波前处理机是自适应光学系统中实时信号处理和运算的核心，随着自适应光学系统得发展，波前传感器的采样频率越来越高，这就要求波前处理机必须有更强的数据处理能力以保证系统的实时性。在整个波前处理机的工作流程中，对CCD传来的实时图像数据进行实时处理是第一步，也是十分重要的一步。如果不能保证图像处理的实时性，那么后续的处理过程都无从谈起。因此，研制高性能的图像处理平台，对波前处理机性能的提高具有十分重要的意义。 论文介绍了本研究课题的背景以及国内外图像处理技术的应用和发展状况，接着介绍了传统的专用和通用图像处理系统的结构、特点和模型，并通过分析DSP芯片以及DSP系统的特点，提出了基于DSP和FPGA芯片的实时图像处理系统。该系统不同于传统基于PC机模式的图像处理系统，发挥了DSP和FPGA两者的优势，能更好地提高图像处理系统实时性能，同时也最大可能地降低成本。 论文根据图像处理系统的设计目的、应用需求确定了器件的选型。介绍了主要的器件，接着从系统架构、逻辑结构、硬件各功能模块组成等方面详细介绍了DSP+FPGA图像处理系统硬件设计，并分析了包括各种参数指标选择、连接方式在内的具体设计方法以及应该注意的问题。 论文在阐述传输线理论的基础上，在制作PCB电路板的过程中，针对高速电路设计中易出现的问题，详细分析了高速PCB设计中的信号完整性问题，包括反射、串扰等，说明了高速PCB的信号完整性、电源完整性和电磁兼容性问题及其解决方法，进行了一定的理论和技术探讨和研究。 论文还介绍了基于FPGA的逻辑设计，包括了图像采集模块的工作原理、设计方案和SDRAM控制器的设计，介绍了SDRAM的基本操作和工作时序，重点阐述系统中可编程器件内部模块化SDRAM控制器的设计及仿真结果。 论文最后描述了硬件系统的测试及调试流程，并给出了部分的调试结果。 该系统主要优点有：实时性、高速性。硬件设计的执行速度，在高速DSP和FPGA中实现信号处理算法程序，保证了系统实时性的实现；性价比高。自行研究设计的电路及硬件系统比较好的解决了高速实时图像处理的需求。
上传时间： 2013-05-29
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随着图像分辨率的越来越高，软件实现的图像处理无法满足实时性的需求；同时FPGA等可编程器件的快速发展使得硬件实现图像处理变得可行。如今基于FPGA的图像处理研究成为了国内外的一个热门领域。 本文在FPGA平台上，用Verilog HDL实现了一个研究图像处理算法的可重复配置的硬件模块架构，架构包括PC机预处理和通信软件，控制模块，计算单元，存储器模块和通信适配模块五个部分。其中的计算模块负责具体算法的实现，根据不同的图像处理算法可以独立实现。架构为计算模块实现了一个可添加、移出接口，不同的算法设计只要符合该接口就可以方便的加入到模块架构中来进行调试和运行。 在硬件架构的基础上本文实现了排序滤波，中值滤波，卷积运算及高斯滤波，形态学算子运算等经典的图像处理算法。讨论了FPGA的图像处理算法的设计方法及优化策略，通过性能分析，FPGA实现图像处理在时间上比软件处理有了很大的提高；通过结果的比较，发现FPGA的处理结果达到了软件处理几乎同等的效果水平。最后本文在实现较大图片处理和图像处理窗口的大小可配置性方面做了一定程度的讨论和改进，提高了算法的可用性，同时为进一步的研究提供了更加便利的平台。 整个设计都是在ISE8.2和ModelSim第三方仿真软件环境下开发的，在xilinx的Spartan-3E XC3S500E硬件平台上实现。在软件仿真过程中利用了ISE8.2自带仿真工具和ModelSim结合使用。 本课题为制造FPGA的专用图像处理芯片做了有益的探索性研究，为实现FPGA为核心处理芯片的实时图像处理系统有着积极的作用。
上传时间： 2013-07-29
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H.264/AVC是由ITU和ISO两大组织联合组成的JVT共同制定的一项新的视频压缩技术标准，在较低带宽上提供高质量的图像传输是H.264/AVC的应用亮点。在同样的视觉质量前提下，H.264/AVC比H.263和MPEG-4节约了50％的码率。但H.264获得优越性能的代价是计算复杂度的增加，据估计其编码的计算复杂度大约为H.263的3倍，因此很难应用于实时视频处理领域。针对这一现状，业内做了大量的研究工作，力图降低其计算复杂度和提高运行效率。比如在运动估计方面，国内外在这方面的研究已经很成熟。