Scaler是平板显示器件(FPD，Flat Panel Display)中的重要组成部分，它将输入源图像信号转换成与显示屏固定分辨率一致的信号，并控制其显示在显示屏上。本文在研究图像缩放算法和scaler在FPD中工作过程的基础上，采用自上而下(Top-down)的设计方法，给出了scaler的设计及FPGA验证。该scaler支持不同分辨率图像的缩放，且缩放模式可调，也可以以IP core的形式应用于相关图像处理芯片中。 图像缩放内核是scaler的核心部分，它是scaler中的主要运算单元，完成图像缩放的基本功能，它所采用的核心算法以及所使用的结构设计决定着缩放性能的优劣，也是控制芯片成本的关键。因此，本文从缩放内核的结构入手，对scaler的总体结构进行了设计；通过对图像缩放中常用算法的深入研究提出了一种新的优化算法——矩形窗缩放算法，并对其计算进行分析和简化，降低了计算的复杂度。FPGA设计中，采用列缩放与行缩放分开处理的结构，使用双口RAM作为两次缩放间的数据缓冲区。使用这种结构的优势在于：行列缩放可以同时进行，数据处理的可靠性高、速度快：内核结构简单明了,数据缓冲区大小合适，便于设计。此外，本文还介绍了其他辅助模块的设计，包括DVI接口信号处理模块、缩放参数计算与控制模块以及输出信号检测与时序滤波模块。 本设计使用Verilog HDL对各模块进行了RTL级描述，并使用Quartus II7.2进行了逻辑仿真，最后使用Altera公司的FPGA芯片来进行验证。通过逻辑验证和系统仿真，证明该scaler的设计达到了预期的目标。对于不同分辨率的图像，均可以在显示屏上得到稳定的显示。
上传时间： 2013-05-30
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随着社会的发展，人们对电力需求特别是电能质量的要求越来越高。但由于非线性负荷大量使用，却带来了严重的电力谐波污染，给电力系统安全、稳定、高效运行带来严重影响，给供用电设备造成危害。如何最大限度的减少谐波造成的危害，是目前电力系统领域极为关注的问题。谐波检测是谐波研究中重要分支，是解决其它相关谐波问题的基础。因此，对谐波的检测和研究，具有重要的理论意义和实用价值。 目前使用的电力系统谐波检测装置，大多基于微处理器设计。微处理器是作为整个系统的核心，它的性能高低直接决定了产品性能的好坏。而这种微处理器为主体构成的应用系统，存在效率低、资源利用率低、程序指针易受干扰等缺点。由于微电子技术的发展，特别是专用集成电路ASIC(ApplicationSpecificIntegratedCircuit)设计技术的发展，使得设计电力系统谐波检测专用的集成电路成为可能，同时为谐波检测装置的硬件设计提供了一个新的发展途径。本文目标就是设计电力系统谐波检测专用集成电路，从而可以实现对电力系统谐波的高精度检测。采用专用集成电路进行谐波检测装置的硬件设计，具有体积小，速度快，可靠性高等优点，由于应用范围广，需求量大，电力系统谐波检测专用集成电路具有很好的应用前景。 本文首先介绍了国内外现行谐波检测标准，调研了电力系统谐波检测的发展趋势；随后根据装置的功能需求，特别是依据其中谐波检测国标参数的测量算法，为系统选定了基于FPGA的SOPC设计方案。 本文分析了电力系统谐波检测专用集成电路的功能模型，对专用集成电路进行了模块划分。定义了各模块的功能，并研究了模块间的连接方式，给出了谐波检测专用集成电路的并行结构。设计了基于FPGA的谐波检测专用集成电路设计和验证的硬件平台。配合专用集成电路的电子设计自动化(EDA)工具构建了智能监控单元专用集成电路的开发环境。 在进行FPGA具体设计时，根据待实现功能的不同特点，分为用户逻辑区域和Nios处理器模块两个部分。用户逻辑区域控制A/D转换器进行模拟信号的采样，并对采样得到的数字量进行谐波分析等运算。然后将结果存入片内的双口RAM中，等待Nios处理器的访问。Nios处理器对数据处理模块的结果进一步处理，得到其各自对应的最终值，并将结果通过串行通信接口发送给上位机。 最后，对设计实体进行了整体的编译、综合与优化工作，并通过逻辑分析仪对设计进行了验证。在实验室条件下，对监测指标的运算结果进行了实验测量，实验结果表明该监测装置满足了电力系统谐波检测的总体要求。
