隨著圖像處理技術和投影技術的不斷發展，人們對高沉浸感的虛擬現實場景提出了更高的要求，這種虛擬顯示的場景往往由多通道的投影儀器同時在屏幕上投影出多幅高清晰的圖像，再把這些單獨的圖像拼接在一起組成一幅大場景的圖像。而為了給人以逼真的效果，投影的屏幕往往被設計為柱面屏幕，甚至是球面屏幕。當圖像投影在柱面屏幕的時候就會發生幾何形狀的變化，而避免這種幾何變形的就是圖像拼接過程中的幾何校正和邊緣融合技術。 一個大場景可視化系統由投影機、投影屏幕、圖像融合機等主要模塊組成。在虛擬現實應用系統中，要實現高臨感的多屏幕無縫拼接以及曲面組合顯示，顯示系統還需要運用幾何數字變形及邊緣融合等圖像處理技術，實現諸如在平面、柱面、球面等投影顯示面上顯示圖像。而關鍵設備在于圖像融合機，它實時采集圖形服務器，或者PC的圖像信號，通過圖像處理模塊對圖像信息進行幾何校正和邊緣融合，在處理完成后再送到顯示設備。 本課題提出了一種基于FPGA技術的圖像處理系統。該系統實現圖像數據的AiD采集、圖像數據在SRAM以及SDRAM中的存取、圖像在FPGA內部的DSP運算以及圖像數據的D/A輸出。系統設計的核心部分在于系統的控制以及數字信號的處理。本課題采用XilinxVirtex4系列FPGA作為主處理芯片，并利用VerilogHDL硬件描述語言在FPGA內部設計了A/D模塊、D/A模塊、SRAM、SDRAM以及ARM處理器的控制器邏輯。 本課題在FPGA圖像處理系統中設計了一個ARM處理器模塊，用于上電時對系統在圖像變化處理時所需參數進行傳遞，并能實時從上位機更新參數。該設計在提高了系統性能的同時也便于系統擴展。 本文首先介紹了圖像處理過程中的幾何變化和圖像融合的算法，接著提出了系統的設計方案及模塊劃分，然后圍繞FPGA的設計介紹了SDRAM控制器的設計方法，最后介紹了ARM處理器的接口及外圍電路的設計。
上傳時間： 2013-04-24
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波前處理機是自適應光學系統中實時信號處理和運算的核心，隨著自適應光學系統得發展，波前傳感器的采樣頻率越來越高，這就要求波前處理機必須有更強的數據處理能力以保證系統的實時性。在整個波前處理機的工作流程中，對CCD傳來的實時圖像數據進行實時處理是第一步，也是十分重要的一步。如果不能保證圖像處理的實時性，那么后續的處理過程都無從談起。因此，研制高性能的圖像處理平臺，對波前處理機性能的提高具有十分重要的意義。 論文介紹了本研究課題的背景以及國內外圖像處理技術的應用和發展狀況，接著介紹了傳統的專用和通用圖像處理系統的結構、特點和模型，并通過分析DSP芯片以及DSP系統的特點，提出了基于DSP和FPGA芯片的實時圖像處理系統。該系統不同于傳統基于PC機模式的圖像處理系統，發揮了DSP和FPGA兩者的優勢，能更好地提高圖像處理系統實時性能，同時也最大可能地降低成本。 論文根據圖像處理系統的設計目的、應用需求確定了器件的選型。介紹了主要的器件，接著從系統架構、邏輯結構、硬件各功能模塊組成等方面詳細介紹了DSP+FPGA圖像處理系統硬件設計，并分析了包括各種參數指標選擇、連接方式在內的具體設計方法以及應該注意的問題。 論文在闡述傳輸線理論的基礎上，在制作PCB電路板的過程中，針對高速電路設計中易出現的問題，詳細分析了高速PCB設計中的信號完整性問題，包括反射、串擾等，說明了高速PCB的信號完整性、電源完整性和電磁兼容性問題及其解決方法，進行了一定的理論和技術探討和研究。 論文還介紹了基于FPGA的邏輯設計，包括了圖像采集模塊的工作原理、設計方案和SDRAM控制器的設計，介紹了SDRAM的基本操作和工作時序，重點闡述系統中可編程器件內部模塊化SDRAM控制器的設計及仿真結果。 論文最后描述了硬件系統的測試及調試流程，并給出了部分的調試結果。 該系統主要優點有：實時性、高速性。硬件設計的執行速度，在高速DSP和FPGA中實現信號處理算法程序，保證了系統實時性的實現；性價比高。自行研究設計的電路及硬件系統比較好的解決了高速實時圖像處理的需求。
上傳時間： 2013-05-30
