随着社会的发展，人们对电力需求特别是电能质量的要求越来越高。但由于非线性负荷大量使用，却带来了严重的电力谐波污染，给电力系统安全、稳定、高效运行带来严重影响，给供用电设备造成危害。如何最大限度的减少谐波造成的危害，是目前电力系统领域极为关注的问题。谐波检测是谐波研究中重要分支，是解决其它相关谐波问题的基础。因此，对谐波的检测和研究，具有重要的理论意义和实用价值。 目前使用的电力系统谐波检测装置，大多基于微处理器设计。微处理器是作为整个系统的核心，它的性能高低直接决定了产品性能的好坏。而这种微处理器为主体构成的应用系统，存在效率低、资源利用率低、程序指针易受干扰等缺点。由于微电子技术的发展，特别是专用集成电路ASIC(ApplicationSpecificIntegratedCircuit)设计技术的发展，使得设计电力系统谐波检测专用的集成电路成为可能，同时为谐波检测装置的硬件设计提供了一个新的发展途径。本文目标就是设计电力系统谐波检测专用集成电路，从而可以实现对电力系统谐波的高精度检测。采用专用集成电路进行谐波检测装置的硬件设计，具有体积小，速度快，可靠性高等优点，由于应用范围广，需求量大，电力系统谐波检测专用集成电路具有很好的应用前景。 本文首先介绍了国内外现行谐波检测标准，调研了电力系统谐波检测的发展趋势；随后根据装置的功能需求，特别是依据其中谐波检测国标参数的测量算法，为系统选定了基于FPGA的SOPC设计方案。 本文分析了电力系统谐波检测专用集成电路的功能模型，对专用集成电路进行了模块划分。定义了各模块的功能，并研究了模块间的连接方式，给出了谐波检测专用集成电路的并行结构。设计了基于FPGA的谐波检测专用集成电路设计和验证的硬件平台。配合专用集成电路的电子设计自动化(EDA)工具构建了智能监控单元专用集成电路的开发环境。 在进行FPGA具体设计时，根据待实现功能的不同特点，分为用户逻辑区域和Nios处理器模块两个部分。用户逻辑区域控制A/D转换器进行模拟信号的采样，并对采样得到的数字量进行谐波分析等运算。然后将结果存入片内的双口RAM中，等待Nios处理器的访问。Nios处理器对数据处理模块的结果进一步处理，得到其各自对应的最终值，并将结果通过串行通信接口发送给上位机。 最后，对设计实体进行了整体的编译、综合与优化工作，并通过逻辑分析仪对设计进行了验证。在实验室条件下，对监测指标的运算结果进行了实验测量，实验结果表明该监测装置满足了电力系统谐波检测的总体要求。
上传时间： 2013-04-24
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随着数字图像处理技术的发展，图像处理系统在日常生活、工业、军事和医疗方面等许多领域得到了广泛的应用。 本论文围绕视频图像处理器的设计以及图像增强算法的研究，开展了以下方面的研究： 1.对基于拉普拉斯算子的灰度图像增强算法、基于饱和度分量反馈的自适应亮度增强算法及其改进算法进行了仿真，并分别对增强前后的灰度图像和彩色图像进行了比较。 2.提出了一个视频图像处理器的硬件实现方案。该方案以FPGA为核心，具有较强的图像实时处理能力，具有1路视频输入端口和1路视频输出端口，以及PCI接口和2个UART串行接口。 3.完成了视频图像处理器的原理图设计、印制板图设计。在印制板图设计中，应用信号完整新分析的理论，对高速电路的布局和布线进行了优化设计，保证了硬件电路的性能。
上传时间： 2013-06-13
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随着图像处理技术和投影技术的不断发展，人们对高沉浸感的虚拟现实场景提出了更高的要求，这种虚拟显示的场景往往由多通道的投影仪器同时在屏幕上投影出多幅高清晰的图像，再把这些单独的图像拼接在一起组成一幅大场景的图像。而为了给人以逼真的效果，投影的屏幕往往被设计为柱面屏幕，甚至是球面屏幕。当图像投影在柱面屏幕的时候就会发生几何形状的变化，而避免这种几何变形的就是图像拼接过程中的几何校正和边缘融合技术。 一个大场景可视化系统由投影机、投影屏幕、图像融合机等主要模块组成。在虚拟现实应用系统中，要实现高临感的多屏幕无缝拼接以及曲面组合显示，显示系统还需要运用几何数字变形及边缘融合等图像处理技术，实现诸如在平面、柱面、球面等投影显示面上显示图像。而关键设备在于图像融合机，它实时采集图形服务器，或者PC的图像信号，通过图像处理模块对图像信息进行几何校正和边缘融合，在处理完成后再送到显示设备。 本课题提出了一种基于FPGA技术的图像处理系统。该系统实现图像数据的AiD采集、图像数据在SRAM以及SDRAM中的存取、图像在FPGA内部的DSP运算以及图像数据的D/A输出。