周立功ARM7 M9080FNU20開發板上自帶的出場測試程序，基于ucos2
上傳時間： 2014-01-13
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Mifare RC500 非接觸式讀卡機驅動程式碼 (Keil C/8051)
上傳時間： 2017-09-02
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Windows CE.Net 5.0 的相機驅動程式原始碼，簡單修改後可用！
上傳時間： 2013-12-24
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S3C2440ARM9芯片里面對自帶的RTC模塊進行操作。在實驗板上測試通過
上傳時間： 2013-12-27
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此程序是基于S3C2440控制平臺的。它主要是通過中斷實現開發板自帶按鍵的控制
上傳時間： 2013-12-10
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IPC-A-600J CHINESE 印制板的可接受性中文版J版中文2
標簽： 印制板
上傳時間： 2022-07-18
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【軟件介紹】 pcb抄板也叫pcb克隆，是pcb設計的一項逆向工程，就是將pcb線路板上的元器件拿下來做成bom單，然后掃成圖片經抄板軟件(比如Quickpcb 2005)處理還原成pcb板圖文件,然后再轉給pcb制板廠做出板子(pcba),打上原件的bom單，最后就是與原pcb電路板一樣的了。pcb電路板設計軟件抄板軟件Quickpcb可直接打開掃描彩圖抄板，其元件預覽、任意角度放置、走線及自動捕捉網格、元素中心功能可與PROTEL媲美，文件格式與主流電路設計軟件兼容。【設置方法】 1.放置焊盤、孔、線、弧、過孔、元件、FILL、POLYGON、文字； 2.各元素屬性設置、網格設置； 3.CTRL鍵自動捕捉網格與元素中心； 4.SHIFT鍵選擇、去選擇、剪切、拷貝、刪除、旋轉、鏡像與重復功能； 5.32層設置功能,縮放顯示； 6.任意設置原點； 7.設計精度：1mil； 8.自帶B2P格式、可讀取BMP、JPG圖片，可自動BMP讀取分辨率。 9.調用PROTEL2.5-2.8格式元件庫文件 10、輸出PROTEL2.5-2.8格式文件。
上傳時間： 2022-07-21
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人臉識別技術繼指紋識別、虹膜識別以及聲音識別等生物識別技術之后，以其獨特的方便、經濟及準確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識別系統的重要環節—人臉檢測，隨著研究的深入和應用的擴大，在視頻會議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機交互等領域有著重要的應用前景，發展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術不斷發展，它的功能、應用和可靠性逐漸增加，在各個行業也顯現出自身的優勢。FPGA允許用戶根據自己的需要來建立自己的模塊，為用戶的升級和改進留下廣闊的空間。并且速度更高，密度也更大，其設計方法的靈活性降低了整個系統的開發成本，FPGA 設計成為電子自動化設計行業不可缺少的方法。 本文從人臉檢測算法入手，總結基于FPGA上的嵌入式系統設計方法，使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術。經過訓練分類器、定點化、以及硬件加速等方法后，能夠使人臉檢測系統在基于Xilinx的Virtex II Pro開發板上平臺上，達到實時的檢測效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對于人臉檢測算法，首先確保的是檢測率的準確性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一種基于Adaboost算法的人臉檢測方法。算法中較多的是積分圖的特征值計算，這便于進一步的硬件設計。同時對檢測算法進行耗時分析確定運行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分：這一步考慮市場可以提供的資源狀況，又要考慮系統成本、開發時間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發板，在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴展的存儲器、I/O接口、總線及數據通道等，通過分析可以對算法進行細致的劃分，實現需要加速的模塊。 3. 定點化：在Adaboost算法中，需要進行大量的浮點計算。這里采用的方法是直接對數據位進行操作它提取指數和尾數，然后對尾數執行移位操作。 4. 改進檢測用的級聯分類器的訓練，提出可以迅速提高分類能力、特征數量大大減小的一種訓練方法。 5. 最后對系統的整體進行了驗證。實驗表明，在視頻輸入輸出接入的同時，人臉檢測能夠達到17fps的檢測速度，并且獲得了很好的檢測率以及較低的誤檢率。