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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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軟件無線電(Software Radio)具有高度靈活性、開放性，很容易實現與現有和未來多種電臺的兼容，能最大限度的滿足了互聯互通的要求。而基于多相濾波器組的信道化軟件無線電接收技術以其固有的全概率接收、降采樣速率以及其大幅提高運算速率的能力越來越受到重視。本文主要研究了基于現場可編程門陣列(FPGA)的軟件無線電信道化中頻接收技術設計與實現。 首先介紹了軟件無線電的基本概念以及其發展狀況，深入討論了軟件無線電的基本理論，主要介紹了設計中所用到的帶通采樣技術、信號的抽取技術與多相濾波技術。 然后簡要介紹了信道化中頻接收機的射頻(Radio Frequency，RF)前端接收技術，設置寬中頻超外差接收機射頻前端的設計指標，給出了改進的實信號濾波器組低通型實現結構，并依此推導和建立了實信號多相濾波器組信道化中頻接收機的數學模型。 最后基于EP1S80開發平臺實現了實信號多相濾波器組信道化的中頻接收機。給出了多相濾波器、抽取運算、FFT運算、信道劃分以及復乘運算的設計方案。仿真結果表明，該接收機能夠實現對中頻信號的正確接收，驗證了系統設計的可行性。
上傳時間： 2013-05-24
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本文研究的視頻處理系統是上海市科委技術攻關基金項目“計算機視覺及其芯片化實現”的一部分，主要完成計算機視覺系統的一些基本工作，即視頻圖像的采集、預處理和顯示等。 視頻圖像采集和預處理系統以Xilinx公司Virtex-ⅡPro系列的FPGA為核心控制器件，結合視頻模數轉換芯片和VGA顯示器，完成視頻圖像的實時采集、預處理和顯示。采集和顯示部分作為同外界交流信息的渠道，是構成計算機視覺系統必不可少的一部分；圖像預處理則是計算機視覺系統進行高層處理的基礎，優秀的預處理算法能有效改善圖像質量，提高系統分析判斷的準確性。 本文在介紹基于FPGA的視頻采集、預處理系統整體架構的基礎上，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的設計方案用于實現YCrCb色度空間到RGB色度空間的轉換； 2.針對采集的視頻圖像，根據VGA顯示的要求，給出了一種實現圖像去隔行的方案； 3.分析了一系列圖像濾波的預處理算法，如均值濾波、中值濾波和自適應濾波等，在比較和總結各算法特點的基礎上，提出了一種新的適用于處理混合噪聲的濾波算法：混合自適應濾波法； 4.根據算法特點設計了多種采用FPGA實現的圖像濾波算法，并對硬件算法進行RTL級的功能仿真和驗證，還給出了各種濾波算法的實驗結果，在此基礎上對各種算法的效果進行直觀的比較。 文中，預處理算法的實現充分利用了FPGA的片內資源，體現了FPGA在圖像處理方面的特點及優勢。同時，視頻采集和顯示的控制模塊也由同一FPGA芯片實現，從而簡化了系統整體結構。視頻采集和預處理系統在FPGA上的成功實現為“計算機視覺及其芯片化實現”奠定了必要的基礎、提供了一定理論依據。
上傳時間： 2013-07-26
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隨著科學技術的發展，指紋識別技術被廣泛應用到各種不同的領域。對于一般的指紋識別系統，其設計要求具有很高的實時性和易用性，因此識別算法應該具有較低的復雜度，較快的運算速度，從而滿足實時性的要求。所以有必要根據不同的識別算法采用不同的實現平臺，使得指紋識別系統具有較高的可靠性、實時性、有效性等性能要求。 SOPC片上可編程系統和嵌入式系統是當前電子設計領域中最熱門的概念。NiosⅡ是Altera．公司開發的一種采用流水線技術、單指令流的RISC嵌入式處理器軟核，可以將它嵌入到FPGA內部，與用戶自定義邏輯組建成一個基于FPGA的片上專用系統。 本文在綜合考慮各種應用情況的基礎上，以網絡技術、數據庫技術、指紋識別技術和嵌入式系統技術為理論基礎，提出了一種有效可行的系統架構方案。對指紋識別技術中各個環節的算法和原理進行了深入研究，合理的改進了部分指紋識別算法；同時為了提高系統的實時性，采用NiosⅡ嵌入式處理器和FPGA硬件模塊實現指紋圖像處理主要算法。論文主要包括以下幾個方面： 1、對指紋圖像預處理、特征提取和特征匹配算法原理進行闡述，同時改進了指紋圖像的細化算法，提高了算法的性能，并設計了一套實用的指紋特征數據結構； 2、針對指紋圖像預處理模塊，包括圖像的歸一化、頻率提取、方向提取以及方向濾波，采用基于FPGA的硬件電路的方式實現。實驗結果表明，在保證系統誤識率較低、可靠性高的基礎上，大大提高了系統的執行速度； 3、改變了傳統的單枚指紋識別方法，提出采用多枚指紋唯一標識身份，大大降低了識別系統的誤識率； 4、改進了傳統的基于三角形匹配中獲取基準點的方法，同時結合可變界限盒思想進行指紋特征匹配。 5、結合COM+技術、數據庫技術和網絡技術，開發了后臺指紋特征匹配服務系統，實現了嵌入式指紋識別系統同數據庫的實時信息交換。 實驗結果表明，本文所提出的系統構架方案有效可行，基于FPGA的自動指紋識別系統在速度、功耗、擴展性等方面具有獨特的優勢，擁有廣闊的發展前景。
