隨著圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)的進(jìn)步，基于生物特征的識(shí)別技術(shù)成為蓬勃發(fā)展的高技術(shù)之一，根據(jù)IBG(InternationalBiometricGroup)組織對(duì)生物特征市場(chǎng)的統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)，該領(lǐng)域的收入的年增長(zhǎng)率30-50％，到2008年，全球總收入將達(dá)到46.39億美元。而基于指紋特征的識(shí)別技術(shù)由于其獨(dú)特的可靠性，穩(wěn)定性，方便快捷的特點(diǎn)，恰好符合了市場(chǎng)的需求。目前指紋識(shí)別技術(shù)是生物識(shí)別領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的識(shí)別技術(shù)，也是研究與應(yīng)用的一個(gè)熱點(diǎn)。 SOPC片上可編程系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)是當(dāng)前電子設(shè)計(jì)領(lǐng)域中最熱門的概念。NiosⅡ是Altera公司開(kāi)發(fā)的一種采用流水線技術(shù)、單指令流的RISC嵌入式處理器軟核，可以將它嵌入FPGA內(nèi)部，與用戶自定義邏輯結(jié)合構(gòu)成一個(gè)基于FPGA的片上系統(tǒng)。與嵌入式硬核相比較，嵌入式軟核具有更大的靈活性。而FPGA的高速性、恰恰滿足了指紋識(shí)別系統(tǒng)對(duì)速度的要求。 本文對(duì)指紋識(shí)別技術(shù)中各個(gè)環(huán)節(jié)的算法進(jìn)行了較為深入的研究，結(jié)合NiosⅡ嵌入式處理器的特點(diǎn)，對(duì)算法進(jìn)行了合理的選擇與優(yōu)化，形成了一套完整的指紋識(shí)別算法，并提出了一種基于FPGA的指紋識(shí)別系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)方案。 論文的內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面： 1、對(duì)指紋圖像預(yù)處理、后處理和匹配算法進(jìn)行了改進(jìn)，提高了算法的性能；設(shè)計(jì)了一種適用于快速匹配的指紋特征數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；提出了一套基于特征點(diǎn)匹配的指紋識(shí)別算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法速度快、誤識(shí)率較低、可靠性較高，可以滿足實(shí)用的要求。 2、本著增加系統(tǒng)集成度、減小系統(tǒng)體積、提高便攜性、降低功耗和成本，同時(shí)提升系統(tǒng)的性能的原則，使用Altera公司提供的外圍設(shè)備IP核配合NiosⅡ處理器軟核搭建了一個(gè)單片嵌入式系統(tǒng)，然后以內(nèi)嵌NiosⅡ軟核的FPGA和FPS200指紋采集器為核心芯片，外配片外RAM和Flash存儲(chǔ)器以及小鍵盤和LCD顯示屏等器件，設(shè)計(jì)了一個(gè)便攜式指紋識(shí)別系統(tǒng)，提出了一套基于FPGA的硬件設(shè)計(jì)方案。 3、利用NiosⅡ開(kāi)發(fā)板對(duì)硬件設(shè)計(jì)方案進(jìn)行了初步的驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)了指紋采集芯片F(xiàn)PS200與FPGA的接口，并進(jìn)行了算法的移植。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所提出的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案是可行的。基于FPGA的自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)在速度、功耗、體積、擴(kuò)展性方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，具有廣闊的發(fā)展空間。最后提出了對(duì)這一設(shè)計(jì)繼續(xù)改進(jìn)的思路和下一步研究的內(nèi)容。
標(biāo)簽： FPGA 指紋識(shí)別 法的研究 硬件實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2013-06-07
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本論文依據(jù)IEEE802.16a物理層對(duì)RS-CC碼的參數(shù)要求，研究了RS-CC碼的高速編、譯碼的VLSI硬件算法，同時(shí)對(duì)FPGA開(kāi)發(fā)技術(shù)進(jìn)行了研究，以VerilogHDL為描述語(yǔ)言，在Xilinx公司的FPGA上實(shí)現(xiàn)了高速的RS-CC編、譯碼器。RS譯碼器中，錯(cuò)誤位置多項(xiàng)式和錯(cuò)誤值多項(xiàng)式的求解采用無(wú)求逆單元，并具有規(guī)則數(shù)據(jù)流、易于VLSI實(shí)現(xiàn)的改進(jìn)的歐幾里德算法(MEA)；CC譯碼器由采用模歸一化路徑度量的全并行的“加比選(ACS)”模塊和具有脈動(dòng)陣列結(jié)構(gòu)的幸存路徑回溯模塊組成。 在實(shí)現(xiàn)RS-CC譯碼器的過(guò)程中，分別從算法上和根據(jù)FPGA的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)上，對(duì)譯碼器做了一些優(yōu)化工作，降低了硬件資源占有率和提高了譯碼速度。 此外，還搭建了以Xilinx公司40萬(wàn)等效門的FPGASpartan-Ⅲ400-4PQ208為主體，以Cypress公司的USB2.0芯片CY7C68013為高速數(shù)據(jù)接口的硬件試驗(yàn)平臺(tái)，并在此試驗(yàn)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了文中的高速RS-CC編譯碼系統(tǒng)。
