数字识别系统源代码 使用说明 第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别) 第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。 具体步骤为:“256色位图转为灰度图”-“灰度图二值化”-“去噪”-“倾斜校正”-“分割”-“标准化尺寸”-“紧缩重排”。 注意,待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录,这两文件保存训练后网络的权值参数。
上传时间: 2013-06-25
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射频识别(RFID,Radio Frequency Identification)是一种利用电磁波双向传输实现自动识别的技术。近年来,射频识别技术在物流、交通、身份识别等生产生活领域的应用日益扩大。相比于13.56MHz射频识别系统,915MHz射频识别系统在识别距离,阅读速度方面有更大的优势,是目前射频识别产品研究的热点。 本文在理解ISO/IEC18000-6C协议的基础上,首先研究用于本系统的基本理论,包括射频识别技术和嵌入式技术,提出一款基于ISO/IEC18000-6C协议的915MHz射频识别读卡器的解决方案。在硬件部分,以Intel公司开发的R1000作为射频收发模块的核心;选用ATMEL公司的ARM处理器AT91SAM7S256作为控制单元的主控制器,在ARM处理器上运行μC/OS-II嵌入式实时操作系统,采用多任务实现和其他功能模块的通信。软件部分为系统移植了μC/OS-II操作系统,使用C与汇编语言的混合编程编写Bootloader,编写了各种硬件设备的驱动程序,使用C语言实现了串行通信程序,实现与上位机通信并实现对程序的更新。本文所设计的射频识别系统具有模块化设计、高可靠性等特点。实验表明,这种设计方案能够达到ISO/IEC18000-6C协议要求。
上传时间: 2013-07-18
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条码技术是随通信技术,计算机技术的发展应运而生的自动识别技术的一种。根据二进制编码规则对应形成的由对光反映率不同的条、空组成的图形,经光电扫描识读器扫描,将采集的信息经处理器进行处理,从而达到自动识别的目的。条码技术自出现以来,得到了人们的普遍关注,发展十分迅速,已广泛用于交通运输、商业、医疗卫生、制造业、仓储业、邮电业等领域,极大的提高了数据采集和信息处理的速度,提高了工作效率,并为管理的科学化、信息化和现代化作出了贡献。目前常用的是一维条码,但一维条码最大的弱点就是表征的信息量是有限的,需要依赖外部数据库支持,离开这个数据库条码本身就没有意义了。二维条码克服了这一弱点,它是在一维条码基础上形成的高密度、高信息量的条码,可以将大量信息在小区域内编码,它本身就是一个完整的数据文件,是实现证件、卡片等信息存储、携带并可以通过机器自动识读的理想方法。 本课题采用流行的嵌入式技术,采用S3C44BOX作为二维条码PDF417识别器的数据采集终端,该终端内嵌μC/OS-Ⅱ操作系统,将应用分解成多任务,简化了应用系统软件设计;使控制系统的实时性得到了保证,提高了系统的可靠性和稳定性;同时也增强了系统的可扩展性和产品开发的可延续性。 本课题的主要任务是PDF417(Portable Data File)二维条码图像的识别。先由扫描仪或照相机获取二维条码的原始图像,再由PC(Personal Computer)计算机中的图象处理程序对图象数据进行处理,然后在条码中定位单个码字符号的图像,利用算法识别出单个码字符号。本文在条码图像的预处理方面进行了算法改进,取得了较好的成果,能够有效的去掉干扰噪声和图像定位。通过实验结果表明:本课题研究的二维条码识别系统是比较令人满意的。
上传时间: 2013-08-01
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基于小波变换和神经网络理论,对非稳定、大信噪比(SNR)变化的通信信号进行有效的特征提取和分类,实现了通信信号调制方式的分类识别.首先,采用基于多分辨分析框架的Mallat快速算法提取离散细节作为特征采,实验得出db3小波非常适合作为特征提取小波,用小波变换大大压缩了通信信号特征矢量,提取的信号特征矢量64点;然后依据神经网络理论,分别采用BP网络作为分类器对通信信号调制识别分类.从计算机模拟实验结果可知,该方法能很好地完成通信信号调制识别分类任务,使识别正确率得到了明显改善,同时降低了识别分类过程的复杂度,并且为通信信号调制识别的DSP实现提供了快速计算的理论基础.其次,介绍了TMS320LF2407 DSP和FPGA的结构原理,并在此基础上设计了数字信号处理板和制作调试电路板.最后,用汇编和C语言编制A/D程序、串口通信程序和应用程序,并在信号处理板上调试和运行.