上传时间： 2013-04-24
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图像缩放在图像处理领域中，发挥着重要作用。图像的分辨率调整和格式变换，都需要用到图像缩放技术。随着多媒体技术和大规模集成电路的发展，利用硬件实现视频图像无级缩放已成为图像处理研究的一个重要课题。 图像缩放通常由插值算法实现。传统的插值算法由于实现原理的局限性，在缩放时容易引起边缘锯齿或细节模糊现象。针对传统插值算法的这个不足，出现了许多基于边缘改进的算法。但这些算法一般只能完成2k倍数插值，无法真正做到基于边缘的无级缩放。 为了实现基于边缘改进的无级缩放，本文做了如下五个方面的研究工作： 1.系统回顾了图像缩放技术，包括传统图像缩放技术和多边缘检测插值，分析了这些图像缩放技术的优缺点。 2.重点研究了新兴的方向多项式插值算法，该算法能够真正完成基于边缘改进的无级缩放。 3.提出改进的方向多项式插值算法(IOPI算法)，该算法针对硬件实现，做了两个方面改进：提出EDV算法，简化边缘方向的确定；提出Cubic6逼近插值算法(A-Cubic6算法)，改善平坦区域缩放效果。其中的EDV算法通过加减、比较模块，完成边缘方向的确定。相比原算法中的乘除法、直方图计算，大大简化了硬件实现，降低了硬件实现成本。A-Cubic6算法利用查找表简化了Cubic6点插值算法的实现，而且明显改善了非边缘区域的缩放效果。 4.研究缩放算法与图像质量的评价方法。比较、分析各算法的软件仿真结果，得出结论：本文提出的IOPI算法在平坦区域和边缘区域都具有比其它算法更突出的效果。 5.结合实时视频处理要求，研究了IOPI算法的FPGA实现。已完成最近邻域插值和A-Cubic6算法的FPGA实现，可以在硬件平台上稳定工作。
上传时间： 2013-06-05
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随着21世纪的到来,计算机技术,信息处理技术,半导体技术和网络技术不断发展,人类社会进入了信息化时代。与此同时,无线视频传感器网络也得到了突飞猛进的发展,成为当今国际上备受关注的热点研究领域。无线视频传感器网络有着很多的优点和十分广泛的应用前景。在军事,工业,城市管理和监控系统等重要领域都有潜在的使用价值。 无线视频传感器网络有着显著的特征,例如：网络节点能源有限；网络带宽有限；对处理速度要求较高等。由此可见,传统的视频编码标准无法应用于无线视频传感器网络。MPEG-4,H.263,H.264等视频编码标准,全是基于运动估计补偿实现的,计算量十分巨大,在能量,存储空间和处理能力均有限的节点难以实现这类高复杂度的编码算法。 本文针对无线视频传感器网络对视频编码算法的具体需求,提出一种基于运动检测的低复杂度视频编码算法。该算法只对当前编码帧中的运动对象进行编码,并且以面向对象的结构输出码流。实验结果表明,与H.264全I帧编码相比,本文提出的算法编码速度提高了约3倍,编码性能提高了约2dB。与H.264基本档次相比,虽然编码性能略有下降,但是编码速度平均提高了8倍左右。因此,本文提出的算法可以在编码效率和编码速度之间获得很好的折衷,在一定程度上可以满足无线视频传感器网络的需求。 本文选用ALDVK_270作为硬件实验平台。在分析算法结构的同时,结合嵌入式系统的特点,从算法,内存,高级语言和汇编语言等几个方面提出优化方案,最终在ARM嵌入式平台下实现了面向无线视频传感器网络的低复杂度视频编码算法。测试结果表明,与优化前相比,优化后的编码速度有了很大的提高,对于CIF格式的监控视频序列能够满足实时处理的要求。
上传时间： 2013-07-26