標(biāo)簽： 802.16 RS-CC IEEE FPGA
上傳時(shí)間： 2013-06-03
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隨著微電子技術(shù)的發(fā)展，可編程邏輯器件取得了迅速的發(fā)展，其功能日益強(qiáng)大，F(xiàn)PGA內(nèi)部可用邏輯資源飛速增長(zhǎng)，近來(lái)推出的FPGA都針對(duì)數(shù)字信號(hào)處理的特點(diǎn)做了特定設(shè)計(jì)，集成了存儲(chǔ)器、鎖相環(huán)（PLL）、硬件乘法器、DSP模塊等，通過(guò)使用各個(gè)公司提供的FPGA開(kāi)發(fā)軟件使用硬件描述語(yǔ)言，可以實(shí)現(xiàn)特定的信號(hào)處理算法，如FFT、FIR等算法，為電子設(shè)計(jì)工程師提供了新的選擇。實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)采用FPGA+DSP的結(jié)構(gòu)來(lái)完成整個(gè)復(fù)雜的圖像處理算法。將圖像處理算法進(jìn)行分類，F(xiàn)PGA和DSP份協(xié)作發(fā)揮各自的長(zhǎng)處，對(duì)于算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、運(yùn)算量大、實(shí)時(shí)性高的這類處理過(guò)程由大容量高性能的FPGA實(shí)現(xiàn)，DSP則用來(lái)處理經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)，來(lái)運(yùn)行算法結(jié)構(gòu)復(fù)雜，乘加運(yùn)算多的算法。整個(gè)系統(tǒng)主要包括FPGA處理單元、DSP處理單元以及PCI接口通訊三個(gè)部分。主要取得的了以下的研究成果：（1）研究了FPGA的工作原理及應(yīng)用，完成了Stratix芯片的選型。設(shè)計(jì)了數(shù)字圖像處理板的電路原理圖和PCB設(shè)計(jì)圖。并對(duì)電路板進(jìn)行調(diào)試，工作正常。（2）完成了FPGA程序下載電纜的PCB電路設(shè)計(jì)，并調(diào)試成功，應(yīng)用到FPGA的調(diào)試下載配置中，取得了良好的實(shí)驗(yàn)與經(jīng)濟(jì)效果。（3）充分利用FPGA的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)軟件與工具，完成了中值濾波、形態(tài)學(xué)濾波和自適應(yīng)閾值的FPGA實(shí)現(xiàn)，并給出了詳細(xì)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。將算法下載到FPGA芯片，經(jīng)過(guò)試驗(yàn)調(diào)試，達(dá)到要求。（4）研究了PCI接口通訊的實(shí)現(xiàn)方式，選用PCI9054芯片實(shí)現(xiàn)通訊，完成PCI接口電路設(shè)計(jì)，經(jīng)過(guò)調(diào)試，實(shí)現(xiàn)了中斷、DMA等方式，滿足了數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊蟆＃?）學(xué)習(xí)了C6701DSP芯片的工作特性以及內(nèi)部功能結(jié)構(gòu)，完成了DSP外圍存儲(chǔ)器的擴(kuò)展、時(shí)鐘信號(hào)發(fā)生以及電源模塊等外圍電路的設(shè)計(jì)。
標(biāo)簽： FPGA DSP 紅外 圖像預(yù)處理
上傳時(shí)間： 2013-07-16
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C代碼實(shí)現(xiàn)DES加密算法，KEil開(kāi)發(fā)環(huán)境，調(diào)試通過(guò)。
上傳時(shí)間： 2013-07-03
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jm編碼算法描述及配置文件參數(shù)解釋,包括h.264算法描述和參數(shù)解釋
上傳時(shí)間： 2013-06-06
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無(wú)傳感器，永磁同步電機(jī)。FOC 控制算法詳解
標(biāo)簽： Sensorless PSMS FOC 控制算法
上傳時(shí)間： 2013-06-19