系统设计的核心部分在于系统的控制以及数字信号的处理。本课题采用XilinxVirtex4系列FPGA作为主处理芯片，并利用VerilogHDL硬件描述语言在FPGA内部设计了A/D模块、D/A模块、SRAM、SDRAM以及ARM处理器的控制器逻辑。 本课题在FPGA图像处理系统中设计了一个ARM处理器模块，用于上电时对系统在图像变化处理时所需参数进行传递，并能实时从上位机更新参数。该设计在提高了系统性能的同时也便于系统扩展。 本文首先介绍了图像处理过程中的几何变化和图像融合的算法，接着提出了系统的设计方案及模块划分，然后围绕FPGA的设计介绍了SDRAM控制器的设计方法，最后介绍了ARM处理器的接口及外围电路的设计。
上传时间： 2013-04-24
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人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块，为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高，密度也更大，其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本，FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。 本文从人脸检测算法入手，总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法，使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后，能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上，达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下： 1. 算法分析：对于人脸检测算法，首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算，这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分：这一步考虑市场可以提供的资源状况，又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板，在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等，通过分析可以对算法进行细致的划分，实现需要加速的模块。 3. 定点化：在Adaboost算法中，需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数，然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练，提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明，在视频输入输出接入的同时，人脸检测能够达到17fps的检测速度，并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。
上传时间： 2013-07-01
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互联网、移动通信、星基导航是21世纪信息社会的三大支柱产业，而GPS系统的技术水平和发展历程代表着全世界卫星导航系统的发展状况。目前，我国已经成为GPS的使用大国，卫星导航产业链也已基本形成。然而，我们对GPS核心技术的研究还不够深入，我国GPS产品的核心部分多数还是靠进口。 GPS接收机工作时，为了将本地信号和接收到的信号同步，要完成复杂的信号处理过程。其中，如何捕获卫星信号并保持对信号的跟踪是最重要的核心技术。很多研究者提出了多种解决方法，但这些方法多数都只停留在理论阶段，无法应用于GPS接收机系统进行实时处理。 本课题在分析了多种现有算法的基础上，研究设计了基于FPGA的GPS信号捕获与跟踪系统。在研究过程中，首先利用Nemerix公司的GPS芯片组设计制作了GPS接收机模块，它能正常稳定地工作，并可用作GPS基带信号处理的研究平台；该平台可实时地输出GPS数字中频信号；本课题在中频信号的基础上深入研究了GPS信号的捕获与跟踪技术。先详细分析比较了几种GPS信号捕获方法，给出了步进相关的捕获方案；接着分析了跟踪环路的特点，给出了锁频环和锁相环交替工作跟踪载波以及载波辅助伪码的跟踪方案，并最终实现了这些方案。 