60年代初,国际上首次将B超诊断仪应用于临床诊断,40多年来B超诊断仪的发展极为迅速。随着数字信号处理及计算机技术的发展,目前国际上先进水平的超声诊断设备几乎每一个环节都包含着数字信号处理的内容,研制全数字化的超声诊断设备已成为发展趋势。 @@ 基于FPGA及嵌入式操作系统的全数字超声诊断系统具有技术含量高、便携的特点,可用数字硬件电路来实现数据量极其庞大的超声信息的实时处理。 @@ 本文从超声诊断原理入手,在对超声诊断系统中的几个关键技术进行分析的基础上,重点研究开发超声诊断系统中数字信号处理部分的两个核心算法。以FPGA芯片为载体,在Quartus Ⅱ平台中采用Verilog HDL语言进行编程并仿真验证,分别实现了数字FIR滤波器及CORDIC坐标变换两个模块的功能。另外,采用Verilog HDL语言对应用于图像显示模块的SPI接口进行了编程设计,编译下载至FPGA中,最终实现了与ARM A8的OMPG3530板之间高速串行数据的传输。 @@ 采用在单片FPGA芯片内实现数字式超声诊断部分核心算法并与高性能ARMA8处理器相配合的数字信号处理解决方案,具有高速度、高精度、高集成度、便携的特点,为全数字化便携超声诊断设备的研制打下了基础。 @@关键词:超声诊断系统;FPGA;数字FIR滤波器;CORDIC算法;SPI总线
上传时间: 2013-07-07
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随着电子技术的快速发展,各种电子设备对时间精度的要求日益提升。在卫星发射、导航、导弹控制、潜艇定位、各种观测、通信等方面,时钟同步技术都发挥着极其重要的作用,得到了广泛的推广。对于分布式采集系统来说,中心主站需要对来自于不同采集设备的采集数据进行汇总和分析,得到各个采集点对同一事件的采集时间差异,通过对该时间差异的分析,最终做出对事件的准确判断。如果分布式采集系统中的各个采集设备不具有统一的时钟基准,那么得到的各个采集时间差异就不能反映出实际情况,中心主站也无法准确地对事件进行分析和判断,甚至得出错误的结论。因此,时钟同步是分布式采集系统正常运作的必要前提。 目前国内外时钟同步领域常用的技术有GPS授时技术,锁相环技术和IRIG-B 码等。GPS授时技术虽然精度高,抗干扰性强,但是由于需要专用的GPS接收机,若单纯使用GPS 授时技术做时钟同步,就需要在每个采集点安装接收机,成本较高。锁相环是一种让输出信号在频率和相位上与输入参考信号同步的技术,输出信号的时钟准确度和稳定性直接依赖于输入参考信号。IRIG-B 码是一种信息量大,适合传输的时间码,但是由于其时间精度低,不适合应用于高精度时钟同步的系统。基于上述分析,本文结合这三种常用技术,提出了一种基于FPGA的分布式采集系统时钟同步控制技术。该技术既保留了GPS 授时的高精确度和高稳定性,又具备IRIG-B时间码易传输和低成本的特性,为分布式采集系统中的时钟同步提供了一种新的解决方案。 本文中的设计采用了Ublox公司的精确授时GPS芯片LEA-5T,通过对GPS芯片串行时间信息解码,获得准确的UTC时间,并实现了分布式采集系统中各个采集设备的精确时间打码。为了能够使整个分布式采集系统具有统一的高精度数据采集时钟,本论文采用了数模混合的锁相环技术,将GPS 接收芯片输出的高精度秒信号作为参考基准,生成了与秒信号高精度同步的100MHZ 高频时钟。本文在FPGA 中完成了IRIG-B 码的编码部分,将B 码的准时标志与GPS 秒信号同步,提高了IRIG-B 码的时间精度。在分布式采集系统中,IRIG-B时间码能直接通过串口或光纤将各个采集点时间与UTC时间统一,节约了各点布设GPS 接收机的高昂成本。最后,通过PC104总线对时钟同步控制卡进行了数据读取和测试,通过实验结果的分析,提出了改进方案。实验表明,改进后的时钟同步控制方案具有很高的时钟同步精度,对时钟同步技术有着重大的推进意义!
