当前，随着电子技术的飞速发展，智能化系统中需要传输的数据量日益增大，要求数据传送的速度也越来越快，传统的数据传输方式已无法满足目前的要求。在此前提下，采用高速数据传输技术成为必然，DMA(直接存储器访问)技术就是较理想的解决方案之一，能够满足信息处理实时性和准确性的要求。 本文以EDA工具、硬件描述语言和可编程逻辑器件(FPGA)为技术支撑，设计DMA控制器的总体结构。在通道检测模块中，解决了信号抗干扰和请求信号撤销问题，并提出并行通道检测算法；在优先级管理模块中提出了动态优先级端口响应机制；在传输模块中采用状态机的设计思想设计多个通道的数据传输。通过各模块问题的解决及新方法的采用，最终设计出基于FPGA的多通道DMA控制器的IP软核。实验仿真结果表明，本控制器传输速度较快，主频达100MHz以上，且工作稳定。
上传时间： 2013-05-16
上传用户：希酱大魔王
近年来，嵌入式技术发展迅速，已经渗透到工业控制、智能设备以及电子消费品等人们日常生活的各个领域，而Internet技术也取得了巨大的发展，为人们所广为接受，于是嵌入式技术和Internet技术相结合形成的嵌入式Internet技术适时地出现了，并且成为实现远程控制、信息共享的关键技术。 本文首先阐述了课题研究的背景、目的和意义，以及嵌入式TCP/IP协议栈研究的现状，然后分析了嵌入式操作系统μ C/OS-Ⅱ的工作原理并描述了把它移植到LPC2210上的过程，为嵌入式TCP/IP协议栈实现提供了操作系统支持。接着，针对嵌入式协议栈的特殊需求，详细分析并采用了零拷贝技术、跨层技术等对LwIP协议栈进行了有效的裁剪和优化，结合μ C/PS-Ⅱ设计了一种紧凑的协议栈工作模型和内存管理机制。并且结合μ C/OS-Ⅱ设计了协议栈的工作模型和内存管理机制。在驱动程序的基础上实现了对LwIP中的IP协议、ARP协议、ICMP协议、UDP协议和TCP协议等几个协议栈的裁剪和优化。并分析了它们的安全漏洞及基于这些漏洞的攻击方式，在这个基础上提出了如攻击检测算法等填补漏洞和抵抗攻击的一些技术和措施。最后在目标板上成功移植了优化后的LwIP。 本文同时还设计了一种能够提供足够多软定时器资源的算法。在不需要操作系统支持的情况下，软定时器可以给多任务的系统提供足够的定时服务，而且不影响中断处理时间。并且具有自动回调功能，启动一次以后就可自动调用定时器。此软定时器使用方便且易移植，大大方便了本课题多次使用定时器的需要。课题结合具体项目“蓄电池状态记录仪的设计”，分析了它的各个功能模块，设计了其系统结构。对各个功能模块的设计与实现进行了代码编写和测试，借助于TFTP服务器实现了基于协议的嵌入式目标板和PC机间的网络通信。 本课题经过几个月的软硬件设计和现场测试，已实现了最初的设计目标。构建出了实验硬件平台和一个多任务多协议的基本实时系统框架。以后的开发者可以不必深入了解μ C/OS-Ⅱ实时操作系统和嵌入式TCP/IP协议栈的情况下就可以方便的创建一个嵌入式网络控制系统，并能在平台上开发其它的应用任务，为以后的研究提供了参考并奠定了基础。
上传时间： 2013-04-24
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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
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论文通过分析国内外数字水印的发展现状，针对目前市场上假冒伪劣商品泛滥的实际问题，介绍了一种基于ARM9（S3C2410X）的数字水印商标检测仪的设计。 为了选择鲁棒性好的数字水印提取算法，论文介绍了用MATLAB对离散余弦变换、小波变换和基于主要特征方向向量的DCT和DWT相结合的算法的仿真过程，包括三种检测算法在无噪声且无攻击、有噪声、滤波以及RST攻击（旋转、放缩、平移）等情况。通过仿真结果的对比，最后选择了基于主要特征方向向量的DCT和DWT相结合的算法作为商标检测仪数字水印的提取算法。 在商标检测仪的软硬件实现过程中，论文首先介绍了检测仪的硬件设计，包括ARM9处理芯片及其外围扩展电路，采集设备，人机接口等部分。然后研究了基于ARM9的关于Bootload启动代码的引导以及Linux操作系统的移植，并建立了嵌入式交叉编译环境，为检测仪的设计和研究构建了一个良好的平台。在软件设计方面，主要介绍了用C语言实现基于主要特征方向向量的DCT和DWT相结合的算法，其中包括小波变换、离散余弦变换、Zigzag排列和相关检测程序等，另外，论文还对数字水印商标检测仪的图像采集、人机交互、终端显示等程序的设计方法进行了论述。
