在现代电子系统中，数字化已经成为发展的必然趋势，接收机数字化是电子系统数字化中的一项重要内容，对数字化接收机的研究具有重要的意义。随着数字化理论和微电子技术的迅速发展，高速的中频数字化接收机的实现已经成为可能。本文研究了一种基于FPGA的软件无线电数字接收平台的设计，并着重研究了其中数字中频处理单元的设计和实现。FPGA器件具有设计灵活、开发周期短和开发成本低等优点，所以广泛应用于各种通信系统中。相比于传统的DSP串行结构，FPGA能够进行流水线性设计，对数据进行并行处理，所以FPGA在进行数据量大，要求实时处理的系统设计时有很大的优势。 本文首先首先分析了软件无线电当前的发展趋势及技术现状，针对存在的处理速度跟不上的DSP瓶颈问题，提出了中频软件无线电的FPGA实现方案。本文以FPGA实现为重点，在深入分析软件无线电相关理论的基础上，着重研究和完成了中频软件无线电数字接收平台两大模块的FPGA实现：数字下变频相关模块和数字调制解调模块。其中，在深入研究数字下变频实现结构的基础上，首先对数字下变频模块的数控振荡器(NCO)采用了直接频率合成技术(DDS)实现，其频率分辨率高，灵活，易于实现；高效抽取滤波器组由积分梳状滤波器(CIC)，半带滤波器(HB)，FIR滤波器组成。对积分梳状滤波器(CIC)本文采用了Hogenaur“剪除”理论对内部寄存器的位宽进行改进，极大地节约了资源，提高了运行速率。对FIR滤波器和半带滤波器采用了(DA)分布式算法，它的运行速度只与数据的宽度有关，只有加减法运算和二进制除法，既缩减了系统资源又大大节省了运算时间，实现了高效的实时处理。对数字调制解调模块，重点研究和完成了2ASK和2FSK的调制解调的FPGA实现，模块有很好的通用性，能方便地移植到其它的系统中。在文章的最后还对整个系统进行了Matlab仿真，验证了系统设计思想的正确性。在系统各个关键模块的设计过程中，都是先依据一定的设计指标进行verilog编程，然后再在Quartus软件中编译，时序仿真测试，并与Matlab仿真结果进行对比，验证设计的正确性。
上传时间： 2013-05-18
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51单片机综合学习系统 ISP并口烧写软件
上传时间： 2013-07-25
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51单片机综合学习系统 STC芯片烧写软件
上传时间： 2013-04-24
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51单片机综合学习系统 SST芯片烧写软件
上传时间： 2013-07-21
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周立功I2c软件包,详细的I2C程序.挺好的程序
上传时间： 2013-04-24
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现代电子系统中，FIR数字滤波器作为数字信号处理技术的重要组成部分，以其良好的线性特性在许多领域内被广泛的应用。在工程实践中，往往要求信号处理具有实时性和灵活性，而已有的一些软件和硬件实现方式则难以同时达到这两方面的要求。 随着可编程逻辑器件和EDA技术的发展，越来越多的人开始应用FPGA实现FIR滤波器，既保证了信号处理的实时性，又可兼顾灵活性的要求。但是普遍存在的问题是不能根据被滤波信号特点动态调整滤波器的滤波系数，只能完成单一特性的滤波工作。 本文将FPGA的快速性和计算机的灵活性通过USB2.0总线有机地结合起来，设计了一个基于FPGA的可调参数FIR滤波系统。此系统由计算机根据各种滤波器指标计算出滤波参数，通过USB2.0对FPGA芯片内部的FIR多阶滤波器进行参数配置，实现数字滤波器参数可调；配置后的FPGA滤波单元完成对A/D采集的信号进行滤波运算，滤波后的数据经过缓存后通过USB2.0总线传输至计算机进行显示、分析和储存等进一步处理。在系统中采用有限状态机对FPGA参数配置模式和滤波模式进行切换，保证了系统的有序运行。 本文通过性能测试和应用实例对系统进行验证。实验证明：该基于FPGA的可调参数FIR滤波系统参数配置方便，可以根据实际需要动态调整滤波参数，并且滤波效果良好，可有效滤除噪声信号。
上传时间： 2013-07-26
