提出一种基于分形理论和BP 神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像 的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB 格式转化为HSI 格式,然后,根据亮度计算分 数维、多重分形广义维数谱q-D( q) 和“空隙”等基于分形的纹理特征,同时加入归一化的色度和饱和度作为光 谱特征,采用BP 神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验,结果证实该方法行之有效。
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给出了分形计算的源代码的matlab程序，可以迅速帮助大家进行分形的分析与计算，参数容易设置
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一维时间序列分行维数，利用计盒法计算得到的分形维数，希望对大家有所帮助！
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在分析三维ＳＴＬ文件格式数据结构的基础上,分析了建立拓扑结构的优点并提出了建立拓扑结构关系的方法 ,并建立了快速优化分层算法,从而大大提高了铸件三维有限差分网格自动剖分的速度和效率,开发了能适用于任意 复杂铸件形体的三维网格剖分程序,通过实际应用证明了程序的实用性。
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基于matlab的三维时域有限差分程序（pec边界条件），使学习时域有限差分方法的好资料。
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基于matlab的三维时域有限差分程序（cpml吸收边界），使学习时域有限差分方法的好资料。
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matlab二维海面剖分，在matlab环境下实现海面模拟，并进行有限元剖分
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第1章 绪论 1 1.1 程序设计语言概述 1 1.1.1 机器语言 1 1.1.2 汇编语言 2 1.1.3 高级语言 2 1.1.4 C语言 3 1.2 C语言的优点和缺点 4 1.2.1 C语言的优点 4 1.2.2 C语言的缺点 6 1.3 算法概述 7 1.3.1 算法的基本特征 7 1.3.2 算法的复杂度 8 1.3.3 算法的准确性 10 1.3.4 算法的稳定性 14 第2章 复数运算 18 2.1 复数的四则运算 18 2.1.1 [算法1] 复数乘法 18 2.1.2 [算法2] 复数除法 20 2.1.3 【实例5】 复数的四则运算 22 2.2 复数的常用函数运算 23 2.2.1 [算法3] 复数的乘幂 23 2.2.2 [算法4] 复数的n次方根 25 2.2.3 [算法5] 复数指数 27 2.2.4 [算法6] 复数对数 29 2.2.5 [算法7] 复数正弦 30 2.2.6 [算法8] 复数余弦 32 2.2.7 【实例6】 复数的函数运算 34 第3章 多项式计算 37 3.1 多项式的表示方法 37 3.1.1 系数表示法 37 3.1.2 点表示法 38 3.1.3 [算法9] 系数表示转化为点表示 38 3.1.4 [算法10] 点表示转化为系数表示 42 3.1.5 【实例7】 系数表示法与点表示法的转化 46 3.2 多项式运算 47 3.2.1 [算法11] 复系数多项式相乘 47 3.2.2 [算法12] 实系数多项式相乘 50 3.2.3 [算法13] 复系数多项式相除 52 3.2.4 [算法14] 实系数多项式相除 54 3.2.5 【实例8】 复系数多项式的乘除法 56 3.2.6 【实例9】 实系数多项式的乘除法 57 3.3 多项式的求值 59 3.3.1 [算法15] 一元多项式求值 59 3.3.2 [算法16] 一元多项式多组求值 60 3.3.3 [算法17] 二元多项式求值 63 3.3.4 【实例10】 一元多项式求值 65 3.3.5 【实例11】 二元多项式求值 66 第4章 矩阵计算 68 4.1 矩阵相乘 68 4.1.1 [算法18] 实矩阵相乘 