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心血管系统疾病是现今世界上发病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作为一种非稳态的心电变异性现象，是指心电T波段振幅、形态甚至极性逐拍交替变化。大量研究表明，TWA与室性心律失常、心脏性猝死等有直接密切的关系，已成为一种无创独立性预测指标。随着数字信号处理技术和计算机技术的迅速发展，微伏级的TWA已经可以被检出，并且精度越来越高。本文以T波交替检测为中心，基于ARM给出了T波交替检测技术原理性样机的硬件及软件，实现实时监护的目的。 在TWA检测研究中，需要对心电信号进行预处理，即信号去噪和特征点检测。小波分析以其多分辨率的特性和表征时频两域信号局部特征的能力成为我们选取的心电信号自动分析手段。文中采用小波变换将原始心电信号分解为不同频段的细节信号，根据三种主要噪声的不同能量分布，采用自适应阈值和软硬阈值折衷处理策略用阈值滤波方法对原始信号进行去噪处理：同时基于心电信号的特征点R峰对应于Mexican-hat小波变换的极值点，因此我们使用Mexican-hat小波检测R峰，通过附加检测方案确保了位置的准确性，并根据需要提出了T波矩阵提取方法。 随后文章介绍了T波交替的产生机理及研究进展，分别从临床应用和检测方法上展现了目前TWA的发展进程，并利用了谱分析法、相关分析法和移动平均修正算法分别从时域和频域对一些样本数据进行T波交替检测。在检测中谱分析法抗噪能力较强，但作为一种频域检测方法，无法检测非稳态TWA信号，而相关分析法受呼吸、噪声影响较大，数据要求较高，因此可以在谱分析检测为阳性TWA基础上，再对信号进行相关分析，从而克服自身算法缺陷，确定交替幅度和时间段。最后对影响检测结果的因素进行讨论研究，从而降低检测误差。 文章还设计了T波交替检测技术原理性样机的关键部分电路和软件框架。硬件部分围绕ARM核的Samsung S3C44BOX为核心，设计了该样机的关键电路，包括采集模块、数据处理模块(外部存储电路、通信接口电路等)。其中在采集模块中针对心电信号是微弱信号并且干扰大的特点，采用了具有高共模抑制比和高输入阻抗的分级放大电路，有效的提取了信号分量：A/D转换电路保证了信号量化的高精度。利用USB接口芯片和删内部异步串行通讯实现系统与外界联系。系统软件中首先介绍了系统的软件开发环境，然后给出了心电信号分析及处理程序设计流程图及实现，使它们共同完成系统的软件监护功能。
上传时间： 2013-07-27
上传用户：familiarsmile
随着国民经济的发展，电力电子设备得到广泛应用，使得电网中的谐波污染越来越严重，极大地危害了电力设备的安全运行。电网中的谐波成份非常复杂，因此谐波的检测分析，是消除或降低谐波污染的前提。 通过大量资料的收集、阅读及相关技术的研究，本文分析了嵌入式系统在电力系统测控中的应用优势，设计了以ARM7TDMI内核处理器LPC2214为核心的电网谐波检测分析系统。系统主要实现低压配电网三相电压、电流的谐波检测与分析，包括电量数据采集和谐波分析两个部分。详细分析了谐波检测分析系统的工作原理，明确了系统功能需求，对系统各模块进行了设计，通过多路同步采集将电网电量数据输入系统，在处理器中完成数据倒序处理和快速傅立叶变换等相关的运算处理工作，可以得到各次谐波含量。 通过文中设计的硬件同步电路，可以准确获得电网信号三相电压与电流周期，通过同步采样的方法，消除或减小因快速傅立叶变换存在的频谱泄漏和栅栏效应的误差。结合谐波检测分析的需求与FFT算法的特点，为了减小响应时间，提高运算速度，采用了实序列快速傅立叶变换对数据的整合运算，即通过一次快速傅立叶变换运算，完成各相电流与电压两组数据从时域到频域的转换，并分析得到频域幅值和时域幅值之间的线性关系，避免了傅立叶反变换运算，提高了运算速度，实现谐波的准确检测。 最后经过样机测试证明，本文设计的电网谐波检测与分析系统能够准确、可靠的实现谐波含量的检测与分析。
上传时间： 2013-07-10
上传用户：zfh920401
