专辑类-测试技术专辑-134册-1.93G --北大指纹自动识别系统-100页-2.2M.pdf
上传时间： 2013-06-07
上传用户：chongchong2016
随着采煤自动化技术的发展，对煤矿井下供电系统可靠性、安全性和连续性的要求越来越高的要求，因此对矿用隔爆型高压开关智能综合保护系统的研究具有重要的理论和应用价值。随着微机保护的发展，一些新的保护原理和方案，受到越来越多的关注，并逐步得到实际应用。然而这些新方法在改善保护性能的同时也对微机保护装置的计算精度、速度和寻址空间等提出了更高的要求，因而也对构成微机保护装置的硬件平台提出了更高的要求。针对以上问题本文提出了一种新的微机保护设计方案，设计了一种基于DSP 和单片机双CPU 结构的微机保护系统，并应用于高压开关装置当中DSP 作为主CPU 芯片主要完成数据采集、数据处理和保护等功能，8051 作为从CPU 主要完成键盘处理、液晶显示处理和通讯等人机对话功能。此双核结构具有并行工作，分工明确的优点，既保证了继电保护的速动性，选择性、灵敏性和可靠性，又实现了实施测量的高精度。 本文首先根据矿井高压电网的实际情况，从理论上分析了矿井高压电网常见故障的电气特征，并参照相关标准制定了相应的保护原理和动作指标，尤其是针对矿井供电系统中普遍采用中性点不接地的情况，采用了“基于零序功率方向型”的选择性漏电保护原理。然后分析了交流采样、直流采样方法的优缺点，确定了高压防爆开关保护系统的采样方式。 保护系统的硬件是实现保护原理的平台，其稳定性和可靠性直接影响到保护功能的实现。本微机保护系统是基于DSP 和单片机的双CPU 微机线路综合保护测控装置，DSP 的采用大大提高了保护装置的数据处理速度，双CPU 结构大大提高了装置的可靠性。另外，该装置不仅可以完成继电保护功能，而且紧随当前电力系统自动化发展的需要，还可以完成测量、控制、数据通讯的功能，亦即实现保护、控制、测量、数据通讯一体化。
上传时间： 2013-05-17
上传用户：2007yqing
随着21世纪的到来，特别是近年来现代高科技和信息技术正在由智能大厦走向智能化住宅小区，进而走进家庭。人们对家居生活环境的要求也越来越高，并将注意力越来越多的放在了生活环境的安全性、舒适性和便利性上。 家居无线监控问题是当今国际建筑智能化领域的前沿性研究课题。无线传感网络的出现克服了家庭中布线的烦琐，充分体现了智能家居系统的灵活、方便、高效。本项目研究开发了基于ZigBee技术和Internet技术的智能家居监控系统，将Internet的远程监控与ZigBee短距离控制相结合，实现系统的家居无线控制和数据采集，避免了综合布线，可扩展性好。 本文首先进行系统总体设计，结合底层ZigBee无线传感网络的特点和系统总体网络监控的要求，将该系统设计分为四部分：无线传输模块、数据处理模块、以太网传输模块、上位机显示界面。然后对ZigBee协议标准做了全面地研究分析，同时给出了基于CC2430的无线传输模块的软硬件设计和星型网络搭建，并给出了测试结果。接着设计了基于TMS320F2812的数据处理模块，给出了硬件电路和外围辅助电路设计方案，并为其移植了实时操作系统μc/OS-Ⅱ。本设计完成了基于RTL8019AS的以太网传输模块设计和系统的以太网通信程序的设计，实现了从底层ZigBee无线传感网络的数据采集最终到监控机的数据传输并测试成功。最后在VC++6．0环境下，应用Windows Sockets套件接口开发显示界面对底层采集的数据分类显示。 整个智能家居监控系统能够对家用电器的完成开关量的控制，还能够对三 表（水表、电表、燃气表）进行无线抄表，最重要的是可监测来自家庭安防传感器（火警、煤气泄露）的数据，以备物业等部门监控。通过测试后，证实了设计方案的正确性，结果满足系统设计要求，该设计具有一定的新颖性和实用性。关键词：智能家居，ZigBee，数据处理，μC/OS-Ⅱ，Windows Sockets
上传时间： 2013-06-28
上传用户：shinnsiaolin
