隨著科學技術的發展與公共安全保障需求的提高,視頻監控系統在工業生產、日常生活、警備與軍事方面的應用越來越廣泛。采用基于 FPGA 的SOPC技術、H.264壓縮編碼技術和網絡傳輸控制技術實現網絡視頻監控系統,在穩定性、功能、成本與擴展性等方面都有著突出的優勢,具有重要的學術意義與實用意義, 本課題所設計的網絡視頻監控系統由以Nios Ⅱ為核心的嵌入式圖像服務器、相關網絡設備與若干PC機客戶端組成。嵌入式圖像服務器實時采集圖像,采用H.264 編碼算法進行壓縮,并持續監聽網絡。PC機客戶端可通過網絡對服務器進行遠程訪問,接收編碼數據,使用H.264解碼算法重建圖像并實時顯示,使監控人員有效地掌握現場情況, 在嵌入式圖像服務器設計階段,本文首先進行了芯片選型與開發平臺選擇。然后構建圖像采集子系統,采用雙緩存乒乓交換的方法設計圖像采集用戶自定義模塊。接著設計雙Nios Ⅱ架構的SOPC系統,闡述了雙軟核設計中定制連接、內存芯片共享、數據搬移、通信與互斥的解決方法。同時完成了網絡服務器的設計,采用μC/OS-Ⅱ進行多任務的管理與調度, H.264視頻壓縮編解碼算法設計與實現是本文的重點。文中首先分析H.264.標準,規劃編解碼器結構。接著設計了16×16幀內預測算法,并設計宏塊掃描方式,采用兩次判決策略進行預測模式選擇。然后設計4×4子塊掃描方式,編寫整數變換與量化算法程序。熵編碼采用Exp-Golomb編碼與CAVLC相結合的方案,針對除拖尾系數之外的非零系數值編碼子算法,實現了一種基于表示范圍判別的編碼方法。最后設計了網絡傳輸的碼流組成格式,并針對編碼算法設計相應解碼算法。使用VC++完成算法驗證,并進行測試,觀察不同參數下壓縮率與失真度的變化。 算法驗證完成后,本文進行了PC機客戶端設計,使其具有遠程訪問、H.264解碼與實時顯示的功能。同時將H.264 編碼算法程序移植到NiosⅡ中,并將嵌入式圖像服務器與若干客戶端接入網絡進行聯合調試,構建完整的網絡視頻監控系統, 實驗結果表明,本系統視頻壓縮率高,監控圖像質量良好,充分證明了系統軟硬件與圖像編解碼算法設計成功。本系統具有成本低、擴展性好及適用范圍廣等優點,發展前景十分廣闊。
上傳時間: 2013-04-24
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SI4432-T- B1 測試代碼 原理圖 PCB
上傳時間: 2013-08-05
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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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系統采用ATME189S52 為微控制器(MCE)核心,實現了可控的恒定直流電流源設計。核心恒流模塊采用自反饋電路連接大功率場效應管IRFZ44NL,使得電流輸出范圍達到20~2000
上傳時間: 2013-07-05
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常規的壓控電源采用的是并聯電流負反饋電路,這種電路輸出電壓柔性較差,電壓輸出效率低,因為取樣電阻要占掉很大一部分的電壓,并且常規的壓控電流源不能實現一端接地,這也是并聯電流負反饋本身的
上傳時間: 2013-07-02
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本文講述了一種運用于功率型MOSFET 和IGBT 設計性能自舉式柵極驅動電路的系統方法,適用于高頻率,大功率及高效率的開關應用場合。不同經驗的電力電子工程師們都能從中獲益。在大多數開關應用中
上傳時間: 2013-04-24
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點陣LCD的驅動顯控原理,lcd方面的使用已經實例。
上傳時間: 2013-05-26