摘要:"红外弱小目标检测"是红外搜索跟踪系统、红外雷达预警系统、红外成像跟踪系统的核心技术,因此红外小目标的检测是当前一项重要的研究课题.目前的发展方向是研究运算量小、性能高、利于硬件实时实现的检测和跟踪算法.该文在前人研究的基础上,着重研究了Marr视觉计算理论在红外小目标检测技术中的应用.从Marr算法的理论基础——高斯平滑滤波器与拉普拉斯算子的相关知识以及Marr的计算视觉理论基础开始,进行了 2G(Laplacian of Gaussian,高斯—拉普拉斯)滤波器、LoG(Laplacian ofGaussian,高斯—拉普拉斯)模板以及 2G滤波器在人类视觉、边缘检测、边缘处理的物理意义以及神经生理学意义方面的分析讨论,提出了易于FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)实现的基于Marr计算视觉的红外图像小目标检测方法.该方法可根据目标大小自动设计检测模板,在滤除不相关的噪声的同时又保留闭合的目标边缘,从而检测出目标.将该方法用FPGA实现,满足了检测过程中的实时性.考虑到工程中的应用,该文对该方法在FPGA中的具体实现给出了设计总体思路和详细流程.由于FPGA具有对图像数据的实时处理能力,而且该算法在FPGA中的具体实现中对资源的合理使用进行了综合考虑,因此该算法能够实时、有效地实现目标检测.并在此基础上对小目标的检测研究前景进行展望.
上传时间： 2013-07-04
上传用户：萌萌哒小森森
作为一项正在兴起的无线应用服务,无线局域网已在机场、校园、会议室、甚至在家庭都有所应用.它正叩开高速无线数据业务市场的大门.目前,无线局域网仍处于众多标准共存时期.每一标准的背后都有大公司或者大集团的支持.在众多无线局域网协议中IEEE802.11a协议是很有特色的一个,它的优势在于采用了正交频分复用(OFDM)方式来传输数据,该技术可帮助提高速度和改进信号质量,并可克服干扰,因此得到众多关注.为了让这种高速的局域网真正应用到实际中,我们的项目就是要在硬件上实现基于IEEE802.11a协议的OFDM系统的发射机和接收机,而本文的主要工作就是用FPGA实现这个系统的内接收机.内接收机主要包括同步估计和信道估计.但是目前OFDM系统中包括同步、信道编码、信道估计、用户检测、降低峰均比等一些关键技术在具体实现上还存在着一些困难.许多文献对这些关键技术基本停留在理论上的讨论,与具体的实现还存在很大的差距.因此本文通过研究同步和信道估计的多种算法的性能和其实现的复杂度,提出一种适合在IEEE802.11a协议环境下的同步算法和信道估计,用FPGA加以实现.首先本文总结了目前OFDM系统信道估计的算法.在此基础上详细的讨论了基于IEEE802.11a协议的OFDM系统可以采用的信道估计方法:(1)提出了借助训练序列的LS估计法和LS-average估计法,分别在AWGN信道和多径信道对这两种方法进行了比较,证明无论在哪种信道环境下后者性能都要好于前者.为了能够进一步提高信道估计器的性能,在LS-average算法的基础上提出了消噪算法(NRA).(2)提出了借助导频的DFT插值算法.其次本文总结了目前OFDM系统同步的算法.OFDM系统同步包括定时同步和载波同步,其中定时同步又分为符号同步和抽样同步.本文主要是研究定时同步,而载波同步只是简单的讨论,因为在这项目中这是另有负责人.本文针对基于IEEE802.11a协议的OFDM系统把定时同步分为粗定时同步和细定时同步.然后分别对粗定时同步和细定时同步进行了详细的讨论.其中对粗定时同步的方法有:利用短训练序列和利用循环前缀,并对这两种方法进行了比较.对细定时同步是利用导频来跟踪.最后根据前面两章提出的算法所分析的结果,以及突发OFDM系统的信号和信道特征,选取了其中一种信道估计算法和定时同步算法,结合合作伙伴所提出的载波同步算法一起用FPGA实现整个基于IEEE802.11a协议的OFDM系统的内接收机,并分别测试了各个模块的性能以及综合模块的性能.