近年来，语音识别研究大部分集中在算法设计和改进等方面，而随着半导体技术的高速发展，集成电路规模的不断增大与各种研发技术水平的不断提高，新的硬件平台的推出，语音识别实现平台有了更多的选择。语音识别技术在与DSP、FPGA、ASIC等器件为平台的嵌入式系统结合后，逐渐向实用化、小型化方向发展。 本课题通过对现有各种语音特征参数与孤立词语音识别模型进行研究的基础上，重点探索基于动态时间规整算法的DTW模型在孤立词语音识别领域的应用，并结合基于FPGA的SOPC系统，在嵌入式平台上实现具有较好精度与速度的孤立词语音识别系统。 本系统整体设计基于DE2开发平台,采用基于Nios II的SOPC技术。采用这种解决方案的优点是实现了片上系统，减少了系统的物理体积和总体功耗；同时系统控制核心都在FPGA内部实现，可以极为方便地更新和升级系统，大大地提高了系统的通用性和可维护性。 此外，由于本系统需要大量的高速数据运算，在设计中作者充分利用了Cyclone II芯片的丰富的硬件乘法器，实现了语音信号的端点检测模块，FFT快速傅立叶变换模块，DCT离散余弦变换模块等硬件设计模块。为了提高系统的整体性能，作者充分利用了FPGA的高速并行的优势，以及配套开发环境中的Avalon总线自定义硬件外设，使系统处理数字信号的能力大大提高，其性能优于传统的微控制器和普通DSP芯片。 本论文主要包含了以下几个方面： （1）结合ALTERA CYCLONE II芯片的特点，确定了基于FPGA语音识别系统的总体设计，在此基础上进行了系统的软硬件的选择和设计。 （2）自主设计了纯硬件描述语言的驱动电路设计，完成了高速语音采集的工作，并且对存储数据芯片SRAM中的原始语音数据进行提取导入MATLAB平台测试数据的正确性。整个程序测试的方式对系统的模块测试起到重要的作用。 （3）完成高速定点256点的FFT模块的设计，此模块是系统成败的关键，实现高速实时的运算。 （4）结合SOPC的特性，设计了人机友好接口，如LCD显示屏的提示反馈信息等等，以及利用ALTERA提供的一些驱动接口设计完成用户定制的系统。 （5）进行了整体系统测试，系统可以较稳定地实现实时处理的目的，具有一定的市场潜在价值。
上传时间： 2013-05-23
上传用户：ABCD_ABCD
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
上传用户：木末花开
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
近年来，图像处理与识别技术得到了迅速的发展。人们已经充分认识到图像处理和识别技术是认识世界、改造世界的重要手段。目前，图像识别技术已应用到很多领域，渗入到各行各业，在医学、公安、交通、工业等领域具有广阔的应用前景。 这篇论文介绍了一种基于DSP＋FPGA构架的实时图像识别系统。DSP作为图像识别模块的核心，负责图像识别算法的实现；FPGA作为图像采集模块的核心，负责图像的采集，并且完成预处理工作。图像识别算法的运算量大，并且控制复杂，对系统的性能要求很高。DSP的特殊结构和优良性能很好地满足了系统的需要，而FPGA的高速性和灵活性也保证了系统实时性，并且简化了外围电路，减少了系统设计难度。 系统使用模板匹配和神经网络算法对数字0～9进行识别。模板匹配一般适用于识别规范化的数字、字符等小型字符集（特别是同一字体的字符集）。由于结构比较简单，系统处理能力强，模板匹配的识别速度快并且识别率高，取得很好的效果。神经网络所具有的分布式存储、高容错性、自组织和自学习功能，使其对图像识别问题显示出极大的优越性。 研究表明，在DSP+FPGA的构架上实现的图像识别系统，具有结构灵活、通用性强的特点，适用于模块化设计，有利于提高算法的效率。系统可以充分发挥和结合DSP和FPGA的优势，准确快速地实现图像识别。通过软、硬件的灵活组合，系统可以实现图像处理大部分的相关功能，使之能够运用到工业视觉检测、汽车牌照识别等系统中。
上传时间： 2013-06-18
上传用户：com1com2
