自上个世纪九十年代以来，我国著名学者、现中国科学院院士、清华大学陈难先教授等人使用无穷级数的Mobius反演公式解决了一系列重要的物理学中的逆问题，开创了应用、推广数论中的Mobius变换解决物理学中各种逆问题的巧妙方法，其工作在1990年当时就得到了世界著名的《NATURE》杂志的高度评价。 华侨大学苏武浔教授等则把Mobius变换的方法应用于几种常用波形(包括周期矩形脉冲，奇偶对称方波和三角波等)的傅立叶级数的逆变换运算，得到正、余弦函数及一般周期信号的各种常用波形的信号展开；并求得了与各种常用波形信号函数族相正交的函数族，以用于各展开系数的计算与信息的解调；而后把它们应用到通信系统中，提出了一种新的通信系统，即新型Chen-Mobius通信系统。 本文主要完成了两个方面的工作,Chen-Mobius多路通信系统的FPGA硬件设计实现和基于Chen-Mobius变换的语音加密双工通信系统的实现。首先，利用嵌入MATLAB\SIMULINK中的DSPBuilder软件对Chen-Mobius多路(四路和八路)通信系统进行仿真分析，对该系统在不同信噪比情况下的错误概率进行了计算，并绘出了信噪比-错误概率曲线；其次，利用DSPBuilder中的Signalcompiler将Chen-Mobius多路通信系统的主体模块(函数及积分器的产生等)转化成HDL硬件语言，后在QuartusⅡ软件平台上，结合利用VHDL编程的硬件程序模块(分频、延时、控制模块等)构架完整的Chen-Mobius通信系统，并对此系统设计综合、引脚分配、仿真验证、时序分析等；最后，在Altera公司的Stratix 芯片上，实现硬件的编程和下载，从而完成了Chen-Mobius多路通信系统的FPGA硬件实现。 另外，利用Chen-Mobius单路通信系统的调制、解调系统分别对语音信号进行加密与解密，在两块DE2的FPGA开发板上成功实现了基于Chen-Mobius变换的语音加密双工通信。完成本设计意义重大，它为今后Chen-Mobius通信系统应用于通信领域的各个方面，迈开坚实的一步。
标签： ChenMobius FPGA 通信系统 硬件实现
上传时间： 2013-07-24
上传用户：xaijhqx
现场可编程门阵列(FPGA)是一种可实现多层次逻辑器件。基于SRAM的FPGA结构由逻辑单元阵列来实现所需要的逻辑函数。FPGA中，互连线资源是预先定制的，这些资源是由各种长度的可分割金属线，缓冲器和．MOS管实现的，所以相对于ASIC中互连线所占用的面积更大。为了节省芯片面积，一般都采用单个MOS晶体管来连接逻辑资源。MOS晶体管的导通电阻可以达到千欧量级，可分割金属线段的电阻相对于MOS管来说是可以忽略的，然而它和地之间的电容达到了0.1pf[1]。为了评估FPGA的性能，用HSPICE仿真模型虽可以获得非常精确的结果，但是基于此模型需要花费太多的时间。这在基于时序驱动的工艺映射和布局布线以及静态时序分析中都是不可行的。于是，非常迫切地需要一种快速而精确的模型。 FPGA中连接盒、开关盒都是由MOS管组成的。FPGA中的时延很大部分取决于互连，而MOS传输晶体管在互连中又占了很大的比重。所以对于MOS管的建模对FPGA时延估算有很大的影响意义。对于MOS管，Muhammad[15]采用导通电阻来代替MOS管，然后用。Elmore[3]时延和Rubinstein[4]时延模型估算互连时延。Elmore时延用电路的一阶矩来近似信号到达最大值50％时的时延，而Rubinstein也是通过计算电路的一阶矩估算时延的上下边界来估算电路的时延，然而他们都是用来计算RC互连时延。传输管是非线性器件，所以没有一个固定的电阻，这就造成了Elmore时延和Rubinstein时延模型的过于近似的估算，对整体评估FPGA的性能带来负面因素。 本论文提出快速而精确的现场可编程门阵列FPGA中的互连资源MOS传输管时延模型。首先从阶跃信号推导出适合50％时延的等效电阻模型，然后在斜坡输入的时候，给出斜坡输入时的时延模型，并且给出等效电容的计算方法。结果验证了我们精确的时延模型在时间上的开销少的性能。 在岛型FPGA中，单个传输管能够被用来作为互连线和互连线之间的连接，或者互连线和管脚之间的连接，如VPR把互连线和管脚作为布线资源，管脚只能单独作为输入或者输出管脚，以致于它们不是一个线网的起点就是线网的终点。而这恰恰忽略了管脚实际在物理上可以作为互连线来使用的情况(VPR认为dogleg现象本身对性能提高不多)。本论文通过对dogleg现象进行了探索，并验证了在使用SUBSET开关盒的情况下，dogleg能提高FPGA的布通率。
上传时间： 2013-07-24
上传用户：yezhihao