68 4.1.2 [算法19] 复矩阵相乘 70 4.1.3 【实例12】 实矩阵与复矩阵的乘法 72 4.2 矩阵的秩与行列式值 73 4.2.1 [算法20] 求矩阵的秩 73 4.2.2 [算法21] 求一般矩阵的行列式值 76 4.2.3 [算法22] 求对称正定矩阵的行列式值 80 4.2.4 【实例13】 求矩阵的秩和行列式值 82 4.3 矩阵求逆 84 4.3.1 [算法23] 求一般复矩阵的逆 84 4.3.2 [算法24] 求对称正定矩阵的逆 90 4.3.3 [算法25] 求托伯利兹矩阵逆的Trench方法 92 4.3.4 【实例14】 验证矩阵求逆算法 97 4.3.5 【实例15】 验证T矩阵求逆算法 99 4.4 矩阵分解与相似变换 102 4.4.1 [算法26] 实对称矩阵的LDL分解 102 4.4.2 [算法27] 对称正定实矩阵的Cholesky分解 104 4.4.3 [算法28] 一般实矩阵的全选主元LU分解 107 4.4.4 [算法29] 一般实矩阵的QR分解 112 4.4.5 [算法30] 对称实矩阵相似变换为对称三对角阵 116 4.4.6 [算法31] 一般实矩阵相似变换为上Hessen-Burg矩阵 121 4.4.7 【实例16】 对一般实矩阵进行QR分解 126 4.4.8 【实例17】 对称矩阵的相似变换 127 4.4.9 【实例18】 一般实矩阵相似变换 129 4.5 矩阵特征值的计算 130 4.5.1 [算法32] 求上Hessen-Burg矩阵全部特征值的QR方法 130 4.5.2 [算法33] 求对称三对角阵的全部特征值 137 4.5.3 [算法34] 求对称矩阵特征值的雅可比法 143 4.5.4 [算法35] 求对称矩阵特征值的雅可比过关法 147 4.5.5 【实例19】 求上Hessen-Burg矩阵特征值 151 4.5.6 【实例20】 分别用两种雅克比法求对称矩阵特征值 152 第5章 线性代数方程组的求解 154 5.1 高斯消去法 154 5.1.1 [算法36] 求解复系数方程组的全选主元高斯消去法 155 5.1.2 [算法37] 求解实系数方程组的全选主元高斯消去法 160 5.1.3 [算法38] 求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法 163 5.1.4 [算法39] 求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法 168 5.1.5 [算法40] 求解大型稀疏系数矩阵方程组的高斯-约当消去法 171 5.1.6 [算法41] 求解三对角线方程组的追赶法 174 5.1.7 [算法42] 求解带型方程组的方法 176 5.1.8 【实例21】 解线性实系数方程组 179 5.1.9 【实例22】 解线性复系数方程组 180 5.1.10 【实例23】 解三对角线方程组 182 5.2 矩阵分解法 184 5.2.1 [算法43] 求解对称方程组的LDL分解法 184 5.2.2 [算法44] 求解对称正定方程组的Cholesky分解法 186 5.2.3 [算法45] 求解线性最小二乘问题的QR分解法 188 5.2.4 【实例24】 求解对称正定方程组 191 5.2.5 【实例25】 求解线性最小二乘问题 192 5.3 迭代方法 193 5.3.1 [算法46] 病态方程组的求解 193 5.3.2 [算法47] 雅克比迭代法 197 5.3.3 [算法48] 高斯-塞德尔迭代法 200 5.3.4 [算法49] 超松弛方法 203 5.3.5 [算法50] 求解对称正定方程组的共轭梯度方法 205 5.3.6 [算法51] 求解托伯利兹方程组的列文逊方法 209 5.3.7 【实例26】 解病态方程组 214 5.3.8 【实例27】 用迭代法解方程组 215 5.3.9 【实例28】 求解托伯利兹方程组 217 第6章 非线性方程与方程组的求解 219 6.1 非线性方程求根的基本过程 219 6.1.1 确定非线性方程实根的初始近似值或根的所在区间 219 6.1.2 求非线性方程根的精确解 221 6.2 求非线性方程一个实根的方法 221 6.2.1 [算法52] 对分法 221 6.2.2 [算法53] 牛顿法 223 6.2.3 [算法54] 插值法 226 6.2.4 [算法55] 埃特金迭代法 229 6.2.5 【实例29】 