專輯類----單片機(jī)專輯 I2C-總線8-位遠(yuǎn)程I-O-擴(kuò)展口芯片PCF8574-的原.rar
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專輯類-單片機(jī)專輯-258冊(cè)-4.20G I2C-總線8-位遠(yuǎn)程I-O-擴(kuò)展口芯片PCF8574-的原.pdf
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人臉識(shí)別技術(shù)繼指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別以及聲音識(shí)別等生物識(shí)別技術(shù)之后，以其獨(dú)特的方便、經(jīng)濟(jì)及準(zhǔn)確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識(shí)別系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)—人臉檢測(cè)，隨著研究的深入和應(yīng)用的擴(kuò)大，在視頻會(huì)議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機(jī)交互等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用前景，發(fā)展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術(shù)不斷發(fā)展，它的功能、應(yīng)用和可靠性逐漸增加，在各個(gè)行業(yè)也顯現(xiàn)出自身的優(yōu)勢(shì)。FPGA允許用戶根據(jù)自己的需要來建立自己的模塊，為用戶的升級(jí)和改進(jìn)留下廣闊的空間。并且速度更高，密度也更大，其設(shè)計(jì)方法的靈活性降低了整個(gè)系統(tǒng)的開發(fā)成本，F(xiàn)PGA 設(shè)計(jì)成為電子自動(dòng)化設(shè)計(jì)行業(yè)不可缺少的方法。 本文從人臉檢測(cè)算法入手，總結(jié)基于FPGA上的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術(shù)。經(jīng)過訓(xùn)練分類器、定點(diǎn)化、以及硬件加速等方法后，能夠使人臉檢測(cè)系統(tǒng)在基于Xilinx的Virtex II Pro開發(fā)板上平臺(tái)上，達(dá)到實(shí)時(shí)的檢測(cè)效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對(duì)于人臉檢測(cè)算法，首先確保的是檢測(cè)率的準(zhǔn)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(cè)方法。算法中較多的是積分圖的特征值計(jì)算，這便于進(jìn)一步的硬件設(shè)計(jì)。同時(shí)對(duì)檢測(cè)算法進(jìn)行耗時(shí)分析確定運(yùn)行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分：這一步考慮市場(chǎng)可以提供的資源狀況，又要考慮系統(tǒng)成本、開發(fā)時(shí)間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發(fā)板，在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)器、I/O接口、總線及數(shù)據(jù)通道等，通過分析可以對(duì)算法進(jìn)行細(xì)致的劃分，實(shí)現(xiàn)需要加速的模塊。 3. 定點(diǎn)化：在Adaboost算法中，需要進(jìn)行大量的浮點(diǎn)計(jì)算。這里采用的方法是直接對(duì)數(shù)據(jù)位進(jìn)行操作它提取指數(shù)和尾數(shù)，然后對(duì)尾數(shù)執(zhí)行移位操作。 4. 改進(jìn)檢測(cè)用的級(jí)聯(lián)分類器的訓(xùn)練，提出可以迅速提高分類能力、特征數(shù)量大大減小的一種訓(xùn)練方法。 5. 最后對(duì)系統(tǒng)的整體進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)表明，在視頻輸入輸出接入的同時(shí)，人臉檢測(cè)能夠達(dá)到17fps的檢測(cè)速度，并且獲得了很好的檢測(cè)率以及較低的誤檢率。
標(biāo)簽： FPGA 人臉檢測(cè) 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-07-01
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07電子設(shè)計(jì)大賽論文 2007年全國(guó)電子設(shè)計(jì)大賽論文（A~J題）
標(biāo)簽： 2007 全國(guó)電子 設(shè)計(jì)大賽 論文
上傳時(shí)間： 2013-05-26
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一種8 位I/O口的單片機(jī)顯示器和鍵盤接口
上傳時(shí)間： 2013-07-29
上傳用戶：標(biāo)點(diǎn)符號(hào)
I/O并行口直接驅(qū)動(dòng)LED顯示1. 實(shí)驗(yàn)任務(wù) 如圖13所示，利用AT89S51單片機(jī)的P0端口的P0.0－P0.7連接到一個(gè)共陰數(shù)碼管的a－h(huán)的筆段上，數(shù)碼管的公共端接地。在數(shù)碼