而针对帧内/帧间预测编码的研究却较少。因此研究预测模式的快速算法具有理论意义和应用价值。 本文在详细研究H.264标准视频压缩编码特点基础上，分析了H.264帧内编码, 帧间编码及变换，量化技术的原理及特点，提出了一种基于局部边缘方向信息的快速帧内模式判决算法，通过结合SAD的模式选择方法来减少模式选择数目。它采用了Sobel梯度算子计算当前块的边缘信息，累加当前块中属于同一方向像素点的边缘矢量构造不同模式下的边缘方向直方图，以便确定最可能的预测模式。该算法有效降低了编码器的运算复杂度，在并未显著降低编码性能的情况下提升了编码器效率。仿真表明：Foreman 图像序列编码性能有了提高，其中PSNR平均降低了0.06dB，Bitrate平均降低了19.4％，这大大提高了视频传输的质量。 另外在帧间预测模式选择算法方面进行了改进研究：按顺序对不同类型进行判决，有选择地去比较可能模式，使得在有效减少需判决的模式数量的同时，结合小块模式搜索中途停止准则来确定最优模式。仿真表明：改进算法相对与原来算法能够节省很多的编码时间（平均下降了49.3％），但带来的图像质星的下降（平均下降0.08dB,可以忽略）和码率较少的增加。 同时在整数DCT变换模块中，提出了一种快速蝶形算法，使得对4×4点数据做一次变换，只需通过8×8次加法和2×8次移位运算便可完成，与原来12×8次加法和4×8次移位相比，新算法大大降低了运算复杂度。 最后介绍FPGA的特点及设计流程，并实现了H.264编解码器中变换编码及量化和熵解码模块的硬件。这种基于FPGA所实现的H.264编码视频处理模块设计具备了成本低，周期短，设计方法灵活等优点，具有广阔的市场应用前景。 仿真表明，通过使用本文提出的帧内/帧间速算法方法可使得H.264编码速度获得显著的提高，使H.264 Baseline编码器能在PC平台上实现实时编码。
上传时间： 2013-07-17
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随着计算机技术的飞速发展，嵌入式系统在人们的生产生活中发挥着越来越重要的作用。近年来，基于ARM处理器和μC/OS-II操作系统的嵌入式技术已经成为当前嵌入式领域的研究热点之一。 论文主要研究基于ARM7处理器和μC/OS-II操作系统的嵌入式测控平台架构，为测控系统开发提供一个方便功能扩展的软硬件环境。在此基础上，以加速度计为对象，利用嵌入式系统的丰富资源，完成对其内部温度及加速度信号的采集实例。硬件设计分为核心系统设计和数据采集控制子系统设计两部分。核心系统主要包括控制核心S3C44BOX模块、存储器模块、调试接口模块、液晶显示模块以及数控键盘模块等。完成了母板的设计与验证，并预留多种接口，增强了可扩展性。采集控制子系统作为数据采集及控制机构，主要由A/D转换芯片完成和串行通信模块，用来接收传感器传输的数据，经ARM处理器分析处理后，通过串行通讯方式与下位机通信。由于有多个下位系统，平台设计扩展了8路带高速缓冲的异步串行通信模块。最后，对各硬件模块进行总体调试，并对调试结果进行了分析。 调试结果表明，该硬件平台不仅响应速度快、成本低、可靠性好，而且具有良好的可移植性和可裁剪性，便于根据实际需求进行功能扩展和裁剪，达到了预期的设计目标。
上传时间： 2013-07-26
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运动控制系统是机器人控制系统的重要组成部分。本文将ARM与CPLD技术应用于机器人运动控制系统，使控制系统更加开放、更加模块化，同时ARM芯片的高速大容量的数据处理能力以及CPLD的高集成度，可编程性，能够逾越以往控制系统中实时、高速、高精度的技术瓶颈. 嵌入式技术是当今最热门的技术之一，由于简洁、高效等优点，使得其广泛应用在各个领域；所谓嵌入式系统就是以应用为中心，以计算机技术为基础，并且软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统。它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、嵌入式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成，用于实现对其它设备的控制、监视或管理等功能。 本文主要阐述了基于嵌入式处理器S3C44B0X的机器人控制器的设计过程。文章首先介绍了机器人本体规划、嵌入式系统和嵌入式微处理器S3C44B0X的结构特点；接着介绍了基于S3C44B0X的智能控制器的设计，包括硬件设计和CPLD软件设计。其中控制器硬件平台扩展了外部存储器、串行口，通过输出PWM信号进入驱动电路模块，从而实现控制机器人运动的目的。在CPLD设计过程中，引入JTAG调试接口，方便系统程序的下载和调试，通过自上而下、分块设计的思想给出了QUARTUSⅡ设计环境下的软件代码。本系统利用不同任务间的切换来实现通信过程，而不再采用无操作系统的工程文件的形式，这样不但有利于项目的调试，也有利于对其它接口的扩展。最后对该控制器进行了测试和分析。