生物特征识别是指通过计算机，利用人体固有的生理特征，如指纹，静脉来进行个人身份鉴别的技术。由于生物特征唯一性和不变性，使得生物特征识别与传统的方法如数字密码和身份证相比，具有更高的安全性和易用性。传统的高性能自动识别系统大多基于PC平台联机应用，然而在实际应用中往往对自动识别系统要求有更高的便携性和易用性，嵌入式技术的快速发展使得实现这样的系统变为了可能。 生物特征识别系统主要由通用模块的控制系统与非通用模块的图像采集设备与识别算法组成。本文针对通用模块与非通用模块接口问题进行研究和设计，实现了一个工作良好的嵌入式平台。 本课题在设计核心板、扩展板、转接板的硬件基础上，移植实时操作系统Linux，编写各种接口与模块的驱动、多路摄像头切换程序，并很好的解决了摄像头采集生物特征时光强控制问题，为很好的采集到清晰图像提供了一个良好稳定的硬件平台。 本课题所设计的嵌入式系统通过测试，做了大量的实验，并将所采集到的手指静脉图像进行讨论分析，具有实用价值。
上传时间： 2013-06-03
上传用户：lguotao
人脸识别技术作为生物识别技术之一，是模式识别在图像领域中的具体运用，其应用前景非常广阔，可以应用到身份证件的鉴别、自动门禁控制系统、银行取款机、家庭安全，图片检索等领域。 人脸识别系统主要分为人脸检测定位，特征提取和人脸分类三部分。人脸的检测和定位，即从输入的图像中找到人脸及人脸存在的位置，并将人脸从背景中分离出来。在特征提取部分，先对原始人脸数据进行特征提取，之后原始数据由维数较少的有效特征数据表示并存储在数据库中，接下来进行人脸分类，在识别待测人脸图像时，将待测图像的特征数据与数据库中存储数据相比对，判断是否为库中的某一人，从而实现自动识别人脸的目的。 在过去的十年里，人脸识别技术一直是图像处理领域里具有挑战性的课题，随着研究的深入，许多人脸检测及识别算法被提出来。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其变形已经成为测试人脸识别系统性能的基准算法；同时Adaboost人脸检测算法，在PC上基本可以达到实时，在嵌入式产品广泛应用的今天，只有让人脸识别算法在嵌入式平台上实现，才能获得更广阔的应用，本文研究了在嵌入式平台上Adaboost人脸检测算法的性能。 嵌入式是后PC时代的一个亮点，目前已经应用在社会生活的方方面面。嵌入式产品的开发平台分为包括很多，如：DSP，ARM，PowerPC等等。本文采用的ARM9作为嵌入式开发平台，研究人脸识别在ARM平台的性能，为实用的嵌入式人脸识别系统的设计提供参考。 本文从PC平台的软件实现入手，分别实现了PC平台下的AdaBoost人脸检测算法和PCA人脸识别算法,分析了现象及结果，接下来搭建了基于ARM嵌入式系统的硬件平台，对AdaBoost人脸检测算法进行了硬件平台的移植，并得出相应实验效果。
上传时间： 2013-05-31
上传用户：saharawalker
比例-积分-微分（PID）是过程控制中最常用的一种控制算法。算法简单而且容易理解，应用十分广泛。但由于应用领域的不同，功能上差别很大，系统的控制要求及关心的控制对象也不相同。数字PID控制比连续PID控制更为优越，因为计算机程序的灵活性，很容易克服连续PID控制中存在的问题，经修正而得到更完善的数字PID算法。本文以三相全控整流桥阻性负载为实际电路，控制主电路电压，旨在提出一种智能数字PID控制系统的设计思路，并给出了详细的硬件设计及初步软件设计思路。 PID控制系统采用高性能、低功耗的ARM微处理器S3C44BO作为核心处理单元，内部的10位ADC作为信号采集模块，采用了矩阵键盘和640*480的液晶作为人机接口；串口作为通信模块实现了上位机的监控。采用芯片内部自带的PWM模块，输出16M Hz PWM信号并经过一阶低通滤波器得到0～5V的控制信号用于触发主电路控制器，实现PID整定。 软件方面，分析和研究了uC/OSⅡ的内核源码，实现了其在32位微处理器上的移植，作为管理各个子程序执行的系统软件。选用了图形处理软件uC/GUI用于完成LCD显示及控制。PID算法采用了增量式数字PID算法，采用规一化算法进行参数选取。上位机部分采用了C＃语言进行编写。另外，采用了RTC（Real Time Clock）作为系统时钟，可以实现系统的定时运行、定时模式切换等。在上位机上也可以方便的控制程序的执行，实现远程监控。 在论文的最后详细的介绍了智能PID控制系统在三相全控桥主电路中的具体应用。总结了调试中遇到的问题，对今后工作中需要进一步改善和探索的地方进行了展望。
上传时间： 2013-08-01
上传用户：lvzhr
