介绍瑞萨单片机硬件开发及其应用和软件手册
上传时间: 2013-06-20
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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: 2013-05-30
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\培训资料\射频硬件知识\硬件测试技术似懂非懂
标签: 硬件测试
上传时间: 2013-08-05
上传用户:Wwill
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
随着交通工具的迅猛发展,智能交通系统(Intelligent TransportationSystems,简称ITS)在交通管理中受到广泛的关注。而在ITS中,车牌识别(LicensePlate Recognition,简称LPR)是其核心技术。车牌识别系统主要由数据采集和车牌识别算法两个部分组成。由于车牌清晰程度、摄像机性能、气候条件等因素的影响,牌照中的字符可能出现不清楚、扭曲、缺损或污迹干扰,这都给识别造成一定难度。因此,在复杂背景中快速准确地进行车牌定位成为车牌识别系统的难点。 本文研究和设计了一种集图象采集,图象识别,图象传输等于一体的实时嵌入式系统。该平台包括硬件系统设计与应用程序开发两个方面,充分利用TI公司的C6000系列DSP强大的并行运算能力、以及FPGA的灵活时序逻辑控制技术,从硬件方面实现系统的高速运行。 本文的主要工作有两部分组成,具体如下: (1) 在硬件设计方面:实现由A/D、电源、FPGA、DSP以及SDRAM和FLASH所组成的车牌识别系统;设计并完成系统的原理图和印制板图;完成电路板调试,以及完成FPGA.在高速图像采集中的veriIog应用程序开发。 (2) 在软件开发方面:完成Philips公司的SAA7113H的配置代码开发,以及DSP底层的部分驱动程序开发。 该系统能够实现25帧每秒的数字视频流图像数据的输出,并由FPGA负责完成一幅720×572数据量的图像采集。DSP负责系统的嵌入式操作,包括系统的控制和车牌识别算法的实现。 目前,嵌入式车牌识别系统硬件平台已经搭建成功,系统软件代码程序也已经开发完成。本系统能够实现高速图像采集、嵌入式操作与车牌识别算法、UART数据通信等功能,具有速度快、稳定性高、体积小、功耗低等特点,为车牌识别算法提供一个较好的验证平台。
上传时间: 2013-07-30
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\2812硬件设计指南\2812硬件设计指南\2812硬件设计指南
上传时间: 2013-04-24
上传用户:rockjablew
[Atmel 8051 Microcontrollers Hardware Manual]Atmel公司的8051微处理器的硬件手册,分两个部分,第一部分详细描述了51核单片机汇编指令系统,第二部分描述片上硬件特性。对于初学者是个很好的参考。
上传时间: 2013-06-16
上传用户:gaome
反激式转换器在笔记本适配器市场很普及,这种转换器工作在电流模式控制,使其非常适合于低成本且坚固的结构。这类转换器的典型应用如图1所示。其中的控制器采用了NCP1271,这一器件工作在固定频率电流模式控制,包含众多的实用特性,如基于定时器的短路保护、提供利于抑制电磁干扰(EMI)信号的频率调制技术,以及工作在软工作模式的跳周期功能,以满足没有可听噪声时的待机能耗要求。这些转换器通常用于低电源输入时工作在连续导电模式(CCM)以降低导电损耗,而在高电源输入时自然转换到非连续导电模式(DCM)工作。在本文的案例中,假定硬件设计已经完成,这表示已经选择好变压器初级电感Lp、变压器匝数比N及剩余元件。TL431单独考虑,等待选择补偿元件。
上传时间: 2013-06-03
上传用户:cjl42111
遗传算法是一种基于自然选择原理的优化算法,在很多领域有着广泛的应用。但是,遗传算法使用计算机软件实现时,会随着问题复杂度和求解精度要求的提高,产生很大的计算延时,这种计算的延时限制了遗传算法在很多实时性要求较高场合的应用。为了提升运行速度,可以使用FPGA作为硬件平台,设计数字系统完成遗传算法。和软件实现相比,硬件实现尽管在实时性和并行性方面具有很大优势,但同时会导致系统的灵活性不足、通用性不强。本文针对上述矛盾,使用基于功能的模块化思想,将基于FPGA的遗传算法硬件平台划分成两类模块:系统功能模块和算子功能模块。针对不同问题,可以在保持系统功能模块不变的前提下,选择不同的遗传算子功能模块完成所需要的优化运算。本文基于Xilinx公司的Virtex5系列FPGA平台,使用VerilogHDL语言实现了伪随机数发生模块、随机数接口模块、存储器接口/控制模块和系统控制模块等系统功能模块,以及基本位交叉算子模块、PMX交叉算子模块、基本位变异算子模块、交换变异算子模块和逆转变异算子模块等遗传算法功能模块,构建了系统功能构架和遗传算子库。该设计方法不仅使遗传算法平台在解决问题时具有更高的灵活性和通用性,而且维持了系统架构的稳定。本文设计了多峰值、不连续、不可导函数的极值问题和16座城市的旅行商问题 (TSP)对遗传算法硬件平台进行了测试。根据测试结果,该硬件平台表现良好,所求取的最优解误差均在1%以内。相对于软件实现,该系统在求解一些复杂问题时,速度可以提高2个数量级。最后,本文使用FPGA实现了粗粒度并行遗传算法模型,并用于 TSP问题的求解。将硬件平台的运行速度在上述基础上提高了近1倍,取得了显著的效果。关键词:遗传算法,硬件实现,并行设计,FPGA,TSP
上传时间: 2013-06-15
上传用户:hakim
基于H.264的自适应环路滤波器的硬件设计与FPGA验证
上传时间: 2013-04-24
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