上传时间： 2013-07-18
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- vii - 8.1.1 实验目的 315 8.1.2 实验设备 315 8.1.3 实验内容 315 8.1.4 实验原理 315 8.1.5 实验操作步骤 318 8.1.6 实验参考程序 319 8.1.7 练习题 321- vi - 6.4 USB 接口实验 266 6.4.1 实验目的 266 6.4.2 实验设备 267 6.4.3 实验内容 267 6.4.4 实验原理 267 6.4.5 实验操作步骤 270 6.4.6 实验参考程序 272 6.4.7 实验练习题 280 6.5 SPI接口通讯实验 281 6.5.1 实验目的 281 6.5.2 实验设备 281 6.5.3 实验内容 281 6.5.4 实验原理 281 6.5.5 实验操作步骤 285 6.5.6 实验参考程序 287 6.5.7 练习题 289 6.6 红外模块控制实验 289 6.6.1 实验目的 289 6.6.2 实验设备 289 6.6.3 实验内容 289 6.6.4 实验原理 289 6.6.5 实验操作步骤 291 6.6.6 实验参考程序 291 6.6.7 练习题 296 第七章 基础应用实验 296 7.1 A/D 转换实验 296 7.1.1 实验目的 296 7.1.2 实验设备 296 7.1.3 实验内容 296 7.1.4 实验原理 296 7.1.5 实验设计 298 7.1.6 实验操作步骤 299 7.1.7 实验参考程序 300 7.1.8 练习题 301 7.2 PWM步进电机控制实验 301 7.2.1 实验目的 301 7.2.2 实验设备 301 7.2.3 实验内容 301 7.2.4 实验原理 301 7.2.5 实验操作步骤 309 7.2.6 实验参考程序 311 7.2.7 练习题 313 第八章 高级应用实验 315 8.1 GPRS模块控制实验 315 - v - 5.2 5x4键盘控制实验 219 5.2.1 实验目的 219 5.2.2 实验设备 219 5.2.3 实验内容 219 5.2.4 实验原理 219 5.2.5 实验设计 221 5.2.6 实验操作步骤 222 5.2.7 实验参考程序 223 5.2.8 练习题 224 5.3 触摸屏控制实验 224 5.3.1 实验目的 224 5.3.2 实验设备 224 5.3.3 实验内容 224 5.3.4 实验原理 224 5.3.5 实验设计 231 5.3.6 实验操作步骤 231 5.3.7 实验参考程序 232 5.3.8 练习题 233 第六章 通信与接口实验 234 6.1 IIC 串行通信实验 234 6.1.1 实验目的 234 6.1.2 实验设备 234 6.1.3 实验内容 234 6.1.4 实验原理 234 6.1.5 实验设计 238 6.1.6 实验操作步骤 241 6.1.7 实验参考程序 243 6.1.8 练习题 245 6.2 以太网通讯实验 246 6.2.1 实验目的 246 6.2.2 实验设备 246 6.2.3 实验内容 246 6.2.4 实验原理 246 6.2.5 实验操作步骤 254 6.2.6 实验参考程序 257 6.2.7 练习题 259 6.3 音频接口 IIS 实验 260 6.3.1 实验目的 260 6.3.2 实验设备 260 6.3.3 实验内容 260 6.3.4 实验原理 260 6.3.5 实验步骤 263 6.3.6实验参考程序 264 6.3.7 练习题 266 - iv - 4.4 串口通信实验 170 4.4.1 实验目的 170 4.4.2 实验设备 170 4.4.3 实验内容 170 4.4.4 实验原理 170 4.4.5 实验操作步骤 176 4.4.6 