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在信息化發(fā)展的當(dāng)前，音視頻等多媒體作為信息的載體，在社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域，起著越來(lái)越重要的作用。數(shù)字視頻的海量性成為阻礙其應(yīng)用的的瓶頸之一。在這種情況下，H．264作為新一代的視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)，以其高性能的壓縮效率，成為備受關(guān)注的焦點(diǎn)和研究問(wèn)題。H．264通過(guò)運(yùn)動(dòng)估計(jì)/運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償（MP/MC）消除視頻時(shí)間冗余，對(duì)差值圖像進(jìn)行離散余弦變換（DCT）消除空間冗余，對(duì)量化后的系數(shù)進(jìn)行可變長(zhǎng)編碼（VLC）消除統(tǒng)計(jì)冗余，獲得了極高的壓縮效率。隨著嵌入式處理器性能的逐漸提升和3G網(wǎng)絡(luò)即將商用的推動(dòng)，H．264以其優(yōu)秀的壓縮性能，無(wú)論是無(wú)線信道傳輸方面，還是存儲(chǔ)容量有限的嵌入式設(shè)備都具有廣闊的應(yīng)用前景。 但H．264在提升壓縮性能的同時(shí)付出的代價(jià)是算法復(fù)雜度的成倍增加，實(shí)際應(yīng)用中人們對(duì)視頻解碼的實(shí)時(shí)性要求嚴(yán)格，已出現(xiàn)的對(duì)應(yīng)算法代碼多基于PC通用處理器實(shí)現(xiàn)，而嵌入式設(shè)備的主頻和處理能力仍然相對(duì)有限，存儲(chǔ)容量相對(duì)較小，總線速率相對(duì)偏低，因此必須對(duì)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)應(yīng)算法進(jìn)行優(yōu)化移植，才能滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。 本文在對(duì)H．264標(biāo)準(zhǔn)及其新特性進(jìn)行詳細(xì)介紹后，重點(diǎn)研究了在解碼端如何針對(duì)解碼耗時(shí)較多的模塊進(jìn)行改進(jìn)，然后將算法移植到ARM平臺(tái)，并針對(duì)平臺(tái)特點(diǎn)作出相應(yīng)優(yōu)化，最后完成解碼圖象顯示，并給出了測(cè)試結(jié)果。本文主要完成的工作如下： 詳細(xì)分析了H．264的參考軟件JM中解碼流程，并利用測(cè)試工具分析了各模塊耗時(shí)，針對(duì)耗時(shí)較多的模塊如插值運(yùn)算及去塊濾波模塊，提出了對(duì)應(yīng)的改進(jìn)算法并在H．264的參考軟件JM86上進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，PC測(cè)試實(shí)驗(yàn)證明了算法改進(jìn)的優(yōu)越性和運(yùn)算優(yōu)化的可行性。最后針對(duì)ARM平臺(tái)，在對(duì)程序結(jié)構(gòu)和對(duì)應(yīng)代碼進(jìn)行優(yōu)化之后，將其移植到WINCE系統(tǒng)之下，同時(shí)給出了WINCE平臺(tái)解碼后圖象加速顯示方法，并對(duì)最終測(cè)試結(jié)果與性能做出了評(píng)價(jià)。
標(biāo)簽： 264 ARM 解碼 算法優(yōu)化
上傳時(shí)間： 2013-06-04
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諧波帶來(lái)的影響已經(jīng)嚴(yán)重危及到電力系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定運(yùn)行。解決諧波污染的關(guān)鍵在于精確實(shí)時(shí)地確定諧波的成分、幅值和相位等因素。而今普通工業(yè)控制計(jì)算機(jī)已越來(lái)越不能滿足系統(tǒng)運(yùn)行的高效性、高實(shí)時(shí)性、高穩(wěn)定運(yùn)行性和高可靠性等要求，給諧波的測(cè)量帶來(lái)誤差，因而開(kāi)發(fā)新一代基于ARM平臺(tái)和嵌入式Linux系統(tǒng)的電力諧波檢測(cè)裝置來(lái)滿足這些要求顯得很重要。 同時(shí)，友好的圖形界面也已經(jīng)成為人們普遍關(guān)注的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。電力諧波檢測(cè)裝置的圖形用戶系統(tǒng)更是存在著進(jìn)程獨(dú)立、網(wǎng)絡(luò)通信能力、跨平臺(tái)等特殊需求。在眾多的圖形用戶界面軟件中，因QT/Embedded具有跨平臺(tái)、面向?qū)ο蟆⒛茉O(shè)計(jì)精美的人機(jī)界面等優(yōu)點(diǎn)，系統(tǒng)便選取QT/Embedded作為支撐平臺(tái)，并解決了QT/Embedded跨平臺(tái)移植和中文化等問(wèn)題。 因頻譜泄露和柵欄效應(yīng)以及系統(tǒng)基本頻率的波動(dòng)，普通的FFT算法不能準(zhǔn)確測(cè)量諧波和間諧波成份。為了提高測(cè)量精度，本文先用頻域插值法確定系統(tǒng)的基本頻率，以及插值多項(xiàng)式方法重構(gòu)時(shí)域采樣信號(hào)，接下來(lái)用FFT計(jì)算整數(shù)次諧波成份，以及頻域插值方法計(jì)算間諧波成份。 系統(tǒng)選用長(zhǎng)沙科瑞捷機(jī)電有限公司提供的基于ARM處理器的SAM7430模塊，在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)諧波檢測(cè)軟件，包括數(shù)據(jù)采集、FFT分析以及界面顯示程序。經(jīng)初步調(diào)試系統(tǒng)工作穩(wěn)定可靠，具有一定的實(shí)用參考價(jià)值。
標(biāo)簽： ARMLinux 電力諧波 檢測(cè)算法