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工业生产过程往往具有非线性、不确定性，难以建立精确的数学模型。应用常规的PID控制器难以达到理想的控制效果。作为的重要分支，人工神经网络具有良好的非线性映射能力和高度的并行信息处理能力，已成为非线性系统建模、辨识和控制中常用的理论和方法。其中，神经元具有很强的信息综合、学习记忆、自学习和自适应能力，可以处理那些难以用模型和规则描述的过程，将神经元与PID结合，应用到实际的控制中，可以在线调整PID的参数，使系统具有较强的抗干扰能力、自适应能力和较好的鲁棒性。 目前，人工神经网络的研究主要是神经网络的理论研究、神经网络的应用研究和神经网络的实现技术研究，这三方面是相互依赖和相互促进的关系。本文主要侧重的是神经网络的实现技术研究方面，创新性地利用FPGA嵌入式系统开发技术实现单神经元PID智能控制器的研究与设计，并将其封装成为一个专用的IP核供其他的控制系统使用。 首先，对单神经元PID智能控制器的设计原理和设计算法进行了深入的研究与分析；其次，利用MATLAB设计单神经元PID智能控制器，针对特定的被控对象，对其进行仿真实验，获得比较理想的系统输出；然后，研究基于FPGA的单神经元智能控制算法的实现，对控制器进行VHDL语言分层设计，使用Altera公司的软件QuartusⅡ6.1进行仿真实验。两个仿真实验结果表明，基于FPGA的单神经元智能控制器比MATLAB设计的单神经元PID智能控制器性能优良。 本文的设计模块主要包括权值修改模块、误差计算模块、权值产生模块和输出模块。在各个模块的设计中进行了优化处理，使本文的设计不仅利用的硬件资源少，而且也有很快的运行速度，同时也改善了传统控制器的控制性能。
上传时间： 2013-04-24
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对于H.264视频编码系统，虽然单纯用软件也可以实现整个编码过程，但是由于整个编码系统的算法复杂度很高，里面又有大量的数学运算，使得软件的计算能力差、速度慢，容易造成总线拥挤，所以单纯地依靠软件无法实现视频编码的要求。为了缩短整个编码的时间，提高编码系统的工作效率，有必要将软件中耗费时间和资源较多的模块用硬件来实现。本文正是基于上述的想法，通过使用FPGA丰富的内部资源来实现H.264的编码。本系统流程是首先使用视频解码芯片SAA7113将从摄像头传输过来的PAL制式数据转换为ITU656格式的数字视频数据，然后由FPGA读取并进行预测、变换和编码，最后将编码生成的码流通过USB接口发送到PC端进行解码和显示。
上传时间： 2013-06-30
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近红外光谱法是血液成分无创检测方法中的热点，也是取得成果最多的方法之一。但是，个体差异和测量条件是影响近红外光谱血液成分无创检测的一个较突出的问题。而动态光谱法就是针对这个问题而提出的一种全新的近红外无创血液成分浓度检测方法。它从原理上消除了个体差异和测量条件等对光谱检测的影响，为基于近红外光谱法的血液成分无创检测方法进入临床应用去除了一个较为关键的障碍。因此，本文根据动态光谱检测原理设计了基于FPGA的动态光谱数据采集系统。 在分析了动态光谱数据采集系统的性能要求后，采用DALSA的高性能线阵CCD IL-C6-2048C作为光电转换器件；根据CCD输出数据的高速度和信号微弱及含有噪声等特点，选用了高速、高精度、并带有相关双采样芯片的图像处理芯片AD9826作为模数转换器件；以FPGA及其内嵌的NIOSⅡ处理器作为核心控制器，并用LabVIEW对采集得到的数据进行显示。 在FPGA中，利用Verilog HDL语言编写了CCD和AD9826的控制时序；利用两块双口RAM组成乒乓操作单元，实现高速数据的缓存，避免利用NiosⅡ处理器直接读取时的频繁中断。将NIOSⅡ处理器系统嵌入到FPGA中，实现整个系统的管理。NiOSⅡ处理器利用中断方式读取缓存单元中的数据、经对数变换后传递给计算机。其中缓存数据的读取及对数变换均采用自定义组件的方式将硬件单元添加到NIOSⅡ系统中，编程时直接调用。NIOSⅡ系统通过串口将处理后的数据传递给LabVIEW， LabVIEW对数据简单处理后显示，以实时观察采样数据是否正确。 最后对系统进行了实验测试，实验结果表明，系统能够很好的采集并显示数据，能够初步完成光信号的检测。
上传时间： 2013-04-24
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介绍了10种经典的软件滤波方法的优缺点和应用方法
上传时间： 2013-04-24
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