隨著通信技術和計算機技術的發展,多媒體的應用與服務越來越廣泛,視頻壓縮編碼技術也隨之成為非常重要的研究領域。運動估計是視頻壓縮編碼中的一項關鍵技術。由于視頻編碼系統的復雜性主要取決于運動估計算法,因此如何找到一種可靠、快速、性能優良的運動估計算法一直是視頻壓縮編碼的研究熱點。運動估計在視頻編碼器中承擔的運算量最大、控制最為復雜,由于對視頻編碼的實時性要求,因此運動估計模塊一般都采用硬件來設計。 本文的目的是在FPGA芯片上設計實現一種更優的易于硬件實現的塊匹配運動估計算法——二步搜索算法。全文首先討論了塊匹配運動估計理論及其主要技術指標,介紹了運動估計技術在MPEG-4中的應用,然后在對典型的運動估計算法進行分析比較的基礎上討論了一種性能和硬件實現難易度綜合指數較高的二步搜索算法。本文對已有的用于全搜索算法實現的VLSI結構進行了改進,設計了符合二步搜索算法要求的FPGA實現結構,并在對其理論分析之后,對實現該算法的運動估計模塊進行了功能模塊的劃分,并運用VerilogHDL硬件描述語言、ISE及Modelsim開發工具在Spartan-IIEXC2S300eFPGA芯片上完成了對各功能模塊的設計、實現與時序仿真。最后,對整個運動估計模塊進行了仿真測試,給出了其在FPGA上搭建實現后的時序仿真波形圖與占用硬件資源情況,通過對時序仿真結果可知本文設計的各功能模塊工作正常,并且能夠協同工作,整個運動估計模塊能夠正確的實現二步搜索運動估計算法,并輸出正確的運動估計結果;通過對占用硬件資源及時鐘頻率情況的分析驗證了本文設計的二步搜索運動估計算法的FPGA實現結構具備先進性和實時可實現性。
上傳時間: 2013-05-27
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隨著圖像處理和模式識別技術的進步,基于生物特征的識別技術成為蓬勃發展的高技術之一,根據IBG(InternationalBiometricGroup)組織對生物特征市場的統計和預測,該領域的收入的年增長率30-50%,到2008年,全球總收入將達到46.39億美元。而基于指紋特征的識別技術由于其獨特的可靠性,穩定性,方便快捷的特點,恰好符合了市場的需求。目前指紋識別技術是生物識別領域中應用最廣泛的識別技術,也是研究與應用的一個熱點。 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FPGA內部,與用戶自定義邏輯結合構成一個基于FPGA的片上系統。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、恰恰滿足了指紋識別系統對速度的要求。 本文對指紋識別技術中各個環節的算法進行了較為深入的研究,結合NiosⅡ嵌入式處理器的特點,對算法進行了合理的選擇與優化,形成了一套完整的指紋識別算法,并提出了一種基于FPGA的指紋識別系統硬件設計方案。 論文的內容主要包括以下幾個方面: 1、對指紋圖像預處理、后處理和匹配算法進行了改進,提高了算法的性能;設計了一種適用于快速匹配的指紋特征數據結構;提出了一套基于特征點匹配的指紋識別算法。實驗結果表明該算法速度快、誤識率較低、可靠性較高,可以滿足實用的要求。 2、本著增加系統集成度、減小系統體積、提高便攜性、降低功耗和成本,同時提升系統的性能的原則,使用Altera公司提供的外圍設備IP核配合NiosⅡ處理器軟核搭建了一個單片嵌入式系統,然后以內嵌NiosⅡ軟核的FPGA和FPS200指紋采集器為核心芯片,外配片外RAM和Flash存儲器以及小鍵盤和LCD顯示屏等器件,設計了一個便攜式指紋識別系統,提出了一套基于FPGA的硬件設計方案。 3、利用NiosⅡ開發板對硬件設計方案進行了初步的驗證,實現了指紋采集芯片FPS200與FPGA的接口,并進行了算法的移植。 實驗結果表明本文所提出的系統設計方案是可行的。基于FPGA的自動指紋識別系統在速度、功耗、體積、擴展性方面有著獨特的優勢,具有廣闊的發展空間。最后提出了對這一設計繼續改進的思路和下一步研究的內容。
上傳時間: 2013-07-28
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常模信號是一類非常重要的信號,而專門應用于常模信號的常模算法[1]具有復雜度較低、實現起來比較簡單、對陣列模型的偏差不敏感等顯著的優點。因此,常模算法引起了眾多學者的廣泛關注。近年來,常模算法在多用戶檢測領域[2]的研究越來越受到諸多學者的關注。不僅如此,常模算法在其他領域也是備受矚目,如常模算法在盲均衡以及波束形成等領域的應用也是目前研究的熱點。除此之外,常模算法已經不僅僅局限在應用于常模信號,也可應用于多模信號[3]等。 本文對常模算法在多用戶檢測領域的應用以及FPGA[4]實現作了較多的研究工作,共分六章進行闡述。第一章為緒論,介紹了論文相關背景和本文的結構;第二章首先對常模算法作了理論分析,并改進了傳統的2-2型常模算法,我們稱之為M2-2CMA,它在誤碼率性能上有一些改善;之后在MATLAB平臺上搭建了仿真平臺,分析了常模算法在多用戶檢測中的應用;第三章研究了相關文獻,簡單介紹了FPGA概念及其設計流程和設計方法,并對VerilogHDL以及Quartus軟件做了簡要介紹;第四章則詳細介紹了常模算法的FPGA實現,用一種基于統計數據的方法確定了數據位長及精度,提出了其實現的系統框圖,并詳細闡述了各主要模塊的設計與實現,同時給出了最后的報告文件以及最高數據處理速度;第五章則在MATLAB平臺和QuartuslI的基礎上搭建了一個仿真平臺,借助于平臺分析了2-2型常模算法移植到FPGA平臺后的性能,對不同的精度對系統性能的影響做了討論,也統計了不同信噪比、多址干擾下的誤碼率性能。最后一章是對全文的總結和對未來的展望。