上傳時(shí)間： 2013-08-02
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無(wú)刷直流電機(jī)具有輸出轉(zhuǎn)矩大、調(diào)速性能好、運(yùn)行可靠等一系列優(yōu)點(diǎn)，具有廣泛的應(yīng)用前景，其傳統(tǒng)的理論分析及設(shè)計(jì)方法已經(jīng)比較成熟。它的進(jìn)一步推廣和應(yīng)用，在很大程度上有賴于對(duì)其控制策略的研究。本文主要研究了無(wú)刷直流電機(jī)的速度控制問(wèn)題。 無(wú)刷直流電機(jī)是一種多變量和非線性的控制系統(tǒng)，傳統(tǒng)的控制方法很難滿足對(duì)它的精確控制。近代模糊控制理論在無(wú)刷直流電機(jī)的控制中得到了廣泛的應(yīng)用，提高了控制系統(tǒng)的性能。但是，在模糊控制器控制規(guī)則優(yōu)化和參數(shù)在線調(diào)整方面還存在著許多不足。針對(duì)這些問(wèn)題，本文提出了一種使用遺傳算法優(yōu)化的模糊控制器，并且應(yīng)用到無(wú)刷直流電機(jī)的控制中。系統(tǒng)采用雙閉環(huán)控制，內(nèi)環(huán)采用電流負(fù)反饋對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)矩進(jìn)行調(diào)節(jié)；外環(huán)應(yīng)用模糊控制器進(jìn)行速度控制，通過(guò)遺傳算法離線優(yōu)化模糊控制規(guī)則和在線調(diào)節(jié)模糊控制器的參數(shù)以提高系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。同時(shí)本文使用Matlab和電機(jī)仿真軟件VisSim對(duì)無(wú)刷直流電機(jī)的速度控制進(jìn)行了軟件仿真。 數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)是一種高速的信號(hào)處理芯片，近幾年在電機(jī)控制領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文以TI公司的TMS320LF2407控制器為基礎(chǔ)，介紹了DSP在無(wú)刷直流電機(jī)控制中常用的應(yīng)用技術(shù)。同時(shí)為了降低系統(tǒng)開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)的復(fù)雜性，提高控制系統(tǒng)的可靠性以及軟件開(kāi)發(fā)的快速性，本文將嵌入式操作系統(tǒng)移植到DSP中，并在該操作平臺(tái)上開(kāi)發(fā)出高效的控制算法。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)遺傳算法優(yōu)化的模糊控制器對(duì)無(wú)刷直流電機(jī)模型的不確定性和負(fù)載變化具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性，而且控制系統(tǒng)具有較好的動(dòng)態(tài)性能。
標(biāo)簽： 模糊遺傳算法 無(wú)刷直流電機(jī) 速度控制
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磁共振成像（MRI）由于自身獨(dú)特的成像特點(diǎn)，使得其處理方法不同于一般圖像.根據(jù)不同的應(yīng)用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個(gè)算法.首先，該文針對(duì)MRI重建后圖像噪聲分布的實(shí)際特點(diǎn)，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細(xì)闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點(diǎn)，首先對(duì)與噪聲和邊緣相關(guān)的小波系數(shù)進(jìn)行建模，然后利用最大似然估計(jì)來(lái)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，同時(shí)利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行函數(shù)升級(jí)，以便獲得最佳萎縮函數(shù)，進(jìn)一步提高圖像的質(zhì)量，最終取得了一定的效果.與此同時(shí)，該文對(duì)MRI圖像的進(jìn)一步的分析與應(yīng)用展開(kāi)了一定研究，提出了一種改進(jìn)的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點(diǎn)，同時(shí)考慮鄰域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響，對(duì)目標(biāo)函數(shù)加以改進(jìn)，用來(lái)克服噪聲和非均勻場(chǎng)對(duì)MRI圖像分割的影響，達(dá)到魯棒分割的目的，為進(jìn)一步圖像處理和分析打下基礎(chǔ).通過(guò)實(shí)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是針對(duì)模擬圖像還是實(shí)際圖像，該文所提出的兩個(gè)算法都取得了較好的效果，達(dá)到了預(yù)期的目的.
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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