)當(dāng)中。詳細(xì)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(tái)設(shè)計(jì)中的注意事項(xiàng)，完成了印制電路板的制作。 文章通過(guò)MATLAB仿真得到了量化的性能評(píng)估數(shù)據(jù)，并選取幾種算法在硬件平臺(tái)上運(yùn)行，得到了實(shí)驗(yàn)圖片。最后結(jié)合圖片的視覺(jué)效果和仿真數(shù)據(jù)對(duì)幾種不同算法的效果進(jìn)行了評(píng)估和比較，證明改進(jìn)的算法對(duì)圖像質(zhì)量有所增強(qiáng)，取得了良好的效果。
上傳時(shí)間： 2013-06-11
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CCSDS組織(空間數(shù)據(jù)系統(tǒng)咨詢委員會(huì))于2005年公布了新的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)算法采用基于小波變換的比特平面編碼方法，支持無(wú)損有損壓縮編碼和精確碼率控制并具有較好的抗誤碼能力和非常高的圖像壓縮性能，能滿足實(shí)際應(yīng)用中的多種需求。同時(shí)該算法具有較低的算法復(fù)雜度，易于低功耗硬件實(shí)現(xiàn)，并且對(duì)航天圖像具有較高的適應(yīng)性，因此，在航天應(yīng)用方面具有廣闊的前景。 本論文主要針對(duì)CCSDS圖像壓縮算法的FPGA硬件實(shí)現(xiàn)，在有限的硬件資源下，提出高速高效的CCSDS圖像壓縮編碼器設(shè)計(jì)方案并在已有的FPGA硬件平臺(tái)上加以實(shí)現(xiàn)。本文首先對(duì)CCSDS圖像壓縮算法的編碼原理進(jìn)行詳細(xì)介紹；然后提出DWT、BPE和碼流組織這三大模塊的并行化硬件實(shí)現(xiàn)方案，并給出了進(jìn)行批量仿真測(cè)試的仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)方案。最后在Xilinx VIRTEX-II FPGA平臺(tái)上經(jīng)過(guò)成功驗(yàn)證，測(cè)試結(jié)果表明系統(tǒng)各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)可滿足星載圖像壓縮的要求。
標(biāo)簽： CCSDS 算法 星載 圖像壓縮系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-06-13
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法作為一種比較成熟的智能控制算法，在空空導(dǎo)彈的理論研究中也得到了很多應(yīng)用，但它的實(shí)際應(yīng)用通常是通過(guò)軟件實(shí)現(xiàn)的，而軟件實(shí)現(xiàn)是串行執(zhí)行指令，運(yùn)行速度慢，可靠性低，很難滿足實(shí)際導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求。控制算法硬件實(shí)現(xiàn)的最大特點(diǎn)就是可提高控制算法的實(shí)時(shí)運(yùn)算速度和可靠性。本課題針對(duì)導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)，以FPGA為硬件平臺(tái)研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的硬件實(shí)現(xiàn)。本文首先對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法思想進(jìn)行了深入分析，并對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)階段進(jìn)行了理論推導(dǎo)，最后對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID飛行控制算法進(jìn)行了研究和總結(jié)，為硬件實(shí)現(xiàn)提供了理論基礎(chǔ)。基于對(duì)上述理論的深入研究和分析，本文提出了一種適合FPGA實(shí)現(xiàn)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的硬件實(shí)現(xiàn)模型。在該模型中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層之間采用串行執(zhí)行數(shù)據(jù)方式，層間則采用并行運(yùn)行方式，可有效提高系統(tǒng)的運(yùn)算速度。由于模塊化、層次化的自頂向下的模塊化設(shè)計(jì)方法可有效減少錯(cuò)誤的產(chǎn)生，是設(shè)計(jì)復(fù)雜大規(guī)模系統(tǒng)的理想設(shè)計(jì)方法。本文采用了此設(shè)計(jì)方法，通過(guò)把系統(tǒng)模塊化，對(duì)各個(gè)子模塊分別用VHDL硬件描述語(yǔ)言進(jìn)行描述，并基于QUARTUS II軟件開發(fā)平臺(tái)進(jìn)行綜合和仿真，直到達(dá)到研究設(shè)計(jì)要求。最后將仿真程序源代碼下載配置到具體的Cyclone II系列EP2C70 FPGA芯片中,應(yīng)用于某實(shí)際導(dǎo)彈控制系統(tǒng)的研究。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛行控制算法的FPGA硬件實(shí)現(xiàn)是有效可行的，可滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求，為制導(dǎo)系統(tǒng)的實(shí)際工程實(shí)現(xiàn)提供了基礎(chǔ)。
