本文以“机车车辆轮对动态检测装置”为研究背景，以改进提升装置性能为目标，研究在Altera公司的FPGA(Field Programmable Gate Array)芯片Cyclone上实现图像采集控制、图像处理算法、JPEG(Joint Photographic Expert Group)压缩编码标准的基本系统。本文使用硬件描述语言Verilog，以RedLogic的RVDK开发板作为硬件平台，在开发工具OUARTUS2 6.0和MODELSIM SE 6.1B环境中完成软核的设计与仿真验证。 数据采集部分完成的功能是将由模拟摄像机拍摄到的图像信号进行数字化，然后从数据流中提取有效数据，加以适当裁剪，最后将奇偶场图像数据合并成帧，存储到存储器中。数字化及码流产生的功能由SAA7113芯片完成，由FPGA对SAA7113芯片初始化设置、控制，并对数字化后的数据进行操作。 图像处理算法部分考虑到实时性与算法复杂度等因素，从装置的图像处理流程中有选择性地实现了直方图均衡化、中值滤波与边缘检测三种图像处理算法。 压缩编码部分依据JPEG标准基本系统顺序编码模式，在FPGA上实现了DCT(Discrete Cosine Transform)变换、量化、Zig-Zag扫描、直流系数DPCM(Differential Pulse Code Modulation)编码、交流系数RLC(Run Length code)编码、霍夫曼编码等主要步骤，最后用实际的图像数据块对系统进行了验证。
上传时间： 2013-04-24
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随着科技的发展，电子电路的设计正逐渐摆脱传统的设计模式。可编程逻辑器件及硬件描述语言的出现与发展从根本上改变了数字系统设计与实现的技术与方法，越来越多的数字信号处理系统采用可编程逻辑器件来实现。 数字滤波技术作为数字信号处理的基本分支之一，在各种数字信号处理中起着重要作用，被广泛应用于很多领域。其中有限长冲激响应（FIR）滤波器，只有零点、系统稳定、运算速度快、具有线性相位的特性，设计灵活，在工程实际中获得广泛应用。 本文以数字滤波器的基本理论为依据，通过对现场可编程门阵列（FPGA）内部结构的研究，结合软件工程学中结构化设计思想和硬件描述语言的特点，以9阶FIR低通数字滤波器为例，采用Altera公司的EPIK30TC144-3器件完成了FIR数字滤波器的软硬件设计。我们在设计中采用了层次化、模块化的设计思想，将整个滤波器划分为多个功能模块，利用VHDL语言进行了各个功能模块的设计。 为了使设计的过程和结果更为直观，文中详细介绍了核心及外围硬件电路的设计过程，最终达到了基于FPGA硬件实现参数化FIR数字滤波器的目的。实验测试表明，本论文所设计的基于FPGA的9阶FIR低通数字滤波器基本达到了设计指标。依照此方法，只要修改参数，升级相关硬件，便可以更改滤波器性能，实现高通、带通FIR数字滤波器，说明本设计具有普遍指导意义。
上传时间： 2013-05-24
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文章包括以下四个部分 一、单电源运放应用：基础知识 二、单电源运放应用：基本电路 三、单电源运算放大器电路应用：滤波 四、单电源运算放大器的偏置与去耦电路设计
上传时间： 2013-07-21
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随着电子技术和计算机技术的飞速发展，视频图像处理技术近年来得到极大的重视和长足的发展，其应用范围主要包括数字广播、消费类电子、视频监控、医学成像及文档影像处理等领域。当前视频图像处理主要问题是当处理的数据量很大时，处理速度慢，执行效率低。而且视频算法的软件和硬件仿真和验证的灵活性低。 本论文首先根据视频信号的处理过程和典型视频图像处理系统的构成提出了基于FPGA的视频图像处理系统总体框图；其次选择视频转换芯片SAA7113，完成视频图像采集模块的设计，主要分三步完成：1)配置视频转换芯片的工作模式，完成视频转化芯片SAA7113的初始化：2)通过分析输出数据流的格式标准，来识别奇偶场信号、场消隐信号和有效行数据的开始和结束信号三种控制信号，并根据控制信号，用Verilog硬件描述语言编程实现图像数据的采集；3)分析SRAM的读写控制时序，采用两块SRAM完成图像数据的存储。然后编写软件测试文件，在ISE Simulator仿真环境进行程序测试与运行，并分析仿真结果，验证了数据采集和存储的正确性；最后，对常用视频图像算法的MATLAB仿真，选择适当的算子，采用工具MATLAB、System Generator for DSP和ISE，利用模块构建方式，搭建视频算法平台，实现图像平滑滤波、锐化滤波算法，在Simulink中仿真并自动生成硬件描述语言和网表，对资源的消耗做简要分析。 本论文的创新点是采用新的开发环境System Generator for DSP实现视频图像算法。这种开发视频图像算法的方式灵活性强、设计周期短、验证方便、是视频图像处理发展的必然趋势。
