论文研究了基于Bayer格式的CCD原始图像的颜色插值算法，并将设计的改进算法应用到以FPGA为核心的图像采集前端。出于对成本和体积的考虑，一般的数字图像采集系统采用单片CCD或CMOS图像传感器，然后在感光表面覆盖一层颜色滤波阵列(CFA)，经过CFA后每个像素点只能获得物理三基色(红、绿、蓝)其中一种分量，形成马赛克图像。为了获得全彩色图像，就要利用周围像素点的值近似地计算出被滤掉的颜色分量，称这个过程为颜色插值。由于当前对图像采集系统的实时性要求越来越高，业内已经开始广泛采用FPGA来进行图像处理，充分发挥硬件并行运算的速度优势，以求在处理速度和成像质量两方面均达到满意的效果。。主要的工作内容如下: 本文首先介绍了彩色滤波阵列、图像色彩恢复和插值算法的概念，然后分析和研究了当下常用的颜色插值算法，如双线性插值算法、加权系数法等等，指出了各个算法的特点和不足；接下来针对硬件系统并行运算的特性和实时性处理的要求，结合其中两种算法的思路设计了适用于硬件的改进算法，该算法主要引入了方向标志位的概念以及平滑的边界仲裁法则来检测边界，借鉴利用梯度的三角函数关系来判断边界方向，通过简化且适用于硬件的方法计算加权系数，从而选择合适的方向进行插值。 在介绍了FPGA用于图像处理的优势后，针对FPGA的特点采用模块化结构设计，详细阐述了本文算法的软件实现过程及所使用到的关键技术；文章设计了一个以FPGA为核心的前端图像采集平台，并将改进插值算法应用到整个系统当中。详细分析了采集前端的硬件需求，讨论了核心芯片的选型和硬件平台设计中的注意事项，完成了印制电路板的制作。 文章通过MATLAB仿真得到了量化的性能评估数据，并选取几种算法在硬件平台上运行，得到了实验图片。最后结合图片的视觉效果和仿真数据对几种不同算法的效果进行了评估和比较，证明改进的算法对图像质量有所增强，取得了良好的效果。
上传时间： 2013-06-11
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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
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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
ST Cortex-M3高性能评估套件，USB，Ethernet，CAN，MicroSD Card……
上传时间： 2013-06-20
上传用户：qwe1234
基于ARM Cortex-A8 的TI AM3359处理器，主频720MHz，需要的可以下载看看。免积分下载啦
上传时间： 2013-04-24
上传用户：叶山豪
航空发动机故障诊断技术对避免飞行事故和降低飞行器运行成本是十分重要的。提出一种BP网络对某型飞机发动机进行故障诊断，但是由于BP网络收敛速度较慢而且容易陷入局部极小值，特别是BP网络通常只能给出一个解，受训练样本病态影响大。因此通过对BP网络的改进，建立了L-M算法神经网络的飞机发动机故障诊断模型。实验表明，该网络在一定程度上克服了BP网络存在的的问题，在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BP网络。为机务人员提供了有效的、科学的发动机故障诊断方法，该种评估手段较好地解决了发动机故障诊断问题，在飞行安全中发挥着越来越大的作用。
上传时间： 2014-12-23
上传用户：小儒尼尼奥
TAS5727EVM 评估板用于演示和证明德州仪器TAS5727 器件的性能。TAS5727 将一个高性能的PWM处理器与一个D 类音频功率放大器整合在一起。该EVM 可以利用两个桥接负载(BTL) (2.0) 来配置。如需了解有关TAS5727EVM 器件的详细信息，请查阅（器件数据表SLOS637）。脉宽调制器(PWM)基于TI 的Equibit™技术。TAS5727 还具有其他的音频处理功能，比如3D、低音提升和双频段DRC。
上传时间： 2013-11-20
上传用户：chens000
提出了一种有效实现自动纠错功能FIR数字滤波器技术，该技术采用2种不同架构的标准滤波器通过并行操作来完成。任一滤波器软错误的发生就会引起两个滤波器输出不匹配，达到检测错误的目的，增强了传统滤波器对差错检测和差错纠正的支持。最后对该滤波器地性能进行评估，该滤波器性能良好，纠错率接近100%，可广泛运用在各种信号处理中。
上传时间： 2013-10-27
上传用户：dysyase
将模拟信号转换为数字信号后再进行处理,是当前信号处理普遍使用的方法,模数转换器（ADC）就是将模拟信号转换为数字信号的器件,所以计算其有效转换位数对系统性能评估就显得尤为重要。文中结合项目工程实践,讨论了ADC有效转换位数的两种测试方法:噪声测试法和信噪比测试法,并对两种方法进行了仿真与分析。
上传时间： 2013-12-17
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本课题主要研究对象为数字预失真技术中的功放模型的建立及数字预失真算法的研究。功放的数学模型主要分为无记忆模型和记忆模型，分析了不同模型的参数估计的方法。针对以往常见的模型反转数字预失真算法，课题分析并使用了新颖的间接学习(indirect learning)数字预失真算法，从而有效避免了无法对功放模型进行求逆的缺陷，并在此架构下仿真了不同功放模型的参数估计对于数字预失真效果的影响。针对WCDMA移动通信基站系统中使用的宽带功率放大器，使用ADS和MATLAB软件联合仿真的形式来评估整个DPD系统的性能并使用实际功放进行了测试。
上传时间： 2013-10-12
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