用对分法求非线性方程组的实根 232 6.2.6 【实例30】 用牛顿法求非线性方程组的实根 233 6.2.7 【实例31】 用插值法求非线性方程组的实根 235 6.2.8 【实例32】 用埃特金迭代法求非线性方程组的实根 237 6.3 求实系数多项式方程全部根的方法 238 6.3.1 [算法56] QR方法 238 6.3.2 【实例33】 用QR方法求解多项式的全部根 240 6.4 求非线性方程组一组实根的方法 241 6.4.1 [算法57] 梯度法 241 6.4.2 [算法58] 拟牛顿法 244 6.4.3 【实例34】 用梯度法计算非线性方程组的一组实根 250 6.4.4 【实例35】 用拟牛顿法计算非线性方程组的一组实根 252 第7章 代数插值法 254 7.1 拉格朗日插值法 254 7.1.1 [算法59] 线性插值 255 7.1.2 [算法60] 二次抛物线插值 256 7.1.3 [算法61] 全区间插值 259 7.1.4 【实例36】 拉格朗日插值 262 7.2 埃尔米特插值 263 7.2.1 [算法62] 埃尔米特不等距插值 263 7.2.2 [算法63] 埃尔米特等距插值 267 7.2.3 【实例37】 埃尔米特插值法 270 7.3 埃特金逐步插值 271 7.3.1 [算法64] 埃特金不等距插值 272 7.3.2 [算法65] 埃特金等距插值 275 7.3.3 【实例38】 埃特金插值 278 7.4 光滑插值 279 7.4.1 [算法66] 光滑不等距插值 279 7.4.2 [算法67] 光滑等距插值 283 7.4.3 【实例39】 光滑插值 286 7.5 三次样条插值 287 7.5.1 [算法68] 第一类边界条件的三次样条函数插值 287 7.5.2 [算法69] 第二类边界条件的三次样条函数插值 292 7.5.3 [算法70] 第三类边界条件的三次样条函数插值 296 7.5.4 【实例40】 样条插值法 301 7.6 连分式插值 303 7.6.1 [算法71] 连分式插值 304 7.6.2 【实例41】 验证连分式插值的函数 308 第8章 数值积分法 309 8.1 变步长求积法 310 8.1.1 [算法72] 变步长梯形求积法 310 8.1.2 [算法73] 自适应梯形求积法 313 8.1.3 [算法74] 变步长辛卜生求积法 316 8.1.4 [算法75] 变步长辛卜生二重积分方法 318 8.1.5 [算法76] 龙贝格积分 322 8.1.6 【实例42】 变步长积分法进行一重积分 325 8.1.7 【实例43】 变步长辛卜生积分法进行二重积分 326 8.2 高斯求积法 328 8.2.1 [算法77] 勒让德-高斯求积法 328 8.2.2 [算法78] 切比雪夫求积法 331 8.2.3 [算法79] 拉盖尔-高斯求积法 334 8.2.4 [算法80] 埃尔米特-高斯求积法 336 8.2.5 [算法81] 自适应高斯求积方法 337 8.2.6 【实例44】 有限区间高斯求积法 342 8.2.7 【实例45】 半无限区间内高斯求积法 343 8.2.8 【实例46】 无限区间内高斯求积法 345 8.3 连分式法 346 8.3.1 [算法82] 计算一重积分的连分式方法 346 8.3.2 [算法83] 计算二重积分的连分式方法 350 8.3.3 【实例47】 连分式法进行一重积分 354 8.3.4 【实例48】 连分式法进行二重积分 355 8.4 蒙特卡洛法 356 8.4.1 [算法84] 蒙特卡洛法进行一重积分 356 8.4.2 [算法85] 蒙特卡洛法进行二重积分 358 8.4.3 【实例49】 一重积分的蒙特卡洛法 360 8.4.4 【实例50】 二重积分的蒙特卡洛法 361 第9章 常微分方程(组)初值问题的求解 363 9.1 欧拉方法 364 9.1.1 [算法86] 定步长欧拉方法 364 9.1.2 [算法87] 变步长欧拉方法 366 9.1.3 [算法88] 改进的欧拉方法 370 9.1.4 【实例51】 欧拉方法求常微分方程数值解 372 9.2 龙格-库塔方法 376 9.2.1 [算法89] 定步长龙格-库塔方法 376 9.2.2 [算法90] 变步长龙格-库塔方法 379 9.2.3 [算法91] 变步长基尔方法 383 9.2.4 【实例52】 龙格-库塔方法求常微分方程的初值问题 386 9.3 线性多步法 390 