上传时间： 2013-05-26
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目前,以互联网业务为代表的网络应用,正快速地向包括数据、语音、图像的综合宽带多媒体方向发展,构建宽带化、大容量、全业务、智能化的现代通信网络已成为大势所趋.宽带无线接入(BWA)凭借其组网快速灵活、运营维护方便及成本较低等竞争优势,迅速成为市场热点,各种微波、无线通信领域的先进手段和方法不断引入,各种宽带无线接入技术迅速涌现.由于BWA要用于非视距传输,所以必须考虑无线信道的多经效应.而OFDM技术凭借着鲁棒的对抗频率选择性衰落能力和极高频谱效率引起了学术界和工业界的高度重视.其基本思想是把调制在单载波上的高速串行数据流,分成多路低速的数据流,调制到多个正交载波上并行传输,这样在传输时,虽然整个信道是频率选择性衰落,但是各个子信道却是平坦衰落,有效对抗了多经效应,同时由于各个子载波是正交的,极大提高了频谱效率.可以预料的是,随着通信系统将向基于IPv6核心网的全IP包的传输方向发展,越来越多的通信系统将具有"突发模式"的特征.本文关注的正是突发OFDM系统接收机设计和实现.由于IEEE 802.11a无线局域网是OFDM技术第一次真正的应用于突发系统,实现了面向IP的无线宽带传输,所以基于IEEE 802.11a的突发OFDM系统有着重要的借鉴和研究价值,本文也正是围绕着这个中心而展开.本文的各章节安排如下:在第一章中主要介绍OFDM的技术原理和在宽带无线接入中的应用,同时引出本文所关注的突发OFDM接收机设计.在第二章中先介绍了相干接收和信道估计的概念,重点分析了本文所采用的WLAN信道模型和信道估计算法,然后在得到同步误差表达式的基础上,先用星座图直观的表现OFDM系统中各种同步误差的影响,再从信噪比损失的角度对符种同步误差进行分析.第三章是本文的重点之一,在本章中对基于IEEE 802.11a的各种同步算法包括帧检测和符号定时、载波同步和采样时钟同步进行仿真和比较,并针对适合FPGA实现的同步算法进行了重点的分析.第四章也是本文的重点之一,提出了整个OFDM系统平台的硬件结构和基于IEEE 802.11a的接收机FPGA设计方案,然后从整体上介绍了接收机的实现结构,并给出了接收机各个模块的具体设计,最后对整个系统调试过程和测试结果进行了分析.
上传时间： 2013-04-24
上传用户：zhoujunzhen
常模信号是一类非常重要的信号，而专门应用于常模信号的常模算法[1]具有复杂度较低、实现起来比较简单、对阵列模型的偏差不敏感等显著的优点。因此，常模算法引起了众多学者的广泛关注。近年来，常模算法在多用户检测领域[2]的研究越来越受到诸多学者的关注。不仅如此，常模算法在其他领域也是备受瞩目，如常模算法在盲均衡以及波束形成等领域的应用也是目前研究的热点。除此之外，常模算法已经不仅仅局限在应用于常模信号，也可应用于多模信号[3]等。 本文对常模算法在多用户检测领域的应用以及FPGA[4]实现作了较多的研究工作，共分六章进行阐述。第一章为绪论，介绍了论文相关背景和本文的结构；第二章首先对常模算法作了理论分析，并改进了传统的2-2型常模算法，我们称之为M2-2CMA，它在误码率性能上有一些改善；之后在MATLAB平台上搭建了仿真平台，分析了常模算法在多用户检测中的应用；第三章研究了相关文献，简单介绍了FPGA概念及其设计流程和设计方法，并对VerilogHDL以及Quartus软件做了简要介绍；第四章则详细介绍了常模算法的FPGA实现，用一种基于统计数据的方法确定了数据位长及精度，提出了其实现的系统框图，并详细阐述了各主要模块的设计与实现，同时给出了最后的报告文件以及最高数据处理速度；第五章则在MATLAB平台和QuartuslI的基础上搭建了一个仿真平台，借助于平台分析了2-2型常模算法移植到FPGA平台后的性能，对不同的精度对系统性能的影响做了讨论，也统计了不同信噪比、多址干扰下的误码率性能。最后一章是对全文的总结和对未来的展望。
上传时间： 2013-06-23
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