上传时间： 2013-07-02
上传用户：tdyoung
在变强噪音的情况下，语音识别的正确率会迅速下降；当噪声较强并且强度不断发生变化的时候，端点检测是一个难题；提出了两种方法保证噪声较强而且强度不断发生改变情况下的语音识别率：基于LPC距离的端点检测算法
上传时间： 2013-07-19
上传用户：chongcongying
智能城市公交系统为解决城市交通拥堵、空气污染，降低交通事故提供了解决方案，并在世界各国达成广泛的共识。我国政府为改善城市公共交通系统投入了大量的财力对公交系统进行升级和改造，智能调度、自动报站、车辆监控等新技术应用于城市公交系统中。IEEE802.15.4/ZigBee标准的制定，不仅为工业控制、家居自动化控制和遥测遥控等领域提供了一种无线互联互通的标准，而且给智能公交系统带来了新的生机，为智能交通系统及相关产业的发展提供了有力的契机。 本文给出了IEEE802.15.4/ZigBee标准的介绍，给出了协议栈框架结构，从物理层到应用层进行了分析，并将ZigBee技术与其他无线通信技术做了比较，分析了ZigBee技术应用的场合。 在查阅大量参考文献的基础上，，设计了基于ZigBee技术的智能公交系统的框架结构，分析了始发站、中间站、终点站的功能，并尝试采用挪威Chipcon公司的ZigBee—CC2430无线模块来代替GPS技术实现公交车辆自动报站。 在始发站停车场监控系统中，重点研究ZigBee定位机制，研究了多边定位算法、几何算法、加权质心算法等，并改进现有的定位算法，并使用MATLAB工具进行仿真分析，实现了基于ZigBee技术的公交车定位系统；在中间站电子站牌设计中采用能量检测算法实现了与车载终端的通讯，编写了电子站牌和公交车载终端的通信协议并实地测试了自动报站功能。 最后设计了以Philips公司的ARM7芯片LPC2364为微处理器的智能公交车载终端，并给出了各部分的硬件电路设计。
上传时间： 2013-05-25
上传用户：561596
随着计算机网络的广泛应用以及嵌入式技术、图像技术的不断进步，视频监控领域进入了一个快速发展的时期。基于嵌入式技术的视频监控技术作为一种先进的、廉价的视频监控技术，为视频监控设备的开发提供了一种全新解决方案。近年来，采用无线网络技术的视频监控系统由于其更低廉的价格、更灵活的部署方式受到广大视频监控用户的青睐，逐渐成为视频监控技术的发展方向之一。 运动目标检测算法是一种在视频图像检测中经常使用的算法，主要用来发现视频中的运动物体。在视频监控系统中引入运动目标检测算法可使监控系统具备简单的智能功能，即在有运动物体进入监控区域时才传输视频并录像。常用的运动目标检测算法包括帧间差分法和背景差法等。 论文在融合嵌入式技术、运动目标检测技术的基础上，结合视频监控系统在室内及小型办公场所应用的实际需求，提出了一种基于嵌入式技术的无线智能视频监控系统解决方案。该方案的视频监控端采用三星公司基于ARM体系结构的芯片S3C2440A作为处理器，在使用该处理器的硬件板上构建了嵌入式Linux操作系统作为应用程序开发的平台。在视频监控系统的视频监控端应用程序开发中，论文分析了帧间差分法和背景差法的优缺点，并在此基础上实现了两种算法的融合，完成了在视频采集的同时实现对运动物体的检测。系统的PC视频接收端应用程序使用C＃语言编写，程序开发中使用了网络编程技术，在Windows操作系统下实现了视频接收、录像及录像播放功能。 实验结果表明，论文设计圆满地完成了功能要求，对基于嵌入式平台的监控系统设计具有很大的参考价值。
上传时间： 2013-06-11
上传用户：asdkin