上传时间: 2013-07-23
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目录 第1章 概述 1.1 采用C语言提高编制单片机应用程序的效率 1.2 C语言具有突出的优点 1.3 AvR单片机简介 1.4 AvR单片机的C编译器简介 第2章 学习AVR单片机C程序设计所用的软件及实验器材介绍 2.1 IAR Enlbedded Workbench IDE C语言编译器 2.2 AVR Studio集成开发环境 2.3 PonyProg2000下载软件及SL—ISP下载软件 2.4 AVR DEM0单片机综合实验板 2.5 AvR单片机JTAG仿真器 2.6 并口下载器 2.7 通用型多功能USB编程器 第3章 AvR单片机开发软件的安装及第一个入门程序 3.1 安装IAR for AVR 4.30集成开发环境 3.2 安装AVR Studio集成开发环境 3.3 安装PonyProg2000下载软件 3.4 安装SLISP下载软件 3.5 AvR单片机开发过程 3.6 第一个AVR入门程序 第4章 AVR单片机的主要特性及基本结构 4.1 ATMEGA16(L)单片机的产品特性 4.2 ATMEGA16(L)单片机的基本组成及引脚配置 4.3 AvR单片机的CPU内核 4.4 AvR的存储器 4.5 系统时钟及时钟选项 4.6 电源管理及睡眠模式 4.7 系统控制和复位 4.8 中断 第5章 C语言基础知识 5.1 C语言的标识符与关键字 5.2 数据类型 5.3 AVR单片机的数据存储空间 5.4 常量、变量及存储方式 5.5 数组 5.6 C语言的运算 5.7 流程控制 5.8 函数 5.9 指针 5.10 结构体 5.11 共用体 5.12 中断函数 第6章 ATMEGA16(L)的I/O端口使用 6.1 ATMEGAl6(L)的I/O端口 6.2 ATMEGAl6(L)中4组通用数字I/O端口的应用设置 6.3 ATMEGA16(L)的I/O端口使用注意事项 6.4 ATMEGAl6(L)PB口输出实验 6.5 8位数码管测试 6.6 独立式按键开关的使用 6.7 发光二极管的移动控制(跑马灯实验) 6.8 0~99数字的加减控制 6.9 4×4行列式按键开关的使用 第7章 ATMEGAl6(L)的中断系统使用 7.1 ATMEGA16(L)的中断系统 7.2 相关的中断控制寄存器 7.3 INT1外部中断实验 7.4 INTO/INTl中断计数实验 7.5 INTO/INTl中断嵌套实验 7.6 2路防盗报警器实验 7.7 低功耗睡眠模式下的按键中断 7.8 4×4行列式按键的睡眠模式中断唤醒设计 第8章 ATMEGAl6(L)驱动16×2点阵字符液晶模块 8.1 16×2点阵字符液晶显示器概述 8.2 液晶显示器的突出优点 8.3 16×2字符型液晶显示模块(LCM)特性 8.4 16×2字符型液晶显示模块(LCM)引脚及功能 8.5 16×2字符型液晶显示模块(LCM)的内部结构 8.6 液晶显示控制驱动集成电路HD44780特点 8.7 HD44780工作原理 8.8 LCD控制器指令 8.9 LCM工作时序 8.10 8位数据传送的ATMEGAl6(L)驱动16×2点阵字符液晶模块的子函数 8.11 8位数据传送的16×2 LCM演示程序1 8.12 8位数据传送的16×2 LCM演示程序2 8.13 4位数据传送的ATMEGA16(L)驱动16×2点阵字符液晶模块的子函数 8.14 4位数据传送的16×2 LCM演示程序 第9章 ATMEGA16(L)的定时/计数器 9.1 预分频器和多路选择器 9.2 8位定时/计时器T/C0 9.3 8位定时/计数器0的寄存器 9.4 16位定时/计数器T/C1 9.5 16位定时/计数器1的寄存器 9.6 8位定时/计数器T/C2 9.7 8位T/C2的寄存器 9.8 ICC6.31A C语言编译器安装 9.9 定时/计数器1的计时实验 9.10 定时/计数器0的中断实验 9.11 4位显示秒表实验 9.12 比较匹配中断及定时溢出中断的测试实验 9.13 PWM测试实验 9.14 0~5 V数字电压调整器 9.15 定时器(计数器)0的计数实验 9.16 定时/计数器1的输入捕获实验 ......