数字超声诊断设备在临床诊断中应用十分广泛，研制全数字化的医疗仪器已成为趋势。尽管很多超声成像仪器设计制造中使用了数字化技术，但是我们可以说现代VLSI 和EDA 技术在其中并没有得到充分有效的应用。随着现代电子信息技术的发展，PLD 在很多与B 型超声成像或多普勒超声成像有关的领域都得到了较好的应用，例如数字通信和相控雷达领域。 在研究现代超声成像原理的基础上，我们首先介绍了常见的数字超声成像仪器的基本结构和模块功能，同时也介绍了现代FPGA 和EDA 技术。随后我们详细分析讨论了B 超中，全数字化波束合成器的关键技术和实现手段。我们设计实现了片内高速异步FIFO 以降低采样率，仿真结果表明资源使用合理且访问时间很小。正交检波方法既能给出灰度超声成像所需要的回波的幅值信息，也能给出多普勒超声成像所需要的回波的相移信息。我们设计实现了基于直接数字频率合成原理的数控振荡器，能够给出一对幅值和相位较平衡的正交信号，且在FPGA 片内实现方案简单廉价。数控振荡器输出波形的频率可动态控制且精度较高，对于随着超声在人体组织深度上的穿透衰减，导致回波中心频率下移的声学物理现象，可视作将回波接收机的中心频率同步动态变化进行补偿。 还设计实现了B 型数字超声诊断仪前端发射波束聚焦和扫描控制子系统。在单片FPGA 芯片内部设计实现了聚焦延时、脉宽和重复频率可动态控制的发射驱动脉冲产生器、线扫控制、探头激励控制、功能码存储等功能模块，功能仿真和时序分析结果表明该子系统为设计实现高速度、高精度、高集成度的全数字化超声诊断设备打下了良好的基础，将加快其研发和制造进程，为生物医学电子、医疗设备和超声诊断等方面带来新思路。
上传时间： 2013-05-30
上传用户：tonyshao
可配置端口电路是FPGA芯片与外围电路连接关键的枢纽，它有诸多功能：芯片与芯片在数据上的传递(包括对输入信号的采集和输出信号输出)，电压之间的转换，对外围芯片的驱动，完成对芯片的测试功能以及对芯片电路保护等。 本文采用了自顶向下和自下向上的设计方法，依据可配置端口电路能实现的功能和工作原理，运用Cadence的设计软件，结合华润上华0.5μm的工艺库，设计了一款性能、时序、功耗在整体上不亚于xilinx4006e[8]的端口电路。主要研究以下几个方面的内容： 1.基于端口电路信号寄存器的采集和输出方式，本论文设计的端口电路可以通过配置将它设置成单沿或者双沿的触发方式[7]，并完成了Verilog XL和Hspiee的功能和时序仿真，且建立时间小于5ns和保持时间在0ns左右。和xilinx4006e[8]相比较满足设计的要求。 2.基于TAP Controller的工作原理及它对16种状态机转换的控制，对16种状态机的转换完成了行为级描述和实现了捕获、移位、输出、更新等主要功能仿真。 3.基于边界扫描电路是对触发器级联的构架这一特点，设计了一款边界扫描电路，并运用Verilog XL和Hspiee对它进行了功能和时序的仿真。达到对芯片电路测试设计的要求。 4.对于端口电路来讲，有时需要将从CLB中的输出数据实现异或、同或、与以及或的功能，为此本文采用二次函数输出的电路结构来实现以上的功能，并运用Verilog XL和Hspiee对它进行了功能和时序的仿真。满足设计要求。 5.对于0.5μm的工艺而言，输入端口的电压通常是3.3V和5V，为此根据设置不同的上、下MOS管尺寸来调整电路的中点电压，将端口电路设计成3.3V和5V兼容的电路，通过仿真性能上已完全达到这一要求。此外，在输入端口处加上扩散电阻R和电容C组成噪声滤波电路，这个电路能有效地抑制加到输入端上的白噪声型噪声电压[2]。 6.在噪声和延时不影响电路正常工作的范围内，具有三态控制和驱动大负载的功能。通过对管子尺寸的大小设置和驱动大小的仿真表明：在实现TTL高电平输出时，最大的驱动电流达到170mA，而对应的xilinx4006e的TTL高电平最大驱动电流为140mA[8]；同样，在实现CMOS高电平最大驱动电流达到200mA,而xilinx4006e的CMOS驱动电流达到170[8]mA。 7.与xilinx4006e端口电路相比，在延时和面积以及功耗略大的情况下，本论文研究设计的端口电路增加了双沿触发、将输出数据实现二次函数的输出方式、通过添加译码器将配置端口的数目减少的新的功能，且驱动能力更加强大。
上传时间： 2013-06-03
上传用户：aa54
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
上传用户：it男一枚
·详细说明：基于opencv库函数的几个例子集成：包括载入，显示图片，对图片的处理，还有对视频帧的处理，经调试可用
上传时间： 2013-04-24
上传用户：heart520beat
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
·改进的中值滤波算法在图像处理中的应用
上传时间： 2013-04-24
上传用户：Raymond
直接数字频率合成(DDS)是近年来发展非常迅速的一种新的频率合成技术.本文首先简要介绍了DDS的工作原理、AD9850芯片的基本原理及性能特点,然后主要阐述了如何利用AD9850芯片设计一个高精度的信号发生器.
上传时间： 2013-04-24
上传用户：wanqunsheng
在ALLEGRO中打印原件值方法，自己可以学会简单的allegro
上传时间： 2013-05-16
上传用户：xinshou123456