9.3.1 [算法92] 阿当姆斯预报校正法 390 9.3.2 [算法93] 哈明方法 394 9.3.3 [算法94] 全区间积分的双边法 399 9.3.4 【实例53】 线性多步法求常微分方程组初值问题 401 第10章 拟合与逼近 405 10.1 一元多项式拟合 405 10.1.1 [算法95] 最小二乘拟合 405 10.1.2 [算法96] 最佳一致逼近的里米兹方法 412 10.1.3 【实例54】 一元多项式拟合 417 10.2 矩形区域曲面拟合 419 10.2.1 [算法97] 矩形区域最小二乘曲面拟合 419 10.2.2 【实例55】 二元多项式拟合 428 第11章 特殊函数 430 11.1 连分式级数和指数积分 430 11.1.1 [算法98] 连分式级数求值 430 11.1.2 [算法99] 指数积分 433 11.1.3 【实例56】 连分式级数求值 436 11.1.4 【实例57】 指数积分求值 438 11.2 伽马函数 439 11.2.1 [算法100] 伽马函数 439 11.2.2 [算法101] 贝塔函数 441 11.2.3 [算法102] 阶乘 442 11.2.4 【实例58】 伽马函数和贝塔函数求值 443 11.2.5 【实例59】 阶乘求值 444 11.3 不完全伽马函数 445 11.3.1 [算法103] 不完全伽马函数 445 11.3.2 [算法104] 误差函数 448 11.3.3 [算法105] 卡方分布函数 450 11.3.4 【实例60】 不完全伽马函数求值 451 11.3.5 【实例61】 误差函数求值 452 11.3.6 【实例62】 卡方分布函数求值 453 11.4 不完全贝塔函数 454 11.4.1 [算法106] 不完全贝塔函数 454 11.4.2 [算法107] 学生分布函数 457 11.4.3 [算法108] 累积二项式分布函数 458 11.4.4 【实例63】 不完全贝塔函数求值 459 11.5 贝塞尔函数 461 11.5.1 [算法109] 第一类整数阶贝塞尔函数 461 11.5.2 [算法110] 第二类整数阶贝塞尔函数 466 11.5.3 [算法111] 变型第一类整数阶贝塞尔函数 469 11.5.4 [算法112] 变型第二类整数阶贝塞尔函数 473 11.5.5 【实例64】 贝塞尔函数求值 476 11.5.6 【实例65】 变型贝塞尔函数求值 477 11.6 Carlson椭圆积分 479 11.6.1 [算法113] 第一类椭圆积分 479 11.6.2 [算法114] 第一类椭圆积分的退化形式 481 11.6.3 [算法115] 第二类椭圆积分 483 11.6.4 [算法116] 第三类椭圆积分 486 11.6.5 【实例66】 第一类勒让德椭圆函数积分求值 490 11.6.6 【实例67】 第二类勒让德椭圆函数积分求值 492 第12章 极值问题 494 12.1 一维极值求解方法 494 12.1.1 [算法117] 确定极小值点所在的区间 494 12.1.2 [算法118] 一维黄金分割搜索 499 12.1.3 [算法119] 一维Brent方法 502 12.1.4 [算法120] 使用一阶导数的Brent方法 506 12.1.5 【实例68】 使用黄金分割搜索法求极值 511 12.1.6 【实例69】 使用Brent法求极值 513 12.1.7 【实例70】 使用带导数的Brent法求极值 515 12.2 多元函数求极值 517 12.2.1 [算法121] 不需要导数的一维搜索 517 12.2.2 [算法122] 需要导数的一维搜索 519 12.2.3 [算法123] Powell方法 522 12.2.4 [算法124] 共轭梯度法 525 12.2.5 [算法125] 准牛顿法 531 12.2.6 【实例71】 验证不使用导数的一维搜索 536 12.2.7 【实例72】 用Powell算法求极值 537 12.2.8 【实例73】 用共轭梯度法求极值 539 12.2.9 【实例74】 用准牛顿法求极值 540 12.3 单纯形法 542 12.3.1 [算法126] 求无约束条件下n维极值的单纯形法 542 12.3.2 [算法127] 求有约束条件下n维极值的单纯形法 548 12.3.3 [算法128] 解线性规划问题的单纯形法 556 12.3.4 【实例75】 用单纯形法求无约束条件下N维的极值 