上传时间: 2013-07-30
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随着计算机与信息技术的发展,生物特征识别技术受到了广泛的关注。指纹识别是生物特征识别中的一项重要内容,一直以来是国内外的研究热点。 嵌入式自动指纹识别是指指纹识别技术在嵌入式系统上的应用。传统的嵌入式自动指纹识别系统多采用单片DSP或MIPS处理器来完成算法,由于DSP或MIPS处理器只能根据程序顺序执行,在指纹匹配过程中只能和整个库中的指纹进行一一匹配,因此这类系统在处理较大指纹库时下匹配时间相当长。为了克服这个缺点,本文构建了浮点DSP和FPGA协同处理构架的硬件平台,充分利用DSP在计算上的精确度和FPGA并行处理的特点,由DSP和FPGA共同处理匹配算法。 本文的主要工作如下: 1.设计了一个硬件系统,包括DSP处理器、FPGA、指纹传感器、人机交互接口和USB1.1接口。同时,还设计了各硬件模块的驱动程序,为应用程序提供控制接口。由于系统中DSP工作频率为300MHz,其中某些器件的工作频率达到了100MHz,因此本文还给出了一些信号完整性分析和PCB设计经验。 2.编写了Verilog程序,在FPGA中实现了9路指纹的并行匹配。由于FPGA本身的局限性,实现原有匹配算法有很大困难。在简化原有匹配算法的基础上本文提出了便于FPGA实现“粗匹配”算法。此外,还设计了用于和DSP通信的接口模块设计。 3.完成了系统应用程序设计。在使用uC/OS-Ⅱ实时操作系统的基础上设计了各系统任务,通过调用驱动程序控制和协调各硬件模块,实现了自动指纹识别功能。为了便于存放指纹特征信息,设计了指纹库数据结构,实现了指纹库添加、删除、编辑的功能。 最终,本系统实现了高效、快速的进行指纹识别,各模块工作稳定。同时,模块化的软硬件设计使本系统便于进行二次开发,快速应用于各种场合。
上传时间: 2013-06-05
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近年来,随着生物识别技术的兴起,虹膜识别技术被日益关注。由于虹膜识别技术对个体识别具有高度的可靠性,已成为目前生物识别中最有发展前景的识别技术之一。与其它生物识别技术相比,虹膜识别技术具有唯一性、稳定性、非侵犯性、不易伪造性和活体特性等优势。因此,虹膜识别技术具有广阔的使用前景和很好的经济效益,越来越受到国内外有关研究人员的重视。 目前,虹膜识别产品大多都是基于PC平台的,在便携性、稳定性和安全性方面还存在一些问题。为了克服以上的缺点,本文构架了基于DSP和FPGA的嵌入式虹膜识别硬件平台,使虹膜识别技术可应用与更多的领域。 本文的主要工作如下: 1.设计了一个嵌入式硬件系统,包括DSP处理器、FPGA、COMS图像传感器、人机交互接口和通信接口。同时,还编写了各硬件模块的驱动程序。另外,由于系统中DSP工作频率为300Mhz,另外有些器件工作在100Mhz,因此本文还给出了一些信号完整性分析和PCB设计经验。 2.在FPGA设计中,编写Verilog程序,完成了虹膜图像采集模块、乒乓存储器切换模块、图像采样模块以及将采样后的图像显示在TFT彩色液晶上的模块,最终实现了虹膜图像实时显示系统。此外,还设计实现了用于和DSP通信的HPI接口模块。 3.完成了部分系统应用程序设计。在使用DSP/BIOS实时操作系统的基础上设计了各系统任务,通过调用驱动程序控制和协调各硬件模块,实现了虹膜识别功能。 最终,本文实现了系统设计,本设计可以快速有效的进行虹膜识别。同时,由于本系统采用模块化的软硬件设计技术,使系统便于快速应用于各种场合。
上传时间: 2013-04-24