随着网络、通信和微电子技术的快速发展和人民物质生活水平的提高，视频监控系统以其直观、方便和信息内容丰富的特点而被广泛的应用。本文利用ARM+DSP的双核结构，对基于ARM+DSP嵌入式的视频监控系统进行了设计和研究。 本系统大致分成两部分-DSP图像采集处理部分和ARM实时控制应用部分两部分。子系统分别选用TMS320DM642和AT91RM9200作为两部分的主控芯片，利用它们各自的优势在系统中发挥不同的功能。 DSP的图像采集处理部分通过CCD摄像头对特定的区域采集视频图像，并由视频解码芯片进行视频解码处理。处理后的数字视频信号放入DSP内通过视频运动检测算法进行图像处理，以掌握是否有异常的情况发生。如果有异常情况发生，则立刻由DSP向ARM实时控制应用部分施加中断信号，并将识别处理后的结果全部发送过去。 ARM的实时控制应用部分实现对DSP图像采集处理部分的实时控制，实现支持Linux平台的硬件架构，实现网口、串口和USB等接口用于数据传输，实现图像的显示和友好的人机界而等等。ARM实时控制应用部分本身不参与图像识别和处理相关的算法实现，而只是配合DSP将图像处理的结果显示出来，并在恰当的时机触发外部控制器实现一定的对外控制功能。 基于ARM+DSP架构的视频监控系统的设计思想与实现原理，本系统分为控制模块和视频处理模块，二者独立开发和调试，通过HPI并行方式连接，提高了软硬件任务的模块化程度，增加了系统的稳定性、可靠性和灵活性，符合嵌入式视频监控的功能要求，可以面对日益复杂的视频应用。本文还介绍了基于AT91RM9200处理器子系统开发板的底层BootLoader程序的开发和对Linux操作系统移植的过程。最后论文在设计并实现的基础上对系统的改进提出了一些新的方法和建议。
上传时间： 2013-06-19
上传用户：金宜
随着现代科学技术的发展和人民生活水平的提高，人们对住宅的安全性提出了更高的要求。由于视频监控具有直观、方便、信息内容丰富等的特点，而被广发的应用各种安防系统中。现有的家居监控系统智能化程度低，无法更好的适应家居安防系统的要求，因此研究并开发出适合人们需要的智能化家居视频监控系统具有重要的意义。 本课题针对现有家居视频监控系统的问题，选用SAMSLING公司基于ARM9核的S3C2410芯片作为CPU，扩展了USB摄像头、Internet芯片、红外传感器模块、液晶屏、键盘等外围设备，设计出一种基于ARM的智能家居网络视频监控系统。该系统的功能主要包括：摄像头采集图像并在LCD上进行显示；在户外PC上可以通过网络查看ARM端家中情况，图像经过压缩后进行传输；截取图像进行人脸检测；当检测到人脸时，GPRS发送短信通知主人有入侵情况发生；检测到人脸的图像压缩后进行存储。 本文介绍了系统各个硬件型号的选取，硬件的性能参数，硬件引脚和寄存器参数，设计了各个硬件之间的接口电路。系统的软件部分采用嵌入式Linux作为操作系统，在目标板上移植了引导程序、Linux裁剪后的系统和文件系统，在此基础上实现了摄像头图像采集和LCD上的显示、基于肤色和模板匹配的人脸检测算法、基于DCT变换的有损图像压缩算法、GPRS短信发送、图像网络传输等软件功能。 试验结果表明，本系统能够较好的实现预期的功能，具有较好的稳定性和应用前景。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：四只眼
嵌入式人脸识别系统建立在嵌入式操作系统和嵌入式硬件系统平台之上,具有起点高、概念新、实用性强等特点。它涉及嵌入式硬件设计、嵌入式操作系统应用开发、人脸识别算法等领域的研究；嵌入式人脸识别系统携带方便、安装快捷、机动性强,可广泛应用于各类门禁系统、户外机动布控的实时监测等特殊场合,因此对嵌入式人脸识别的研究工作具有突出的理论意义和广泛的应用前景。 本文是上海市经委创新研究项目《射频识别RFID系统-自动识别和记录人群的身份》(编号：04-11-2)与上海市科委AM基金项目《基于ARM和RFID芯片的自组织安全监控系统的研制》(编号：0512)的主要研究内容之一。论文从构建自动人脸识别系统所需解决的若干关键问题入手,重点探讨了基于嵌入式ARM微处理器的实时人脸检测、关键特征定位、高效的人脸特征描述、鲁棒的人脸识别分类器及自动人脸识别系统设计等问题的研究。论文的主要工作和创新点表现在以下方面： 1实现了结合肤色校验的Haar特征级联分类器嵌入式实时人脸检测,提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法。 复杂背景中的人脸检测是自动人脸识别系统首先要解决的关键问题,通过对基于肤色模型和基于Haar特征级联强分类器的人脸检测算法的分析研究,综合两个算法的优点,提出了基于肤色模型校验和Haar特征级联强分类器的嵌入式实时人脸检测算法。实验结果表明,该算法不仅解决了复杂背景中的类肤色和类人脸结构问题,而且具有较高的检测率和较快的检测速度,同时对光照、尺度等变化条件下的人脸检测也具有较强的鲁棒性。 