本课题设计的GPS信号捕获与跟踪处理系统是通过硬件和软件协同工作的方式实现的。硬件电路主要实现数据速率高、逻辑简单的相关器功能；而基于MicroBlaze软处理器的软件主要实现数据速率低、逻辑复杂的功能。本文给出了硬件电路的详细设计、仿真结果以及软件设计的详细流程。 本课题最终在FPGA上实现了GPS信号的捕获与跟踪功能，而且系统的性能良好。由此可以得出结论：本设计能够满足系统功能和性能的要求，可以直接用于实时GPS接收机系统的设计中，为自主设计GPS接收机奠定了基础。 本课题的研究得到了大连市信息产业局集成电路设计专项的资助，项目名称是“定位与通信集成功能的SOC设计”，研究成果将在2008年上半年投入试用。
上传时间： 2013-04-24
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智能化住宅小区，是指在一定范围内通过有效的传输网络，将多元住处服务、物业管理、安防以及住宅智能化等系统结合在一起，为该小区的服务与管理提供高技术的智能化手段。从而实现快捷高效的超值服务管理和安全舒适的家居环境，使业主生活得更安全、更方便。 随着国民经济和科学技术水平的提高，特别是计算机技术、通信技术、网络技术和控制技术的迅速发展，促进了智能小区在我国的推广和应用。目前这些小区的智能化建设大多数是采用Lonworks、FF等现场总线技术。但是现场总线协议标准化程度还不成熟，且成本较高。随着宽带Internet进入家庭，利用Internet来构建智能小区已成为大势所趋。 本文介绍了一种基于以太网和FPGA的嵌入式智能小区管理系统的组建方法。首先，以Altera的FPGA为核心，通过在外围添加适当的存储设备和通信接口设备，构成一个嵌入式系统的硬件平台。其次，在此平台的基础上，通过在FPGA中定制Nios Ⅱ软核处理器以及在外围的Flash存储器中下载uClinux操作系统，从而构建出一套资源丰富的嵌入式操作系统。该系统带有一个网络功能齐全的Web服务器。最后，将此操作系统作为智能小区的楼宇集中器，再根据需要配置适当的采集器和显示器，就可以组建成一套功能强大的智能小区管理系统。它可以完成图像抄表、定时图像采集、实时温度监控、楼宇广播、智能语音报警等功能。 这种利用当前流行的嵌入式系统来组建的智能小区管理系统，不但实现简单、功能强大；而且节约布线、成本低廉。因此具有很高的性价比，相信在未来有较大的市场潜力。 本文主要包括如下几个部分：系统硬件结构设计，包括系统的原理图构建和PCB板的绘制：系统核心处理器设计，包括Nios Ⅱ软核CPU的设计方法、外围存储和通信器件的添加及设计方法；嵌入式操作系统uClinux的相关知识及移植方法：系统的软件结构设计，包括图像采集、温度采集、LCD显示等CGI程序设计，以及单片机语音报警程序设计等；最后给出了调试情况以及一些试验结果。
上传时间： 2013-04-24
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论文提出了一种基于FPSLIC的下位机控制器系统设计，并且在嵌入式硬件和软件的联合调度之下予以实现，并将该系统应用于微小型无人直升机MUAV控制上。 微小型无人直升机体积小、重量轻、隐蔽性好、机动性强、易实现悬停和超低空飞行，因此在军用和民用领域都有广泛的应用前景。微小型无人直升机在空中执行任务时需要实时获得在空间的姿态和高度位置信息，然后通过调制舵机状态来调整飞行器的空中姿态，纠正飞行路线，而MUAV的飞控系统需要具有负荷轻，功能强大，实时性强以及低功耗的特点，对嵌入式处理器要求较高，所以针对MUAV的控制采用上下位机联合控制的结构。并且由于目前现有的下位机控制器满足不了MUAV控制发展的需求，所以本文中利用FPS[JC优越的性能，实现了一种新的下位机控制器的设计，具有体积小、重量轻、价格低、功耗低、实时性强、可靠性高、扩展性好等优点的同时，完成了基于PWM的舵机的控制和基于Kalman滤波的多传感器的数据融合，以及上下位机之间的通讯等功能，具有较强的使用和应用价值。 论文首先介绍了MUAV飞行控制的结构，以及下位机实现功能的模块划分。然后是对MUAV控制系统相关理论的介绍，包括舵机控制的原理和方法以及多传感器数据融合的理论。 其次论文介绍了基于FPSLIC的下位机控制器系统的软硬件设计。在硬件设计上，给出了硬件总体设计方案，并对各个功能模块进行了详细论述，软件部分在给出了主要的框架和功能划分后，主要介绍了利用FPSLIC的FPGA部分实现PWM控制和测量的模块以及AVR部分对多传感器信息进行Kalman滤波融合的实现。 最后在实验室的汽油无人直升机的测试平台上进行了舵机控制和高度测试实验，取得了满意的实验结果。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：fredguo