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随着 EDA 技术及微电子技术的飞速发展,现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,简称 FPGA)的性能有了大幅度的提高,FPGA的设计水平也达到了一个新的高度。基于FPGA的嵌入式系统设计为现代电子产品设计带来了更大的灵活性,以Nios Ⅱ软核处理器为核心的SOPC(System on Programmable Chip)系统便是把嵌入式系统应用在FPGA上的典型例子,本文设计的指纹识别模块就是基于FPGA的Nios Ⅱ处理器为核心的SOPC设计。通过IP核技术和灵活的软硬件编程,实现Nios Ⅱ对FPGA外围器件的控制,并对指纹处理算法进行了改进,研究了指纹识别算法到Nios Ⅱ系统的移植。 本文首先阐述了指纹识别模块的SOPC设计方案,然后是对模块的详细设计。在硬件方面,完成了指纹识别模块的 FPGA 硬件设计,包括 FPGA 内部的Nios Ⅱ系统硬件设计和 FPGA 外围电路设计。前者利用 SOPC Builder将Nios Ⅱ处理器、指纹读取接口 UART、键盘与LCD显示接口、FLASH接口、SDRAM控制器构建成NiosⅡ硬件系统,后者是电源和时钟电路、SDRAM存储器电路、FLASH存储器电路、LCD显示电路、指纹传感器电路、FPGA 配置电路这些纯实物硬件设计,给出了设计方法和电路连接图。 在软件方面,包括下面两个内容: 完成 FPGA 外围器件程序设计,实现对外围器件的操作。 深入的研究了指纹识别算法。对指纹图像识别算法中的指纹图像滤波和匹配算法进行了分析,提出了指纹图像增强改进算法和匹配改进算法,通过试验,改进后的指纹图像滤波算法取得了较好的指纹图像增强效果。改进后的匹配算法速度较快,误识率较低。最后研究了指纹识别算法如何在FPGA中的Nios Ⅱ系统的实现。
上传时间: 2013-06-12
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随着交通工具的迅猛发展,智能交通系统(Intelligent TransportationSystems,简称ITS)在交通管理中受到广泛的关注。而在ITS中,车牌识别(LicensePlate Recognition,简称LPR)是其核心技术。车牌识别系统主要由数据采集和车牌识别算法两个部分组成。由于车牌清晰程度、摄像机性能、气候条件等因素的影响,牌照中的字符可能出现不清楚、扭曲、缺损或污迹干扰,这都给识别造成一定难度。因此,在复杂背景中快速准确地进行车牌定位成为车牌识别系统的难点。 本文研究和设计了一种集图象采集,图象识别,图象传输等于一体的实时嵌入式系统。该平台包括硬件系统设计与应用程序开发两个方面,充分利用TI公司的C6000系列DSP强大的并行运算能力、以及FPGA的灵活时序逻辑控制技术,从硬件方面实现系统的高速运行。 本文的主要工作有两部分组成,具体如下: (1) 在硬件设计方面:实现由A/D、电源、FPGA、DSP以及SDRAM和FLASH所组成的车牌识别系统;设计并完成系统的原理图和印制板图;完成电路板调试,以及完成FPGA.在高速图像采集中的veriIog应用程序开发。 (2) 在软件开发方面:完成Philips公司的SAA7113H的配置代码开发,以及DSP底层的部分驱动程序开发。 该系统能够实现25帧每秒的数字视频流图像数据的输出,并由FPGA负责完成一幅720×572数据量的图像采集。DSP负责系统的嵌入式操作,包括系统的控制和车牌识别算法的实现。 目前,嵌入式车牌识别系统硬件平台已经搭建成功,系统软件代码程序也已经开发完成。本系统能够实现高速图像采集、嵌入式操作与车牌识别算法、UART数据通信等功能,具有速度快、稳定性高、体积小、功耗低等特点,为车牌识别算法提供一个较好的验证平台。
上传时间: 2013-07-30
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·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