人眼检测与瞳孔定位在人脸归一化和有效人脸特征抽取等方面起着非常重要的作用,为了快速检测人眼并精确定位人眼瞳孔中心,论文提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法,首先利用人眼检测分类器在人脸区域内完成对人眼位置的检测,然后通过对检测到的人眼进行遮罩掩磨、简单图像形态学变换及椭圆拟合实现瞳孔中心的精确定位。测试结果表明该算法只需几百毫秒便能完成人眼检测与瞳孔中心定位整个过程,在保证检测速度较快的同时,还能确保较高的定位精度。 2 针对传统线性判别分析法存在的小样本问题(sss),通过调整Fisher判别准则,实现了自适应线性判别分析算法及相应的人脸识别方法人脸识别中的小样本问题使线性判别分析算法的类内散布矩阵发生严重退化,导致问题无法求解。本文在人脸识别小样本问题的基础上,通过调整Fisher判别准则,利用类间散布矩阵的补空间巧妙地避开类内散布矩阵的求逆运算,通过训练集每类样本的样本数信息自适应改变调整参数,实现了自适应线性判别分析算法,实验结果表明,该算法能有效解决人脸识别中的小样本问题。 3 提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,有效地解决了Gabor特征抽取维数过高的问题。 Gabor小波对图像的光照、尺度变化具有较强鲁棒性,是一种良好的人脸特征表征方法。但维数过高的Gabor特征造成应用系统的维数灾难,为解决Gabor特征的维数灾难问题,论文第四章提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,该算法不仅有效地降低了人脸特征向量维数,缩小了人脸特征库的规模,同时降低了核心算法的时间和空间复杂度,而且具有与传统Gabor特征抽取算法同样的鲁棒性。 4 结合有效人脸区域的Gabor特征抽取、自适应线性判别分析算法和基于支持向量机分类策略,提出并实现了基于支持向量机的嵌入式人脸识别和嵌入式人像比对系统支持向量机通过引入核技巧对训练样本进行学习构造最小化错分风险的最优分类超平面,不仅具有强大的非线性和高维处理能力,而且具有更强的泛化能力。本文研究了支持向量机的多类分类策略和训练方法,并结合论文中提出的基于有效人脸区域的Gabor特征提取算法、自适应线性判别分析算法,首次在基于Windows CE操作系统的嵌入式ARM平台中实现了具有较强鲁棒性的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统。 5 提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的远距离人脸识别方案为解决嵌入式人脸识别系统在海量人脸库中进行识别的难题,论文提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 客户机(嵌入式平台)完成对人脸图像的检测、归一化处理和人脸特征提取,然后通过无线网络将提取后的人脸特征数据传输到服务器端,由服务器在海量人脸库中完成人脸识别,并将识别后的结果通过无线网络传输到客户机显示输出,从而实现基于客户机/服务器无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 6 结合我们开发的基于ARM的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统,从系统设计的角度探讨了在嵌入式系统中进行人脸识别应用设计的思路及应该注意的问题虽然嵌入式人脸识别系统的性能很大程度上取决于高效的人脸特征描述和鲁棒的人脸识别核心算法。但是,嵌入式系统的设计思想对嵌入式人脸识别系统的性能影响同样值得重视。本文第六章重点阐述了嵌入式自动人脸识别应用系统的设计思路,并结合我们自主开发的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统从系统设计的角度探讨了嵌入式人脸识别应用系统设计中应该注意的关键技术问题。 结合本文提出的算法我们在PC上完成对人脸识别分类器的训练,然后在嵌入式ARM开发平台上实现了嵌入式自动人脸识别、嵌入式人像比对两个便携式人员身份认证系统,经测试运行效果良好。所提出的人脸识别算法不仅具有一定的理论参考价值,而且对于嵌入式系统应用开发、AFR应用系统开发也具有一定的借鉴意义。
上传时间： 2013-05-18
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