随着科学技术的发展，指纹识别技术被广泛应用到各种不同的领域。对于一般的指纹识别系统，其设计要求具有很高的实时性和易用性，因此识别算法应该具有较低的复杂度，较快的运算速度，从而满足实时性的要求。所以有必要根据不同的识别算法采用不同的实现平台，使得指纹识别系统具有较高的可靠性、实时性、有效性等性能要求。 SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。NiosⅡ是Altera．公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入式处理器软核，可以将它嵌入到FPGA内部，与用户自定义逻辑组建成一个基于FPGA的片上专用系统。 本文在综合考虑各种应用情况的基础上，以网络技术、数据库技术、指纹识别技术和嵌入式系统技术为理论基础，提出了一种有效可行的系统架构方案。对指纹识别技术中各个环节的算法和原理进行了深入研究，合理的改进了部分指纹识别算法；同时为了提高系统的实时性，采用NiosⅡ嵌入式处理器和FPGA硬件模块实现指纹图像处理主要算法。论文主要包括以下几个方面： 1、对指纹图像预处理、特征提取和特征匹配算法原理进行阐述，同时改进了指纹图像的细化算法，提高了算法的性能，并设计了一套实用的指纹特征数据结构； 2、针对指纹图像预处理模块，包括图像的归一化、频率提取、方向提取以及方向滤波，采用基于FPGA的硬件电路的方式实现。实验结果表明，在保证系统误识率较低、可靠性高的基础上，大大提高了系统的执行速度； 3、改变了传统的单枚指纹识别方法，提出采用多枚指纹唯一标识身份，大大降低了识别系统的误识率； 4、改进了传统的基于三角形匹配中获取基准点的方法，同时结合可变界限盒思想进行指纹特征匹配。 5、结合COM+技术、数据库技术和网络技术，开发了后台指纹特征匹配服务系统，实现了嵌入式指纹识别系统同数据库的实时信息交换。 实验结果表明，本文所提出的系统构架方案有效可行，基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、扩展性等方面具有独特的优势，拥有广阔的发展前景。
上传时间： 2013-08-04
上传用户：laozhanshi111
首先， 简要介绍四足微型爬壁机器人的机构部分， 然后详细介绍四足微型爬壁机器人控制系统的 硬件设计， 以及实时多任务操作系统 c／os—I I在Phi¨ P s公司32位ARM处理器LPC2
上传时间： 2013-06-28
上传用户：xuanjie
自适应滤波器的硬件实现一直是自适应信号处理领域研究的热点。随着电子技术的发展，数字系统功能越来越强大，对器件的响应速度也提出更高的要求。 本文针对用通用DSP 芯片实现的自适应滤波器处理速度低和用HDL语言编写底层代码用FPGA实现的自适应滤波器开发效率低的缺点，提出了一种基于DSP Builder系统建模的设计方法。以随机2FSK信号作为研究对象，首先在matlab上编写了LMS去噪自适应滤波器的点M文件，改变自适应参数，进行了一系列的仿真，对算法迭代步长、滤波器的阶数与收敛速度和滤波精度进行了研究，得出了最佳自适应参数，即迭代步长μ=0.0057，滤波器阶数m=8，为硬件实现提供了参考。 然后，利用最新DSP Builder工具建立了基于LMS算法的8阶2FSK信号去噪自适应滤波器的模型，结合多种EDA工具，在EPFlOKl00EQC208-1器件上设计出了最高数据处理速度为36.63MHz的8阶LMS自适应滤波器，其速度是文献[3]通过编写底层VHDL代码设计的8阶自适应滤波器数据处理速度7倍多，是文献[50]采用DSP通用处理器TMS320C54X设计的8阶自适应滤波器处理速度25倍多，开发效率和器件性能都得到了大大地提高，这种全新的设计理念与设计方法是EDA技术的前沿与发展方向。 最后，采用异步FIFO技术，设计了高速采样自适应滤波系统，完成了对双通道AD器件AD9238与自适应滤波器的高速匹配控制，在QuartusⅡ上进行了仿真，给出了系统硬件实现的原理框图，并将采样滤波控制器与异步FIF0集成到同一芯片上，既能有效降低高频可能引起的干扰又降低了系统的成本。
上传时间： 2013-06-01
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