上傳時間: 2013-06-23
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可編程邏輯芯片特別是現場可編程門陣列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)芯片的快速發展,使得新的芯片能夠根據具體應用動態地調整結構以獲得更好的性能,這類芯片稱為動態可重構FPGA芯片(Dynamically ReconfigurableFPGA,DRFPGA)。然而,使用這類芯片構建的可重構系統在實際應用前還有許多問題需要解決。一個基本的問題就是動態可重構FPGA芯片中的可重構功能單元(Reconfigurable Functional Unit,RFU)的模塊布局問題和模塊間的布線問題。 本文從基本的FPGA芯片結構和CAD算法談起,介紹了可重構計算的概念,建立了可重構計算系統模型和動態可重構FPGA芯片模型,在此模型上提出一個基于劃分和時延驅動的在線布局算法,和一個基于Pathfinder協商擁塞算法的布線算法,來解決動態可重構FPGA芯片的布局和布線問題。由硬件描述語言(Hardware Description Language,HDL)描述的電路首先被劃分成有限數目的層,然后將這些電路層布局到芯片的每一層,同時確保關鍵路徑的時延最小。實驗結果表明,布局算法與傳統的布局算法(或者文獻[37]中的算法)相比,在時延上平均減少27%,在線長上平均減少34%(或者11%),在運行時間上平均減少42%(或者97%)。布線算法與傳統的布線算法相比,能夠將線長降低26%,將水平通道寬度降低27%,顯示出較高的性能。
上傳時間: 2013-05-24
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本文對基于FPGA的CCSDS圖像壓縮和AES加密算法的實現進行了研究。主要完成的工作有: (1)深入研究CCSDS圖像壓縮算法,并根據其編碼方案,設計并實現了相應的編解碼器。從算法性能和硬件實現復雜度兩個方面,將該算法與具有類似算法結構的JPEG2000和SPIHT圖像壓縮算法作比較分析; (2)利用硬件描述語言VerilogHDL實現CCSDS圖像壓縮算法和AES加密算法; (3)優化算法復雜度較大的功能模塊,如小波變換模塊等。使用雙端口內存模塊增加數據讀寫速度,利用DSP塊處理核心運算單元,從而很大程度上提高了模塊的運行速度,并降低了芯片的使用面積; (4)設計并實現系統的模塊級流水線,在幾乎不增加占用芯片面積的情況下,提高了系統的數據吞吐量; (5)在QuartusⅡ和ModelSim仿真環境下對該系統進行模塊級和系統級的功能仿真、時序仿真和驗證。在硬件系統測試階段,設計并實現FPGA與PC機的串口通信模塊,提高了系統驗證的工作效率。
上傳時間: 2013-05-19
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遺傳算法是基于自然選擇的一種魯棒性很強的解決問題方法。遺傳算法已經成功地應用于許多難優化問題,現已成為尋求滿意解的最佳工具之一。然而,較慢的運行速度也制約了其在一些實時性要求較高場合的應用。利用硬件實現遺傳算法能夠充分發揮硬件的并行性和流水線的特點,從而在很大程度上提高算法的運行速度。 本文對遺傳算法進行了理論介紹和分析,結合硬件自身的特點,選用了適合硬件化的遺傳算子,設計了標準遺傳算法硬件框架;為了進一步利用硬件自身的并行特性,同時提高算法的綜合性能,本文還對現有的一些遺傳算法的并行模型進行了研究,討論了其各自的優缺點及研究現狀,并在此基礎上提出一種適合硬件實現的粗粒度并行遺傳算法。 我們構建的基于FPGA構架的標準遺傳算法硬件框架,包括初始化群體、適應度計算、選擇、交叉、變異、群體存儲和控制等功能模塊。文中詳細分析了各模塊的功能和端口連接,并利用硬件描述語言編寫源代碼實現各模塊功能。經過功能仿真、綜合、布局布線、時序仿真和下載等一系列步驟,實現在Altera的Cyclone系列FPGA上。并且用它嘗試解決一些函數的優化問題,給出了實驗結果。這些硬件模塊可以被進一步綜合映射到ASIC或做成IP核方便其他研究者調用。 最后,本文對硬件遺傳算法及其在函數優化中的一些尚待解決的問題進行了討論,并對本課題未來的研究進行了展望。
上傳時間: 2013-07-22
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遺傳算法是一種基于自然選擇原理的優化算法,在很多領域有著廣泛的應用。但是,遺傳算法使用計算機軟件實現時,會隨著問題復雜度和求解精度要求的提高,產生很大的計算延時,這種計算的延時限制了遺傳算法在很多實時性要求較高場合的應用。為了提升運行速度,可以使用FPGA作為硬件平臺,設計數字系統完成遺傳算法。和軟件實現相比,硬件實現盡管在實時性和并行性方面具有很大優勢,但同時會導致系統的靈活性不足、通用性不強。本文針對上述矛盾,使用基于功能的模塊化思想,將基于FPGA的遺傳算法硬件平臺劃分成兩類模塊:系統功能模塊和算子功能模塊。針對不同問題,可以在保持系統功能模塊不變的前提下,選擇不同的遺傳算子功能模塊完成所需要的優化運算。