568 12.3.5 【实例76】 用单纯形法求有约束条件下N维的极值 569 12.3.6 【实例77】 求解线性规划问题 571 第13章 随机数产生与统计描述 574 13.1 均匀分布随机序列 574 13.1.1 [算法129] 产生0到1之间均匀分布的一个随机数 574 13.1.2 [算法130] 产生0到1之间均匀分布的随机数序列 576 13.1.3 [算法131] 产生任意区间内均匀分布的一个随机整数 577 13.1.4 [算法132] 产生任意区间内均匀分布的随机整数序列 578 13.1.5 【实例78】 产生0到1之间均匀分布的随机数序列 580 13.1.6 【实例79】 产生任意区间内均匀分布的随机整数序列 581 13.2 正态分布随机序列 582 13.2.1 [算法133] 产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数 582 13.2.2 [算法134] 产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列 585 13.2.3 【实例80】 产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数 587 13.2.4 【实例81】 产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列 588 13.3 统计描述 589 13.3.1 [算法135] 分布的矩 589 13.3.2 [算法136] 方差相同时的t分布检验 591 13.3.3 [算法137] 方差不同时的t分布检验 594 13.3.4 [算法138] 方差的F检验 596 13.3.5 [算法139] 卡方检验 599 13.3.6 【实例82】 计算随机样本的矩 601 13.3.7 【实例83】 t分布检验 602 13.3.8 【实例84】 F分布检验 605 13.3.9 【实例85】 检验卡方检验的算法 607 第14章 查找 609 14.1 基本查找 609 14.1.1 [算法140] 有序数组的二分查找 609 14.1.2 [算法141] 无序数组同时查找最大和最小的元素 611 14.1.3 [算法142] 无序数组查找第M小的元素 613 14.1.4 【实例86】 基本查找 615 14.2 结构体和磁盘文件的查找 617 14.2.1 [算法143] 无序结构体数组的顺序查找 617 14.2.2 [算法144] 磁盘文件中记录的顺序查找 618 14.2.3 【实例87】 结构体数组和文件中的查找 619 14.3 哈希查找 622 14.3.1 [算法145] 字符串哈希函数 622 14.3.2 [算法146] 哈希函数 626 14.3.3 [算法147] 向哈希表中插入元素 628 14.3.4 [算法148] 在哈希表中查找元素 629 14.3.5 [算法149] 在哈希表中删除元素 631 14.3.6 【实例88】 构造哈希表并进行查找 632 第15章 排序 636 15.1 插入排序 636 15.1.1 [算法150] 直接插入排序 636 15.1.2 [算法151] 希尔排序 637 15.1.3 【实例89】 插入排序 639 15.2 交换排序 641 15.2.1 [算法152] 气泡排序 641 15.2.2 [算法153] 快速排序 642 15.2.3 【实例90】 交换排序 644 15.3 选择排序 646 15.3.1 [算法154] 直接选择排序 646 15.3.2 [算法155] 堆排序 647 15.3.3 【实例91】 选择排序 650 15.4 线性时间排序 651 15.4.1 [算法156] 计数排序 651 15.4.2 [算法157] 基数排序 653 15.4.3 【实例92】 线性时间排序 656 15.5 归并排序 657 15.5.1 [算法158] 二路归并排序 658 15.5.2 【实例93】 二路归并排序 660 第16章 数学变换与滤波 662 16.1 快速傅里叶变换 662 16.1.1 [算法159] 复数据快速傅里叶变换 662 16.1.2 [算法160] 复数据快速傅里叶逆变换 666 16.1.3 [算法161] 实数据快速傅里叶变换 669 16.1.4 【实例94】 验证傅里叶变换的函数 671 16.2 其他常用变换 674 16.2.1 [算法162] 快速沃尔什变换 674 16.2.2 [算法163] 快速哈达玛变换 678 16.2.3 [算法164] 快速余弦变换 682 16.2.4 【实例95】 验证沃尔什变换和哈达玛的函数 684 16.2.5 【实例96】 验证离散余弦变换的函数 687 16.3 平滑和滤波 688 16.3.1 [算法165] 五点三次平滑 689 16.3.2 [算法166] α-β-γ滤波 690 16.3.3 【实例97】 验证五点三次平滑 692 16.3.4 【实例98】 验证α-β-γ滤波算法 693