实验参考程序 177 4.4.7 练习题 178 4.5 实时时钟实验 179 4.5.1 实验目的 179 4.5.2 实验设备 179 4.5.3 实验内容 179 4.5.4 实验原理 179 4.5.5 实验设计 181 4.5.6 实验操作步骤 182 4.5.7 实验参考程序 183 4.6.8 练习题 185 4.6 数码管显示实验 186 4.6.1 实验目的 186 4.6.2 实验设备 186 4.6.3 实验内容 186 4.6.4 实验原理 186 4.6.5 实验方法与操作步骤 188 4.6.6 实验参考程序 189 4.6.7 练习题 192 4.7 看门狗实验 193 4.7.1 实验目的 193 4.7.2 实验设备 193 4.7.3 实验内容 193 4.7.4 实验原理 193 4.7.5 实验设计 195 4.7.6 实验操作步骤 196 4.7.7 实验参考程序 197 4.7.8 实验练习题 199 第五章 人机接口实验 200 5.1 液晶显示实验 200 5.1.1 实验目的 200 5.1.2 实验设备 200 5.1.3 实验内容 200 5.1.4 实验原理 200 5.1.5 实验设计 211 5.1.6 实验操作步骤 213 5.1.7 实验参考程序 214 5.1.8 练习题 219 - ii - 3.1.1 实验目的 81 3.1.2 实验设备 81 3.1.3 实验内容 81 3.1.4 实验原理 81 3.1.5 实验操作步骤 83 3.1.6 实验参考程序 87 3.1.7 练习题 88 3.2 ARM汇编指令实验二 89 3.2.1 实验目的 89 3.2.2 实验设备 89 3.2.3 实验内容 89 3.2.4 实验原理 89 3.2.5 实验操作步骤 90 3.2.6 实验参考程序 91 3.2.7 练习题 94 3.3 Thumb 汇编指令实验 94 3.3.1 实验目的 94 3.3.2 实验设备 94 3.3.3 实验内容 94 3.3.4 实验原理 94 3.3.5 实验操作步骤 96 3.3.6 实验参考程序 96 3.3.7 练习题 99 3.4 ARM处理器工作模式实验 99 3.4.1 实验目的 99 3.4.2实验设备 99 3.4.3实验内容 99 3.4.4实验原理 99 3.4.5实验操作步骤 101 3.4.6实验参考程序 102 3.4.7练习题 104 3.5 C 语言程序实验一 104 3.5.1 实验目的 104 3.5.2 实验设备 104 3.5.3 实验内容 104 3.5.4 实验原理 104 3.5.5 实验操作步骤 106 3.5.6 实验参考程序 106 3.5.7 练习题 109 3.6 C 语言程序实验二 109 3.6.1 实验目的 109 3.6.2 实验设备 109 3.6.3 实验内容 109 3.6.4 实验原理 109 - iii - 3.6.5 实验操作步骤 111 3.6.6 实验参考程序 113 3.6.7 练习题 117 3.7 汇编与 C 语言的相互调用 117 3.7.1 实验目的 117 3.7.2 实验设备 117 3.7.3 实验内容 117 3.7.4 实验原理 117 3.7.5 实验操作步骤 118 3.7.6 实验参考程序 119 3.7.7 练习题 123 3.8 综合实验 123 3.8.1 实验目的 123 3.8.2 实验设备 123 3.8.3 实验内容 123 3.8.4 实验原理 123 3.8.5 实验操作步骤 124 3.8.6 参考程序 127 3.8.7 练习题 134 第四章 基本接口实验 135 4.1 存储器实验 135 4.1.1 实验目的 135 4.1.2 实验设备 135 4.1.3 实验内容 135 4.1.4 实验原理 135 4.1.5 实验操作步骤 149 4.1.6 实验参考程序 149 4.1.7 练习题 151 4.2 IO 口实验 151 4.2.1 实验目的 151 4.2.2 实验设备 152 4.2.3 实验内容 152 4.2.4 实验原理 152 4.2.5 实验操作步骤 159 4.2.6 实验参考程序 160 4.2.7 实验练习题 161 4.3 中断实验 161 4.3.1 实验目的 161 4.3.2 实验设备 161 4.3.3 实验内容 161 4.3.4 实验原理 162 4.3.5 实验操作步骤 165 4.3.6 实验参考程序 167 4.3.7 