本文基于Xilinx公司的Virtex5系列FPGA平臺,使用VerilogHDL語言實現了偽隨機數發生模塊、隨機數接口模塊、存儲器接口/控制模塊和系統控制模塊等系統功能模塊,以及基本位交叉算子模塊、PMX交叉算子模塊、基本位變異算子模塊、交換變異算子模塊和逆轉變異算子模塊等遺傳算法功能模塊,構建了系統功能構架和遺傳算子庫。該設計方法不僅使遺傳算法平臺在解決問題時具有更高的靈活性和通用性,而且維持了系統架構的穩定。本文設計了多峰值、不連續、不可導函數的極值問題和16座城市的旅行商問題 (TSP)對遺傳算法硬件平臺進行了測試。根據測試結果,該硬件平臺表現良好,所求取的最優解誤差均在1%以內。相對于軟件實現,該系統在求解一些復雜問題時,速度可以提高2個數量級。最后,本文使用FPGA實現了粗粒度并行遺傳算法模型,并用于 TSP問題的求解。將硬件平臺的運行速度在上述基礎上提高了近1倍,取得了顯著的效果。關鍵詞:遺傳算法,硬件實現,并行設計,FPGA,TSP
上傳時間: 2013-06-15
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隨著多媒體技術的發展,數字圖像處理已經成為眾多應用系統的核心和基礎。它的發展主要依賴于兩個性質不同、自成體系但又緊密相關的研究領域:圖像處理算法及其相應的電路實現。圖像處理系統的硬件實現—般有三種方式:專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數字信號處理器(Digital Signal Process)和現場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中,低層的圖像預處理的數據量很大,要求處理速度快,但運算結果相對比較簡單。相對于其他兩種方式,基于FPGA的圖像處理方式的系統更適合于圖像的預處理。本文設計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統。首先,闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理,重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法,并給出了該算法相應的Matlab 仿真;然后,為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點,本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準則同時結合小波系數尺度間關系的鄰域閾值去噪算法。經Matlab實驗表明,相比于其他幾種經典算法,本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節,并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應的簡化,以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現;最后,給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統的總體結構和FPGA內部各功能模塊的具體實現方案,包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統核心控制模塊,并對各個系統模塊和整體進行了仿真驗證,結果表明本文設計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統能滿足實際的圖像處理要求,具有一定的理論和實際應用價值。關鍵詞:圖像處理系統,FPGA,圖像去噪算法,小波變換
上傳時間: 2013-05-16
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CCSDS組織(空間數據系統咨詢委員會)于2005年公布了新的圖像壓縮標準,該標準算法采用基于小波變換的比特平面編碼方法,支持無損有損壓縮編碼和精確碼率控制并具有較好的抗誤碼能力和非常高的圖像壓縮性能,能滿足實際應用中的多種需求。同時該算法具有較低的算法復雜度,易于低功耗硬件實現,并且對航天圖像具有較高的適應性,因此,在航天應用方面具有廣闊的前景。 本論文主要針對CCSDS圖像壓縮算法的FPGA硬件實現,在有限的硬件資源下,提出高速高效的CCSDS圖像壓縮編碼器設計方案并在已有的FPGA硬件平臺上加以實現。本文首先對CCSDS圖像壓縮算法的編碼原理進行詳細介紹;然后提出DWT、BPE和碼流組織這三大模塊的并行化硬件實現方案,并給出了進行批量仿真測試的仿真平臺設計方案。最后在Xilinx VIRTEX-II FPGA平臺上經過成功驗證,測試結果表明系統各項技術指標可滿足星載圖像壓縮的要求。
上傳時間: 2013-06-13
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·摘要: 在介紹了G.723.1雙速率編解碼算法標準,LSI Logicc公司的DSP芯片LSI403LP的特性以及對G.723.1標準的C源代碼進行深入分析的基礎上,對標準中的雙速率語音編解碼算法進行了優化,并且在LSI403LP上進行了實現,結果表明可以得到較低的算法時延和極高的語音音質.
上傳時間: 2013-05-27
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