CCSDS组织(空间数据系统咨询委员会)于2005年公布了新的图像压缩标准，该标准算法采用基于小波变换的比特平面编码方法，支持无损有损压缩编码和精确码率控制并具有较好的抗误码能力和非常高的图像压缩性能，能满足实际应用中的多种需求。同时该算法具有较低的算法复杂度，易于低功耗硬件实现，并且对航天图像具有较高的适应性，因此，在航天应用方面具有广阔的前景。 本论文主要针对CCSDS图像压缩算法的FPGA硬件实现，在有限的硬件资源下，提出高速高效的CCSDS图像压缩编码器设计方案并在已有的FPGA硬件平台上加以实现。本文首先对CCSDS图像压缩算法的编码原理进行详细介绍；然后提出DWT、BPE和码流组织这三大模块的并行化硬件实现方案，并给出了进行批量仿真测试的仿真平台设计方案。最后在Xilinx VIRTEX-II FPGA平台上经过成功验证，测试结果表明系统各项技术指标可满足星载图像压缩的要求。
上传时间： 2013-06-13
上传用户：wanghui2438
高性能ADC产品的出现，给混合信号测试领域带来前所未有的挑战。并行ADC测试方案实现了多个ADC测试过程的并行化和实时化，减少了单个ADC的平均测试时间，从而降低ADC测试成本。本文实现了基于FPGA的ADC并行测试方法。在阅读相关文献的基础上，总结了常用ADC参数测试方法和测试流程。使用FPGA实现时域参数评估算法和频域参数评估算法，并对2个ADC在不同样本数条件下进行并行测试。 本研究通过在FPGA内部实现ADC测试时域算法和频域算法相结合的方法来搭建测试系统，完成了音频编解码器WM8731L的控制模式接口、音频数据接口、ADC测试时域算法和频域算法的FPGA实现。整个测试系统使用Angilent33220A任意信号发生器提供模拟激励信号，共用一个FPGA内部实现的采样时钟控制模块。并行测试系统将WM8731.L片内的两个独立ADC的串行输出数据分流成左右两通道，并对其进行串并转换。然后对左右两个通道分别配置一个FFT算法模块和时域算法模块，并行地实现了ADC参数的评估算法。在样本数分别为128和4096的实验条件下，对WM8731L片内2个被测.ADC并行地进行参数评估，被测参数包括增益GAIN、偏移量OFFSET、信噪比SNR、信号与噪声谐波失真比SINAD、总谐波失真THD等5个常用参数。实验结果表明，通过在FPGA内配置2个独立的参数计算模块，可并行地实现对2个相同ADC的参数评估，减小单个ADC的平均测试时间。FPGA片内实时评估算法的实现节省了测试样本传输至自动测试机PC端的时间。而且只需将HDL代码多次复制，就可实现多个被测ADC在同一时刻并行地被评估，配置灵活。基于FPGA的ADC并行测试方法易于实现，具有可行性，但由于噪声的影响，测试精度有待进一步提高。该方法可用于自动测试机的混合信号选项卡或测试子系统。
上传时间： 2013-06-07
上传用户：gps6888
·详细说明：自己收集的各种SVM分类算法，可以实现音频分类
上传时间： 2013-07-14
上传用户：pscsmon
·详细说明：一个简单的指纹识别算法- A simple fingerprint recognition algorith文件列表: 指纹识别的程序(v c++) .....................\edgedetect.cpp .....................\edgedetect.dep.txt ..............
标签： 指纹识别算法
上传时间： 2013-05-20
上传用户：axe2010
·详细说明：将数字图像处理的一般算法都集中在一个MFC的框架中。对学习数字图像处理的人很有帮助。
上传时间： 2013-05-30
上传用户：wangdean1101
·svpwm算法simulink模块嵌入式代码实现
上传时间： 2013-04-24
上传用户：Aidane
·基于OpenCV的人脸检测算法研究
上传时间： 2013-05-29
上传用户：qw12
·详细说明：分水岭算法,首先将图像分为小块,根据每块之间的差异实现图像分割
上传时间： 2013-04-24
上传用户：西伯利亚狼
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
上传用户：gzming
·期刊论文：基于DTW算法的语音识别系统实现
上传时间： 2013-05-16
上传用户：qiuqing