標(biāo)簽： FPGA PID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 飛行控制
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：冇尾飛鉈
艦船電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)可以看作為一個(gè)多目標(biāo)、多約束、多時(shí)段、離散化的非線性規(guī)劃最優(yōu)問(wèn)題。根據(jù)艦船電力系統(tǒng)特點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法。在傳統(tǒng)粒子群算法的基礎(chǔ)上，運(yùn)用混沌優(yōu)化理論進(jìn)行初始化粒子的初始種群，提升初始解質(zhì)量；同時(shí)，引進(jìn)遺傳操作以改進(jìn)粒子群算法易陷入局部極值的缺點(diǎn)。通過(guò)對(duì)典型的模型仿真表明，該算法具有更好的尋優(yōu)性能，并且有效地提高了故障恢復(fù)的速度與精度。
標(biāo)簽： 粒子群算法 電力系統(tǒng) 艦船 網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2014-12-23
上傳用戶：AbuGe
介紹了基于數(shù)字圖像處理的QR碼識(shí)別算法。該方案綜合運(yùn)用了圖像灰度化、濾波去噪、二值化、邊緣檢測(cè)、圖像旋轉(zhuǎn)等多種圖像處理方法對(duì)條碼圖像進(jìn)行預(yù)處理。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該算法提高了識(shí)讀的靈活性和可靠性，為QR碼識(shí)別提供了一種新途徑。
標(biāo)簽： 數(shù)字圖像處理 QR碼 中的應(yīng)用 算法
上傳時(shí)間： 2013-11-13
上傳用戶：cccole0605
基于遺傳算法的組合邏輯電路的自動(dòng)設(shè)計(jì)，依據(jù)給出的真值表，利用遺傳算法自動(dòng)生成符合要求的組合邏輯電路。由于遺傳算法本身固有的并行性，采用軟件實(shí)現(xiàn)的方法在速度上往往受到本質(zhì)是串行計(jì)算的計(jì)算機(jī)制約，因此采用硬件化設(shè)計(jì)具有重要的意義。為了證明基于FPGA的遺傳算法的高效性，設(shè)計(jì)了遺傳算法的各個(gè)模塊，實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的遺傳算法。
標(biāo)簽： FPGA 算法 電路設(shè)計(jì) 組合邏輯
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶：909000580
數(shù)字PID控制算法是將模擬PID離散化得到，各參數(shù)有著明顯的物理意義，調(diào)整方便，所以PID控制器很受工程技術(shù)人員的喜愛(ài)。
上傳時(shí)間： 2013-10-15
上傳用戶：nairui21
隨著GPS、GALILEO、GLONASS以及我國(guó)北斗導(dǎo)航定位系統(tǒng)的不斷發(fā)展，基于多星座下的GNSS接收機(jī)自主完好性監(jiān)測(cè)算法也已被國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛研究。本文首先介紹了接收機(jī)自主完好性監(jiān)測(cè)（RAIM）算法的原理，然后分別對(duì)單星座、多星座組合下的RAIM算法進(jìn)行了研究和仿真，圖形化和數(shù)據(jù)化的仿真結(jié)果充分證明了多星座組合下的完好性監(jiān)測(cè)性能優(yōu)于單星座下完好性監(jiān)測(cè)性能。
標(biāo)簽： GNSS 接收機(jī) 監(jiān)測(cè) 算法研究
上傳時(shí)間： 2013-11-11
上傳用戶：止絮那夏
本文在分析了無(wú)線電頻譜管理現(xiàn)狀及頻譜資源緊張的前提下，引出頻譜管理中的認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)，同時(shí)提出了基于博弈論的電磁頻譜管理的模型化方法，深入地分析了博弈論算法的收斂性及效用函數(shù)的選擇，并且通過(guò)Matlab仿真以最小化系統(tǒng)間總干擾為目標(biāo)描述了博弈論模型在電磁頻譜動(dòng)態(tài)管理中的應(yīng)用。
上傳時(shí)間： 2013-10-19
上傳用戶：392210346
本文對(duì)MIMO OFDM 系統(tǒng)中基于iJlI練序列的信道估計(jì)問(wèn)題進(jìn)行了研究，針對(duì)信道沖擊響應(yīng)的最大抽頭數(shù)大于每個(gè)OFDM符號(hào)中導(dǎo)頻數(shù)的情況，提出一種有效的結(jié)合前后若干iJII練序列進(jìn)行信道估計(jì)的算法和結(jié)合方式。仿真結(jié)果表明，在基于無(wú)線局域網(wǎng)(WLAN)中打包傳送的MIMO OFDM系統(tǒng)里，本文的方法比采用塊狀訓(xùn)練序列的估計(jì)算法有著更小的歸一化均方誤差。
標(biāo)簽： MIMOOFDM 信道估計(jì)算法
上傳時(shí)間： 2013-10-23
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