练习题 170 目 录 I 第一章 嵌入式系统开发与应用概述 1 1.1 嵌入式系统开发与应用 1 1.2 基于 ARM的嵌入式开发环境概述 3 1.2.1 交叉开发环境 3 1.2.2 模拟开发环境 4 1.2.3 评估电路板 5 1.2.4 嵌入式操作系统 5 1.3 各种 ARM开发工具简介 5 1.3.1 ARM的 SDT 6 1.3.2 ARM的ADS 7 1.3.3 Multi 2000 8 1.3.4 Embest IDE for ARM 11 1.3.5 OPENice32-A900仿真器 12 1.3.6 Multi-ICE 仿真器 12 1.4 如何学习基于 ARM嵌入式系统开发 13 1.5 本教程相关内容介绍 14 第二章 EMBEST ARM实验教学系统 17 2.1 教学系统介绍 17 2.1.1 Embest IDE 集成开发环境 17 2.1.2 Embest JTAG 仿真器 19 2.1.3 Flash 编程器 20 2.1.4 Embest EduKit-III开发板 21 2.1.5 各种连接线与电源适配器 23 2.2 教学系统安装 23 2.3 教学系统的硬件电路 27 2.3.1 概述 27 2.3.2 功能特点 27 2.3.3 原理说明 28 2.3.4 硬件结构 41 2.3.5 硬件资源分配 44 2.4 集成开发环境使用说明 51 2.4.1 Embest IDE 主框架窗口 51 2.4.2 工程管理 52 2.4.3 工程基本配置 55 2.4.4 工程的编译链接 71 2.4.5 加载调试 72 2.4.6 Flash编程工具 80 第三章 嵌入式软件开发基础实验 81 3.1 ARM汇编指令实验一 81
上传时间： 2013-04-24
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随着计算机与信息技术的发展，生物特征识别技术受到了广泛的关注。指纹识别是生物特征识别中的一项重要内容，一直以来是国内外的研究热点。 嵌入式自动指纹识别是指指纹识别技术在嵌入式系统上的应用。传统的嵌入式自动指纹识别系统多采用单片DSP或MIPS处理器来完成算法，由于DSP或MIPS处理器只能根据程序顺序执行，在指纹匹配过程中只能和整个库中的指纹进行一一匹配，因此这类系统在处理较大指纹库时下匹配时间相当长。为了克服这个缺点，本文构建了浮点DSP和FPGA协同处理构架的硬件平台，充分利用DSP在计算上的精确度和FPGA并行处理的特点，由DSP和FPGA共同处理匹配算法。 本文的主要工作如下： 1．设计了一个硬件系统，包括DSP处理器、FPGA、指纹传感器、人机交互接口和USB1.1接口。同时，还设计了各硬件模块的驱动程序，为应用程序提供控制接口。由于系统中DSP工作频率为300MHz，其中某些器件的工作频率达到了100MHz，因此本文还给出了一些信号完整性分析和PCB设计经验。 2．编写了Verilog程序，在FPGA中实现了9路指纹的并行匹配。由于FPGA本身的局限性，实现原有匹配算法有很大困难。在简化原有匹配算法的基础上本文提出了便于FPGA实现“粗匹配”算法。此外，还设计了用于和DSP通信的接口模块设计。 3．完成了系统应用程序设计。在使用uC/OS-Ⅱ实时操作系统的基础上设计了各系统任务，通过调用驱动程序控制和协调各硬件模块，实现了自动指纹识别功能。为了便于存放指纹特征信息，设计了指纹库数据结构，实现了指纹库添加、删除、编辑的功能。 最终，本系统实现了高效、快速的进行指纹识别，各模块工作稳定。同时，模块化的软硬件设计使本系统便于进行二次开发，快速应用于各种场合。
上传时间： 2013-06-04
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波前处理机是自适应光学系统中实时信号处理和运算的核心，随着自适应光学系统得发展，波前传感器的采样频率越来越高，这就要求波前处理机必须有更强的数据处理能力以保证系统的实时性。在整个波前处理机的工作流程中，对CCD传来的实时图像数据进行实时处理是第一步，也是十分重要的一步。如果不能保证图像处理的实时性，那么后续的处理过程都无从谈起。因此，研制高性能的图像处理平台，对波前处理机性能的提高具有十分重要的意义。 论文介绍了本研究课题的背景以及国内外图像处理技术的应用和发展状况，接着介绍了传统的专用和通用图像处理系统的结构、特点和模型，并通过分析DSP芯片以及DSP系统的特点，提出了基于DSP和FPGA芯片的实时图像处理系统。