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上传时间： 2015-06-29
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摘要: 介绍了时钟分相技术并讨论了时钟分相技术在高速数字电路设计中的作用。 关键词: 时钟分相技术; 应用 中图分类号: TN 79 文献标识码:A 文章编号: 025820934 (2000) 0620437203 时钟是高速数字电路设计的关键技术之一, 系统时钟的性能好坏, 直接影响了整个电路的 性能。尤其现代电子系统对性能的越来越高的要求, 迫使我们集中更多的注意力在更高频率、 更高精度的时钟设计上面。但随着系统时钟频率的升高。我们的系统设计将面临一系列的问 题。 1) 时钟的快速电平切换将给电路带来的串扰(Crosstalk) 和其他的噪声。 2) 高速的时钟对电路板的设计提出了更高的要求: 我们应引入传输线(T ransm ission L ine) 模型, 并在信号的匹配上有更多的考虑。 3) 在系统时钟高于100MHz 的情况下, 应使用高速芯片来达到所需的速度, 如ECL 芯 片, 但这种芯片一般功耗很大, 再加上匹配电阻增加的功耗, 使整个系统所需要的电流增大, 发 热量增多, 对系统的稳定性和集成度有不利的影响。 4) 高频时钟相应的电磁辐射(EM I) 比较严重。 所以在高速数字系统设计中对高频时钟信号的处理应格外慎重, 尽量减少电路中高频信 号的成分, 这里介绍一种很好的解决方法, 即利用时钟分相技术, 以低频的时钟实现高频的处 理。 1 时钟分相技术 我们知道, 时钟信号的一个周期按相位来分, 可以分为360°。所谓时钟分相技术, 就是把 时钟周期的多个相位都加以利用, 以达到更高的时间分辨。在通常的设计中, 我们只用到时钟 的上升沿(0 相位) , 如果把时钟的下降沿(180°相位) 也加以利用, 系统的时间分辨能力就可以 提高一倍(如图1a 所示)。同理, 将时钟分为4 个相位(0°、90°、180°和270°) , 系统的时间分辨就 可以提高为原来的4 倍(如图1b 所示)。 以前也有人尝试过用专门的延迟线或逻辑门延时来达到时钟分相的目的。用这种方法产生的相位差不够准确, 而且引起的时间偏移(Skew ) 和抖动 (J itters) 比较大, 无法实现高精度的时间分辨。 近年来半导体技术的发展, 使高质量的分相功能在一 片芯片内实现成为可能, 如AMCC 公司的S4405, CY2 PRESS 公司的CY9901 和CY9911, 都是性能优异的时钟 芯片。这些芯片的出现, 大大促进了时钟分相技术在实际电 路中的应用。我们在这方面作了一些尝试性的工作: 要获得 良好的时间性能, 必须确保分相时钟的Skew 和J itters 都 比较小。因此在我们的设计中, 通常用一个低频、高精度的 晶体作为时钟源, 将这个低频时钟通过一个锁相环(PLL ) , 获得一个较高频率的、比较纯净的时钟, 对这个时钟进行分相, 就可获得高稳定、低抖动的分 相时钟。 这部分电路在实际运用中获得了很好的效果。下面以应用的实例加以说明。2 应用实例 2. 1 应用在接入网中 在通讯系统中, 由于要减少传输 上的硬件开销, 一般以串行模式传输 图3 时钟分为4 个相位 数据, 与其同步的时钟信号并不传输。 但本地接收到数据时, 为了准确地获取 数据, 必须得到数据时钟, 即要获取与数 据同步的时钟信号。在接入网中, 数据传 输的结构如图2 所示。 数据以68MBös 的速率传输, 即每 个bit 占有14. 7ns 的宽度, 在每个数据 帧的开头有一个用于同步检测的头部信息。我们要找到与它同步性好的时钟信号, 一般时间 分辨应该达到1ö4 的时钟周期。即14. 7ö 4≈ 3. 