上传时间： 2013-07-28
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普通GPS接收机在特殊环境下，如在高楼林立的城市中心，林木遮挡的森林公路，特别是在隧道和室内环境的情况下，由于卫星信号非常微弱，载噪比（Carrier Noise Ratio，C/No）通常都在34dB-Hz以下，很难有效捕获到卫星信号，导致无法正常定位。恶劣条件下的定位有广阔的发展和应用前景，特别是在交通事故、火灾和地震等极端环境下，快速准确定位当事者所处位置对于降低事态损失和营救受伤者是极为重要的。欧美和日本等发达国家也都制定了相应的提高恶劣条件下高灵敏度定位能力的发展政策。而高灵敏度GPS接收机定位的关键在于GPS微弱信号的处理。 本课题的主要研究内容是针对GPS微弱信号改进处理方法。针对传统GPS接收机信号捕获中的串行搜索方法提出了基于批处理的微弱信号捕获方法,来提高低信噪比情况下微弱信号的捕获能力，实现快速高灵敏度的准确捕获；针对捕获微弱信号处理大量数据导致的运算量激增，运用双块零拓展(Double Block Zero Padding，DBZP)处理方法减少运算量同时缩短捕获时间。针对传统GPS接收机延迟锁相环跟踪算法提出了基于卡尔曼滤波的新型捕获算法，减小延迟锁相环失锁造成的信号跟踪丢失概率，来提高恶劣环境下低信噪比信号的跟踪能力，实现微弱信号的连续可靠跟踪。通过提高GPS微弱信号的捕获与跟踪能力，进而使GPS接收机在恶劣环境下卫星信号微弱时能够实现较好的定位与导航。 通过拟合GPS接收机实际接收到的原始数据，构造出不同载噪比的数字信号，分别对提出的针对微弱信号的捕获与跟踪算法进行仿真比较验证，结果表明，对接收机后端信号处理部分作出的算法改进使得GPS接收机可以更好的处理微弱信号，并且具有较高的灵敏度和精度。文章同时针对提出的数据处理特征使用FPGA技术对算法主要的数据处理部分进行了初步的构架实现并进行了板级验证，结果表明，利用FPGA技术可以较好的实现算法的数据处理功能。文章最后给出了结论，通过提出的基于批处理和基于DBZP方法的捕获算法以及基于卡尔曼滤波的信号跟踪算法，可以有效地解决微弱GPS信号处理的难题，进而实现微弱信号环境下的定位与导航。
上传时间： 2013-04-24
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本文研究的视频处理系统是上海市科委技术攻关基金项目“计算机视觉及其芯片化实现”的一部分，主要完成计算机视觉系统的一些基本工作，即视频图像的采集、预处理和显示等。 视频图像采集和预处理系统以Xilinx公司Virtex-ⅡPro系列的FPGA为核心控制器件，结合视频模数转换芯片和VGA显示器，完成视频图像的实时采集、预处理和显示。采集和显示部分作为同外界交流信息的渠道，是构成计算机视觉系统必不可少的一部分；图像预处理则是计算机视觉系统进行高层处理的基础，优秀的预处理算法能有效改善图像质量，提高系统分析判断的准确性。 本文在介绍基于FPGA的视频采集、预处理系统整体架构的基础上，围绕以下四个方面展开了工作： 1.研究并给出了两种基于FPGA的设计方案用于实现YCrCb色度空间到RGB色度空间的转换； 2.针对采集的视频图像，根据VGA显示的要求，给出了一种实现图像去隔行的方案； 3.分析了一系列图像滤波的预处理算法，如均值滤波、中值滤波和自适应滤波等，在比较和总结各算法特点的基础上，提出了一种新的适用于处理混合噪声的滤波算法：混合自适应滤波法； 4.根据算法特点设计了多种采用FPGA实现的图像滤波算法，并对硬件算法进行RTL级的功能仿真和验证，还给出了各种滤波算法的实验结果，在此基础上对各种算法的效果进行直观的比较。 文中，预处理算法的实现充分利用了FPGA的片内资源，体现了FPGA在图像处理方面的特点及优势。同时，视频采集和显示的控制模块也由同一FPGA芯片实现，从而简化了系统整体结构。视频采集和预处理系统在FPGA上的成功实现为“计算机视觉及其芯片化实现”奠定了必要的基础、提供了一定理论依据。
上传时间： 2013-04-24
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运用Verilog语言来实现在FPGA的中值滤波
上传时间： 2013-08-04