该系统不同于传统基于PC机模式的图像处理系统，发挥了DSP和FPGA两者的优势，能更好地提高图像处理系统实时性能，同时也最大可能地降低成本。 论文根据图像处理系统的设计目的、应用需求确定了器件的选型。介绍了主要的器件，接着从系统架构、逻辑结构、硬件各功能模块组成等方面详细介绍了DSP+FPGA图像处理系统硬件设计，并分析了包括各种参数指标选择、连接方式在内的具体设计方法以及应该注意的问题。 论文在阐述传输线理论的基础上，在制作PCB电路板的过程中，针对高速电路设计中易出现的问题，详细分析了高速PCB设计中的信号完整性问题，包括反射、串扰等，说明了高速PCB的信号完整性、电源完整性和电磁兼容性问题及其解决方法，进行了一定的理论和技术探讨和研究。 论文还介绍了基于FPGA的逻辑设计，包括了图像采集模块的工作原理、设计方案和SDRAM控制器的设计，介绍了SDRAM的基本操作和工作时序，重点阐述系统中可编程器件内部模块化SDRAM控制器的设计及仿真结果。 论文最后描述了硬件系统的测试及调试流程，并给出了部分的调试结果。 该系统主要优点有：实时性、高速性。硬件设计的执行速度，在高速DSP和FPGA中实现信号处理算法程序，保证了系统实时性的实现；性价比高。自行研究设计的电路及硬件系统比较好的解决了高速实时图像处理的需求。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：firstbyte
随着图像分辨率的越来越高，软件实现的图像处理无法满足实时性的需求；同时FPGA等可编程器件的快速发展使得硬件实现图像处理变得可行。如今基于FPGA的图像处理研究成为了国内外的一个热门领域。 本文在FPGA平台上，用Verilog HDL实现了一个研究图像处理算法的可重复配置的硬件模块架构，架构包括PC机预处理和通信软件，控制模块，计算单元，存储器模块和通信适配模块五个部分。其中的计算模块负责具体算法的实现，根据不同的图像处理算法可以独立实现。架构为计算模块实现了一个可添加、移出接口，不同的算法设计只要符合该接口就可以方便的加入到模块架构中来进行调试和运行。 在硬件架构的基础上本文实现了排序滤波，中值滤波，卷积运算及高斯滤波，形态学算子运算等经典的图像处理算法。讨论了FPGA的图像处理算法的设计方法及优化策略，通过性能分析，FPGA实现图像处理在时间上比软件处理有了很大的提高；通过结果的比较，发现FPGA的处理结果达到了软件处理几乎同等的效果水平。最后本文在实现较大图片处理和图像处理窗口的大小可配置性方面做了一定程度的讨论和改进，提高了算法的可用性，同时为进一步的研究提供了更加便利的平台。 整个设计都是在ISE8.2和ModelSim第三方仿真软件环境下开发的，在xilinx的Spartan-3E XC3S500E硬件平台上实现。在软件仿真过程中利用了ISE8.2自带仿真工具和ModelSim结合使用。 本课题为制造FPGA的专用图像处理芯片做了有益的探索性研究，为实现FPGA为核心处理芯片的实时图像处理系统有着积极的作用。
上传时间： 2013-05-30
上传用户：水瓶kmoon5
遗传算法是基于自然选择的一种鲁棒性很强的解决问题方法。遗传算法已经成功地应用于许多难优化问题，现已成为寻求满意解的最佳工具之一。然而，较慢的运行速度也制约了其在一些实时性要求较高场合的应用。利用硬件实现遗传算法能够充分发挥硬件的并行性和流水线的特点，从而在很大程度上提高算法的运行速度。 本文对遗传算法进行了理论介绍和分析，结合硬件自身的特点，选用了适合硬件化的遗传算子，设计了标准遗传算法硬件框架；为了进一步利用硬件自身的并行特性，同时提高算法的综合性能，本文还对现有的一些遗传算法的并行模型进行了研究，讨论了其各自的优缺点及研究现状，并在此基础上提出一种适合硬件实现的粗粒度并行遗传算法。 我们构建的基于FPGA构架的标准遗传算法硬件框架，包括初始化群体、适应度计算、选择、交叉、变异、群体存储和控制等功能模块。文中详细分析了各模块的功能和端口连接，并利用硬件描述语言编写源代码实现各模块功能。经过功能仿真、综合、布局布线、时序仿真和下载等一系列步骤，实现在Altera的Cyclone系列FPGA上。并且用它尝试解决一些函数的优化问题，给出了实验结果。这些硬件模块可以被进一步综合映射到ASIC或做成IP核方便其他研究者调用。 最后，本文对硬件遗传算法及其在函数优化中的一些尚待解决的问题进行了讨论，并对本课题未来的研究进行了展望。
上传时间： 2013-07-22
上传用户：谁偷了我的麦兜