標(biāo)簽： LED 并行口 直接驅(qū)動(dòng) 電路圖
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介紹了Infineon(英飛凌)公司DAVE2．O軟件的使用方法和一些需注意的要點(diǎn)，并按照流程編寫了一個(gè)“Infineon XC164CM”的閃燈測(cè)試程序
上傳時(shí)間： 2013-07-13
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人臉識(shí)別技術(shù)繼指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別以及聲音識(shí)別等生物識(shí)別技術(shù)之后，以其獨(dú)特的方便、經(jīng)濟(jì)及準(zhǔn)確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識(shí)別系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)—人臉檢測(cè)，隨著研究的深入和應(yīng)用的擴(kuò)大，在視頻會(huì)議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機(jī)交互等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用前景，發(fā)展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術(shù)不斷發(fā)展，它的功能、應(yīng)用和可靠性逐漸增加，在各個(gè)行業(yè)也顯現(xiàn)出自身的優(yōu)勢(shì)。FPGA允許用戶根據(jù)自己的需要來建立自己的模塊，為用戶的升級(jí)和改進(jìn)留下廣闊的空間。并且速度更高，密度也更大，其設(shè)計(jì)方法的靈活性降低了整個(gè)系統(tǒng)的開發(fā)成本，F(xiàn)PGA 設(shè)計(jì)成為電子自動(dòng)化設(shè)計(jì)行業(yè)不可缺少的方法。 本文從人臉檢測(cè)算法入手，總結(jié)基于FPGA上的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術(shù)。經(jīng)過訓(xùn)練分類器、定點(diǎn)化、以及硬件加速等方法后，能夠使人臉檢測(cè)系統(tǒng)在基于Xilinx的Virtex II Pro開發(fā)板上平臺(tái)上，達(dá)到實(shí)時(shí)的檢測(cè)效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對(duì)于人臉檢測(cè)算法，首先確保的是檢測(cè)率的準(zhǔn)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(cè)方法。算法中較多的是積分圖的特征值計(jì)算，這便于進(jìn)一步的硬件設(shè)計(jì)。同時(shí)對(duì)檢測(cè)算法進(jìn)行耗時(shí)分析確定運(yùn)行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分：這一步考慮市場(chǎng)可以提供的資源狀況，又要考慮系統(tǒng)成本、開發(fā)時(shí)間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發(fā)板，在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)器、I/O接口、總線及數(shù)據(jù)通道等，通過分析可以對(duì)算法進(jìn)行細(xì)致的劃分，實(shí)現(xiàn)需要加速的模塊。 3. 定點(diǎn)化：在Adaboost算法中，需要進(jìn)行大量的浮點(diǎn)計(jì)算。這里采用的方法是直接對(duì)數(shù)據(jù)位進(jìn)行操作它提取指數(shù)和尾數(shù)，然后對(duì)尾數(shù)執(zhí)行移位操作。 4. 改進(jìn)檢測(cè)用的級(jí)聯(lián)分類器的訓(xùn)練，提出可以迅速提高分類能力、特征數(shù)量大大減小的一種訓(xùn)練方法。 5. 最后對(duì)系統(tǒng)的整體進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)表明，在視頻輸入輸出接入的同時(shí)，人臉檢測(cè)能夠達(dá)到17fps的檢測(cè)速度，并且獲得了很好的檢測(cè)率以及較低的誤檢率。
標(biāo)簽： FPGA 人臉檢測(cè) 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
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J-Link用戶手冊(cè)(中文)，是學(xué)習(xí)ARM開發(fā)的好東知。
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上傳用戶：mingaili888
·[一些機(jī)器人方面的PDF].Introduction.to.Robotics,.Mechanics.and.Control.JOHN.J.CRAIG
標(biāo)簽： Introduction Mechanics Robotics Control
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