7ns, 这就是说, 系统时钟频率应在300MHz 以 上, 在这种频率下, 我们必须使用ECL inp s 芯片(ECL inp s 是ECL 芯片系列中速度最快的, 其 典型门延迟为340p s) , 如前所述, 这样对整个系统设计带来很多的困扰。 我们在这里使用锁相环和时钟分相技术, 将一个16MHz 晶振作为时钟源, 经过锁相环 89429 升频得到68MHz 的时钟, 再经过分相芯片AMCCS4405 分成4 个相位, 如图3 所示。 我们只要从4 个相位的68MHz 时钟中选择出与数据同步性最好的一个。选择的依据是: 在每个数据帧的头部(HEAD) 都有一个8bit 的KWD (KeyWord) (如图1 所示) , 我们分别用 这4 个相位的时钟去锁存数据, 如果经某个时钟锁存后的数据在这个指定位置最先检测出这 个KWD, 就认为下一相位的时钟与数据的同步性最好(相关)。 根据这个判别原理, 我们设计了图4 所示的时钟分相选择电路。 在板上通过锁相环89429 和分相芯片S4405 获得我们所要的68MHz 4 相时钟: 用这4 个 时钟分别将输入数据进行移位, 将移位的数据与KWD 作比较, 若至少有7bit 符合, 则认为检 出了KWD。将4 路相关器的结果经过优先判选控制逻辑, 即可输出同步性最好的时钟。这里, 我们运用AMCC 公司生产的 S4405 芯片, 对68MHz 的时钟进行了4 分 相, 成功地实现了同步时钟的获取, 这部分 电路目前已实际地应用在某通讯系统的接 入网中。 2. 2 高速数据采集系统中的应用 高速、高精度的模拟- 数字变换 (ADC) 一直是高速数据采集系统的关键部 分。高速的ADC 价格昂贵, 而且系统设计 难度很高。以前就有人考虑使用多个低速 图5 分相技术应用于采集系统 ADC 和时钟分相, 用以替代高速的ADC, 但由 于时钟分相电路产生的相位不准确, 时钟的 J itters 和Skew 比较大(如前述) , 容易产生较 大的孔径晃动(Aperture J itters) , 无法达到很 好的时间分辨。 现在使用时钟分相芯片, 我们可以把分相 技术应用在高速数据采集系统中: 以4 分相后 图6 分相技术提高系统的数据采集率 的80MHz 采样时钟分别作为ADC 的 转换时钟, 对模拟信号进行采样, 如图5 所示。 在每一采集通道中, 输入信号经过 缓冲、调理, 送入ADC 进行模数转换, 采集到的数据写入存储器(M EM )。各个 采集通道采集的是同一信号, 不过采样 点依次相差90°相位。通过存储器中的数 据重组, 可以使系统时钟为80MHz 的采 集系统达到320MHz 数据采集率(如图6 所示)。 3 总结 灵活地运用时钟分相技术, 可以有效地用低频时钟实现相当于高频时钟的时间性能, 并 避免了高速数字电路设计中一些问题, 降低了系统设计的难度。
上传时间： 2013-12-17
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自“9.11”后，随着人们对安防需求的升级，门禁控制系统得到日益广泛的应用，不断提高门禁系统的安全性成为研究的重要课题。第四代门禁系统结合了人体生物特征识别技术，利用人体本身具有的物理特征(如指纹、虹膜、脸型、掌纹等)或行为特征(如步态、签名等)来确定人的身份，取代或加强传统的身份识别方法。 论文采用掌形识别为控制方案，基于ARM920T内核的EP9315芯片为门禁系统CPU，设计和调试了系统的硬件平台。 论文研究了掌形识别算法，进行了三方面的工作。 首先研究了掌形中的手形特征，提出了一种基于骨架特征的手形识别算法，很好的克服了手指旋转给识别带来的干扰。 然后研究了掌形中的掌纹特征，通过系列图像处理，分离出手掌的三条主线，提取主线端点，并在主线上等间隔采样，利用端点和采样点进行匹配，拥有很高的识别率。 最后结合手形与掌纹特征，实现掌形识别。依据手形特征对掌形库进行粗分类，利用掌纹特征进行匹配，算法拥有很快的识别速度与稳定较高的识别率。对分类规则提出了新思路与方法。 论文还提出了基于ARM的门禁系统方案。成功设计了以基于ARM920T内核的EP9315芯片为CPU的最小系统，设计PCB图并制板，最后调试了系统的底层电路。 论文的研究设计工作，通过提高掌形识别算法的识别率，达到了提高门禁系统安全性的目的；ARM平台的设计与调试，在工程实际中有参考价值。
上传时间： 2013-04-24
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