上傳時間： 2013-08-04
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在仿真環境下實現TMS320C6000系列DSP的程序自引導
上傳時間： 2013-08-03
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multisim10漢化與注冊機方便初學者進行電路仿真，希望大家喜歡
上傳時間： 2013-06-05
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正交頻分復用(OFDM)技術是一種多載波數字調制技術，具有頻譜利用率高、抗多徑干擾能力強、成本低等特點，適合無線通信的高速化、寬帶化及移動化的需求，將成為下一代無線通信系統(4G)的核心調制傳輸技術。 本文首先描述了OFDM技術的基本原理。對OFDM的調制解調以及其中涉及的特性和關鍵技術等做了理論上的分析，指出了OFDM區別于其他調制技術的巨大優勢；然后針對OFDM中的信道估計技術，深入分析了基于FFT級聯的信道估計理論和基于聯合最大似然函數的半盲分組估計理論，在此基礎上詳細研究描述了用于OFDM系統的迭代的最大似然估計算法，并利用Matlab做了相應的仿真比較，驗證了它們的有效性。 而后，在Matlab中應用Simulink工具構建OFDM系統仿真平臺。在此平臺上，對OFDM系統在多徑衰落、高斯白噪聲等多種不同的模型參數下進行了仿真，并給出了數據曲線，通過分析結果可正確評價OFDM系統在多個方面的性能。 在綜合了OFDM的系統架構和仿真分析之后，設計并實現了基于FPGA的OFDM調制解調系統。首先根據802.16協議和OFDM系統的具體要求，設定了合理的參數；然后從調制器和解調器的具體組成模塊入手，對串/并轉換，QPSK映射，過采樣處理，插入導頻，添加循環前綴，IFFT/FFT，幀同步檢測等各個模塊進行硬件設計，詳細介紹了各個模塊的設計和實現過程，并給出了相應的仿真波形和參數說明。其中，針對定點運算的局限性，為系統設計并自定義了24位的浮點運算格式，參與傅立葉反變換和傅立葉變換的運算，在系統參數允許的范圍內，充分利用了有限資源，提高了系統運算精度；然后重點描述了基于FPGA的快速傅立葉變換算法的改進、優化和設計實現，針對原始快速傅立葉變換FPGA實現算法運算空閑時間過多，資源占用較大的問題，提出了帶有流水作業功能、資源占用較少的快速傅立葉變換優化算法設計方案，使之運用于OFDM基帶處理系統當中并加以實現，結果滿足系統參數的需求。最后以理論分析為依據，對整個OFDM的基帶處理系統進行了系統調試與性能分析，證明了設計的可行性。 綜上所述，本文完成了一個基于FPGA的OFDM基帶處理系統的設計、仿真和實現。本設計為OFDM通信系統的進一步改進提供了大量有用的數據。
上傳時間： 2013-07-25
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近年來，圖像處理與識別技術得到了迅速的發展。人們已經充分認識到圖像處理和識別技術是認識世界、改造世界的重要手段。目前，圖像識別技術已應用到很多領域，滲入到各行各業，在醫學、公安、交通、工業等領域具有廣闊的應用前景。 這篇論文介紹了一種基于DSP＋FPGA構架的實時圖像識別系統。DSP作為圖像識別模塊的核心，負責圖像識別算法的實現；FPGA作為圖像采集模塊的核心，負責圖像的采集，并且完成預處理工作。圖像識別算法的運算量大，并且控制復雜，對系統的性能要求很高。DSP的特殊結構和優良性能很好地滿足了系統的需要，而FPGA的高速性和靈活性也保證了系統實時性，并且簡化了外圍電路，減少了系統設計難度。 系統使用模板匹配和神經網絡算法對數字0～9進行識別。模板匹配一般適用于識別規范化的數字、字符等小型字符集（特別是同一字體的字符集）。由于結構比較簡單，系統處理能力強，模板匹配的識別速度快并且識別率高，取得很好的效果。神經網絡所具有的分布式存儲、高容錯性、自組織和自學習功能，使其對圖像識別問題顯示出極大的優越性。 研究表明，在DSP+FPGA的構架上實現的圖像識別系統，具有結構靈活、通用性強的特點，適用于模塊化設計，有利于提高算法的效率。系統可以充分發揮和結合DSP和FPGA的優勢，準確快速地實現圖像識別。通過軟、硬件的靈活組合，系統可以實現圖像處理大部分的相關功能，使之能夠運用到工業視覺檢測、汽車牌照識別等系統中。
上傳時間： 2013-06-18
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