上传时间: 2013-08-05
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随着我国国民经济的高速发展,国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多,对交通控制、安全管理的要求也日益提高,智能交通系统( IntelligentTransportation Systems,简称ITS)已成为当前交通管理发展的主要方向,而车牌识别系统(License Plate Recognition System,简称LPRS)技术作为智能交通系统的核心,起着举足轻重的作用,可以被广泛地应用于高速公路自动收费(ElectronicToll Collection,简称ETC)、停车场安全管理、被盗车辆的追踪、车流统计等。 目前,车牌识别系统大多都是基于PC平台的,其优势是实现容易,但是成本高、实时性不强、稳定性不高等缺点使其不能广泛推广。为了克服以上的缺点,且满足识别速度和识别率的要求,本文在原有车牌识别硬件系统设计的基础上做了一定的改进(原系统在图像采集、接口通信、系统稳定、脱机工作等方面存在一定问题),与团队成员一起设计出了新的车牌识别硬件系统,采用单DSP+FPGA和双DSP+FPGA双板子的方式来共同实现(本人负责单DSP+FPGA的原理图和PCB绘制,另一成员负责双DSP+FPGA的原理图和PCB绘制)。 本文所涉及的该车牌硬件系统,主要工作由以下几个部分组成: 1.团队共同完成了新车牌识别系统的硬件设计,采用两个板子实现。其中,本人负责单DSP+FPGA板子绘制。 2.团队一起完成了整个系统的硬件电路调试。主要分为如下模块进行调试:电源,DSP,FPGA,SAA7113H视频解码器,LCD液晶显示和UART接口等。 3.负责完成了整个系统的DSP应用程序设计。采用DSP/BIOS操作系统来构建系统的框架,添加了多个任务对象进行管理系统的调度;用CSL编写了DSP上的底层驱动:完成了车牌识别算法在DSP上的移植与优化。 4.参与完成了部分FPGA程序的开发,主要包括图像采集、存储、传输几个模块等。 最终,本系统实现了高效、快速的车牌识别,各模块工作稳定,能脱机实现图像采集、传输、识别、结果输出和显示为一体化的功能;为以后进行高性能的车牌识别算法开发提供了一个很好的硬件平台。
上传时间: 2013-04-24
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自20世纪90年代以来,随着计算机技术、超大规模集成电路技术和通信及网络技术的发展,微机保护和测控装置的性能得到大幅提升,以此为基础的变电站自动化系统在我国的电力系统中得到长足的发展和广泛的应用。 @@ 为增加产品的市场竞争力,电力系统二次设备生产厂商紧跟市场需求,将各种具有高性价比的新型处理器芯片和外围芯片大量应用到变电站自动化系统的保护、测控装置上,如32位CPU、数字信号处理芯片DSP、高速高精度A/D转换芯片、大容量Flash存储芯片、可编程逻辑器件CPLD、FPGA等。这些功能强大的器件的应用使保护测控装置在外形上趋于小型化集成化,而在功能上则较以前有显著提升。同时,各种成熟的商用嵌入式实时操作系统的采用使处理器的性能得到充分发挥,装置通信、数据存储及处理能力更强,性能大幅提高,程序移植升级更加方便快捷。 @@ 本论文以现阶段国内外变电站自动化系统测控技术为参考,根据变电站自动化系统的发展趋势和要求,研究一种基于ARM和FPGA技术并采用嵌入式实时操作系统的高性能测控装置,并给出硬软件设计。 @@ 装置硬件采用模块化设计,按照测控装置基本功能设计插件板。分为主CPU插件、交流采样插件、遥信采集插件、遥控出口插件、直流采样及输出插件。除主CPU插件,其他插件的数量可以根据需要任意增减,满足不同用户的需求。 @@ 装置主CPU采用目前先进的基于ARM技术的微处理器AT91RM9200,通过数据、地址总线和其他插件板连接,构成装置的整个系统。交流采样插件采用FPGA技术,利用ALTERA公司的FPGA芯片EP1K10实现交流采样的控制,降低了CPU的负担。 @@ 软件采用Vxworks嵌入式实时操作系统,增加了系统的性能。以任务来管理不同的软件功能模块,利于装置软件的并行开发和维护。 @@关键词:测控装置;嵌入式实时操作系统;ARM;现场可编程门阵列
上传时间: 2013-04-24
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美国通用电气(GE)公司LOGIQ 180黑白B超用户手册(简化版)
上传时间: 2013-04-24
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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
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人脸自动识别技术是模式识别、图像处理等学科的一个最热门研究课题之一。随着社会的发展,各方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切,而人脸识别技术作为各种生物识别技术中最重要的方法之一,已经越来越多的受到重视。对于具有实时,快捷,低误识率的高性能算法以及对算法硬件加速的研究也逐渐展开。 本文详细分析了智能人脸识别算法原理,发展概况和前景,包括人脸检测算法,人眼定位算法,预处理算法,PCA和ICA 算法,详细分析了项目情况,系统划分,软硬件平台的资源和使用。并在ISE软件平台上,用硬件描述语言(verilog HDL)对算法部分严格按照FPGA代码风格进行了RTL 硬件建模,并对C++算法进行了优化处理,通过仿真与软件算法结果进行比对,评估误差,最后在VirtexII Pro FPGA 上进行了综合实现。 主要研究内容如下: 首先,对硬件平台xilinx的VirtexII Pro FPGA 上的系统资源进行了描述和研究,对存储器sdram,RS-232 串口,JTAG 进行了研究和调试,对Coreconnect的OPB总线仲裁机理进行了两种算法的比较,RTL 设计,仿真和综合。利用ISE和VC++软件平台,对verilog和C++算法进行同步比较测试,使每步算法对应正确的结果。对软硬件平台的合理使用使得在项目中能尽可能多的充分利用硬件资源,制板时正确选型,以及加快设计和调试进度。其次,对人脸识别算法流程中的人脸检测,人眼定位,预处理,识别算法分别进行了比较研究,选取其中各自性能最好的一种算法对其原理进行了分析讨论。人脸检测采用adaboost 算法,因其速度和精度的综合性能表现优异。人眼定位采用小块合并算法,因为它具有快速,准确,弱时实的特点。预处理算法采用直方图均衡加平滑的算法,简单,高效。 识别算法采用PCA 加ICA 算法,它能最大的弱化姿态和光照对人脸识别的影响。 最后,使用Verilog HDL 硬件描述语言进行算法的RTL 建模,在C++算法的基础上,保证原来效果的前提下,根据FPGA 硬件特点对算法进行了优化。视频输入输出是人脸识别的前提,它提供FPGA 上算法需要处理的数据,预处理算法在C++算法的基础上进行了优化,最大的减少了运算量,提高了运算速度,16 位计算器模块使得在算法实现时可以根据系统要求,在FPGA的ip 核和自己设计的模块之间选择性能更好的一个来调用,FIFO的设计提供同步和异步时钟域的数据缓存。设计在ISE和VC++软件平台同时进行,随时对verilog和C++数据进行监测和比对。全部设计模块通过仿真,达到预定的性能要求,并在FPGA 上综合实现。
上传时间: 2013-07-13
上传用户:李梦晗
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
上传用户:yw14205
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: 2013-04-24
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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
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