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自適應濾波器是統計信號處理的一個重要組成部分。在實際應用中,由于沒有充足的信息來設計固定系數的數字濾波器,或者設計規則會在濾波器正常運行時改變,因此我們需要研究自適應濾波器。凡是需要處理未知統計環境下運算結果所產生的信號或需要處理非平穩信號時,自適應濾波器可以提供一種吸引人的解決方法,而且其性能通常遠優于用常規方法設計的固定濾波器。此外,自適應濾波器還能提供非自適應方法所不可能提供的新的信號處理能力。 本論文從自適應濾波器研究的重要意義入手,介紹了線性自適應濾波器的基本原理、算法及設計方法,對幾種基于最小均方誤差準則或最小平方誤差準則的自適應濾波器算法進行研究,最終基于一改近的LMS算法設計復數自適應濾波器,并以VHDL語言編寫在maxplus平臺上進行仿真測試。
上傳時間: 2013-07-11
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自適應濾波器的硬件實現一直是自適應信號處理領域研究的熱點。隨著電子技術的發展,數字系統功能越來越強大,對器件的響應速度也提出更高的要求。 本文針對用通用DSP 芯片實現的自適應濾波器處理速度低和用HDL語言編寫底層代碼用FPGA實現的自適應濾波器開發效率低的缺點,提出了一種基于DSP Builder系統建模的設計方法。以隨機2FSK信號作為研究對象,首先在matlab上編寫了LMS去噪自適應濾波器的點M文件,改變自適應參數,進行了一系列的仿真,對算法迭代步長、濾波器的階數與收斂速度和濾波精度進行了研究,得出了最佳自適應參數,即迭代步長μ=0.0057,濾波器階數m=8,為硬件實現提供了參考。 然后,利用最新DSP Builder工具建立了基于LMS算法的8階2FSK信號去噪自適應濾波器的模型,結合多種EDA工具,在EPFlOKl00EQC208-1器件上設計出了最高數據處理速度為36.63MHz的8階LMS自適應濾波器,其速度是文獻[3]通過編寫底層VHDL代碼設計的8階自適應濾波器數據處理速度7倍多,是文獻[50]采用DSP通用處理器TMS320C54X設計的8階自適應濾波器處理速度25倍多,開發效率和器件性能都得到了大大地提高,這種全新的設計理念與設計方法是EDA技術的前沿與發展方向。 最后,采用異步FIFO技術,設計了高速采樣自適應濾波系統,完成了對雙通道AD器件AD9238與自適應濾波器的高速匹配控制,在QuartusⅡ上進行了仿真,給出了系統硬件實現的原理框圖,并將采樣濾波控制器與異步FIF0集成到同一芯片上,既能有效降低高頻可能引起的干擾又降低了系統的成本。
上傳時間: 2013-06-01
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隨著科學技術的進步,電腦互聯網的普及,傳統糧倉人工監控的方式正在被更加方便和高精確度的檢測控制系統所替代。在單機局部檢測控制的基礎上,利用互聯網技術將整個糧倉測控系統集成在一起,通過網頁訪問方式,糧倉管理人員能夠更快更好地了解糧倉具體環境指標,各項溫濕度,氣體含量并通過控制電機等方式對環境各參數進行控制。 本文提出并設計了一套以ARM嵌入式開發板為核心的現代糧情測控系統。嵌入式糧情測控系統在傳感器采集到信號,進行處理后,將數據顯示在網頁和嵌入式開發板液晶屏上,通過TCP/IP協議,使用IE瀏覽器就可以在線查看實時數據,并且可以保存和打印數據,另外還可以通過網頁控制電機等設備工作。該系統硬件平臺使用ARM9微處理器S3C2410,以核心板和底板的方式組成,可以采集多路模擬和數字信號;支持標準RS232接口和USB通信接口;采用液晶顯示屏和觸摸屏的人機交互接口,為操作人員提供了良好的監控界面;軟件系統使用嵌入式Linux操作系統,通過交叉編譯模式,使用C語言編寫移植傳感器驅動和電機控制程序,使用Boa嵌入式WEB服務器和SQLite數據庫搭建遠程監控系統,使用MiniGUI圖形軟件系統編寫了終端界面程序,完成了人機交互界面的設計。 本文第一章綜合介紹了課題研究背景及嵌入式糧情測控系統的設計方案。第二章概述了嵌入式糧情測控系統的設計,包括嵌入式系統的特點及其軟硬件組成部分,以及系統設計中選用的各種傳感器及電機驅動器等。第三章詳細闡述了嵌入式糧情測控系統的實現,包括嵌入式系統軟件開發流程,傳感器和電機的驅動及控制程序,以及嵌入式WEB遠程監控系統的設計實現。第四章介紹了MiniGUI軟件界面的設計以及應用程序的設計。 論文最后對本課題的完成情況做了總結和評價,并且為本課題的發展提出了建議。
上傳時間: 2013-04-24
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