上傳時間： 2013-07-01
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近年來提出的光突發交換OBS(Optical．Burst Switching)技術，結合了光路交換(OCS)與光分組交換(OPS)的優點，有效支持高突發、高速率的多種業務，成為目前研究的熱點和前沿。 本論文圍繞國家“863”計劃資助課題“光突發交換關鍵技術和試驗系統”，主要涉及兩個方面：LOBS邊緣節點核心板和光板FPGA的實現方案，重點關注于邊緣節點核心板突發包組裝算法。 本文第一章首先介紹LOBS網絡的背景、架構，分析了LOBS網絡的關鍵技術，然后介紹了本論文后續章節研究的主要內容。 第二章介紹了LOBS邊緣節點的總體結構，主要由核心板和光板組成。核心板包括千兆以太網物理層接入芯片，突發包組裝FPGA，突發包調度FPGA，SDRAM以及背板驅動芯片($2064)等硬件模塊。光板包括$2064，發射FPGA，接收FPGA，光發射機，光接收機，CDR等硬件模塊。論文對這些軟硬件資源進行了詳細介紹，重點關注于各FPGA與其余硬件資源的接口。 第三章闡明了LOBS邊緣節點FPGA的具體實現方法，分為核心板突發包組裝FPGA和光板FPGA兩部分。核心板FPGA對數據和描述信息分別存儲，僅對描述信息進行處理，提高了組裝效率。在維護突發包信息時，實時查詢和更新FEC配置表，保證了對FEE狀態表維護的靈活性。在讀寫SDRAM時都采用整頁突發讀寫模式，對MAC幀整幀一次性寫入，讀取時采用超前預讀模式，對SDRAM內存的使用采取即時申請方式，十分靈活高效。光板FPGA分為發射和接收兩個方向，主要是將進入FPGA的數據進行同步后按照指定的格式發送。 第四章總結了論文的主要內容，并對LOBS技術進行展望。本論文組幀算法采用動態組裝參數表的方法，可以充分支持各種擴展，包括自適應動態組裝算法。
上傳時間： 2013-05-26
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人臉識別技術繼指紋識別、虹膜識別以及聲音識別等生物識別技術之后，以其獨特的方便、經濟及準確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識別系統的重要環節—人臉檢測，隨著研究的深入和應用的擴大，在視頻會議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機交互等領域有著重要的應用前景，發展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術不斷發展，它的功能、應用和可靠性逐漸增加，在各個行業也顯現出自身的優勢。FPGA允許用戶根據自己的需要來建立自己的模塊，為用戶的升級和改進留下廣闊的空間。并且速度更高，密度也更大，其設計方法的靈活性降低了整個系統的開發成本，FPGA 設計成為電子自動化設計行業不可缺少的方法。 本文從人臉檢測算法入手，總結基于FPGA上的嵌入式系統設計方法，使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術。經過訓練分類器、定點化、以及硬件加速等方法后，能夠使人臉檢測系統在基于Xilinx的Virtex II Pro開發板上平臺上，達到實時的檢測效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對于人臉檢測算法，首先確保的是檢測率的準確性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一種基于Adaboost算法的人臉檢測方法。算法中較多的是積分圖的特征值計算，這便于進一步的硬件設計。同時對檢測算法進行耗時分析確定運行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分：這一步考慮市場可以提供的資源狀況，又要考慮系統成本、開發時間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發板，在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴展的存儲器、I/O接口、總線及數據通道等，通過分析可以對算法進行細致的劃分，實現需要加速的模塊。 3. 定點化：在Adaboost算法中，需要進行大量的浮點計算。這里采用的方法是直接對數據位進行操作它提取指數和尾數，然后對尾數執行移位操作。 4. 改進檢測用的級聯分類器的訓練，提出可以迅速提高分類能力、特征數量大大減小的一種訓練方法。 5. 最后對系統的整體進行了驗證。實驗表明，在視頻輸入輸出接入的同時，人臉檢測能夠達到17fps的檢測速度，并且獲得了很好的檢測率以及較低的誤檢率。
上傳時間： 2013-04-24
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