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随着多媒体技术的发展，数字图像处理已经成为众多应用系统的核心和基础。它的发展主要依赖于两个性质不同、自成体系但又紧密相关的研究领域：图像处理算法及其相应的电路实现。图像处理系统的硬件实现—般有三种方式：专用的图像处理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、数字信号处理器(Digital Signal Process)和现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array)以及相关电路组成。它们可以实时高速完成各种图像处理算法。图像处理中，低层的图像预处理的数据量很大，要求处理速度快，但运算结果相对比较简单。相对于其他两种方式，基于FPGA的图像处理方式的系统更适合于图像的预处理。本文设计了—种基于FPGA的小波域图像去噪系统。首先，阐述了基于小波变换的图像去噪算法原理，重点讨论了小波邻域阈值(NeighShrink)去噪算法，并给出了该算法相应的Matlab 仿真；然后，为了改进邻域阈值去噪算法中对每个分解子带都采用相同邻域和阈值的缺点，本文提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类的邻域阈值去噪算法和以斯坦无偏估计 (SURE)为准则同时结合小波系数尺度间关系的邻域阈值去噪算法。经Matlab实验表明，相比于其他几种经典算法，本文提出的两种改进算法在滤除噪声的同时能更好地保护图像细节，并在较高噪声情况下能获得更高的峰值信噪比。在此基础上本文将提出的改进小波邻域阈值去噪算法进行了相应的简化，以满足低噪声处理要求且易于在FPGA上实现；最后，给出了基于 FPGA的小波邻域阈值去噪系统的总体结构和FPGA内部各功能模块的具体实现方案，包括二维离散小波变换模块、二维离散小波逆变换模块、SDRAM存储器控制模块、去噪计算模块和系统核心控制模块，并对各个系统模块和整体进行了仿真验证，结果表明本文设计的基于FPGA 的小波邻域阈值去噪系统能满足实际的图像处理要求，具有一定的理论和实际应用价值。关键词：图像处理系统，FPGA，图像去噪算法，小波变换
上传时间： 2013-05-16
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干扰滤波在EMC设计中作用，常用有效的滤波器，正确使用滤波器等
上传时间： 2013-04-24
上传用户：Ants
生物医学信号是源于一个生物系统的一类信号，像心音、脑电、生物序列和基因以及神经活动等，这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息，它们对这些系统状态的研究和诊断具有很大的价值。信号拾取、采集和处理的正确与否直接影响到生物医学研究的准确性，如何有效地从强噪声背景中提取有用的生物医学信号是信号处理技术的重要问题。 设计自适应滤波器对带有工频干扰的生物医学信号进行滤波，从而消除工频干扰，获得最佳的滤波效果是本研究要解决的问题。生物医学信号具有信号弱、噪声强、频率范围较低、随机性强等特点。由于心电(electrocardiogram，ECG)信号的确定性、稳定性、规则性都比其他生物信号高，便于准确评估和检测滤波效果，本研究采用ECG信号作为原始的模板信号。 本研究将新的电子芯片技术与现代信号处理技术相结合，从过去单一的软件算法研究，转向软件与硬件结合，从而提高自适应速度和精度，而且可以使系统的开发周期缩短、成本降低、容易升级和变更。 采用现场可编程逻辑器件(Field Programmable Gate Array，FPGA)作为新的ECG快速提取算法的硬件载体，加快信号处理的速度。为了将ECG快速提取算法转换为常用的适合于FPGA芯片的定点数算法，研究中详细分析了定点数的量化效应对自适应噪声消除器的影响，以及对浮点数算法和定点数算法的复合自适应滤波器的各种参数的选择，如步长因子和字长选择。研究中以定点数算法中的步长因子和字长选择，作为FPGA设计的基础，利用串并结合的硬件结构实现自适应滤波器，并得到了预期的效果，准确提取改善后的ECG信号。 研究中，在MATLAB(Matrix Laboratry)软件的环境下模拟，选取带有50Hz工频干扰的不同信噪比的ECG原始信号，在浮点数情况下，原始信号通过采用最小均方LMS(LeastMean Squares)算法的浮点数自适应滤波器后，根据信噪比的改善和收敛速度，确定不同的最佳μ值，并在定点数情况下，在最佳μ值的情况下，原始信号通过采用LMs算法的定点数自适应滤波器后，根据信噪比的改善效果和采用硬件的经济性，确定最佳的定点数。并了解LMS算法中步长因子、定点数字长值对信号信噪比、收敛速度和硬件经济性的影响。从而得出针对含有工频干扰的不同信噪比的原始ECG，应该采用什么样的μ值和什么样的定点数才能对原始ECG的改善和以后的硬件实现取得最佳的效果，并根据所得到的数据和结果，在FPGA上实现自适应滤波器，使自适应滤波器能对带有工频干扰的ECG原始信号有最佳的滤波效果。
上传时间： 2013-04-24
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