LED显示屏作为一项高新科技产品正引起人们的高度重视,它以其动态范围广,亮度高,寿命长,工作性能稳定而日渐成为显示媒体中的佼佼者,现已广泛应用于广告、证券、交通、信息发布等各方面,且随着全彩屏显示技术的日益完善,LED显示屏有着广阔的市场前景。 本文主要研究的对象为全彩色LED同步显示屏控制系统,提出了一个系统实现方案,整个系统分三部分组成:DVI解码电路、发送系统以及接收系统。DVI解码模块用于从显卡的DVI口获取视频源数据,经过T.D.M.S.解码恢复出可供LED屏显示的红、绿、蓝共24位像素数据和一些控制信号。发送系统用于将收到的数据流进行缓存,经处理后发送至以太网芯片进行以太网传输。接收系统接收以太网上传来的视频数据流,经过位分离操作后存入SRAM进行缓存,再串行输入至LED显示屏进行扫描显示。然后,从多方面论述了该方案的可行性,仔细推导了LED显示屏各技术参数之间的联系及约束关系。 本课题采用可编程逻辑器件来完成系统功能,可编程逻辑器件具有高集成度、高速度、在线可编程等特点,不仅可以满足高速图像数据处理对速度的要求,而且增加了设计的灵活性,不需修改电路硬件设计,缩短了设计周期,还可以进行在线升级。
上传时间: 2013-04-24
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人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后,以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测,随着研究的深入和应用的扩大,在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景,发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展,它的功能、应用和可靠性逐渐增加,在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块,为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高,密度也更大,其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本,FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。 本文从人脸检测算法入手,总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法,使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后,能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上,达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下: 1. 算法分析:对于人脸检测算法,首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算,这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分:这一步考虑市场可以提供的资源状况,又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板,在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等,通过分析可以对算法进行细致的划分,实现需要加速的模块。 3. 定点化:在Adaboost算法中,需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数,然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练,提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明,在视频输入输出接入的同时,人脸检测能够达到17fps的检测速度,并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。
上传时间: 2013-07-01
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随着计算机技术和通信技术的迅速发展,数字视频在信息社会中发挥着越来越重要的作用,视频传输系统已经被广泛应用于交通管理、工业监控、广播电视、银行、商场等多个领域。同时,FPGA单片规模的不断扩大,在FPGA芯片内部实现复杂的数字信号处理系统也成为现实,因此采用FPGA实现视频压缩和传输已成为一种最佳选择。 本文将视频压缩技术和光纤传输技术相结合,设计了一种基于无损压缩算法的多路数字视频光纤传输系统,系统利用时分复用和无损压缩技术,采用串行数字视频传输的方式,可在一根光纤中同时传输8路以上视频信号。系统在总体设计时,确定了基于FPGA的设计方案,采用ADI公司的AD9280和AD9708芯片实现A/D转换和D/A转换,在FPGA里实现系统的时分复用/解复用、视频数据压缩/解压缩和线路码编解码,利用光收发一体模块实现电光转换和光电转换。视频压缩采用LZW无损压缩算法,用Verilog语言设计了压缩模块和解压缩模块,利用Xilinx公司的IP核生成工具Core Generator生成FIFO来缓存压缩/解压缩单元的输入输出数据,光纤线路码采用CIMT码,设计了编解码模块,解码过程中,利用数字锁相环来实现发射与接收的帧同步,在ISE8.2和Modelsim仿真环境下对FPGA模块进行了功能仿真和时序仿真,并在Spartan-3E开发板和视频扩展板上完成了系统的硬件调试与验证工作,实验证明,系统工作稳定,图像清晰,实时传输效果好,可用于交通、安防、工业监控等多个领域。 本文将视频压缩和线路码编解码在FPGA里实现,利用FPGA的并行处理优势,大大提高了系统的处理速度,使系统具有集成度高、灵活性强、调试方便、抗干扰能力强、易于升级等特点。
上传时间: 2013-06-27
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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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基于FPGA的智能小车系统就是本地计算机通过接入Internet小车实现对远端工作现场、危险工作地段等特殊环境进行监视和控制的系统。智能小车是智能行走机器人的一种,这种智能小车可以适应不同环境,不受温度、湿度、空间、磁场辐射、重力等条件的影响,可以在人类无法进入或生存的环境中完成人类无法完成的探测任务。适用于国防及民用多个领域。整个系统以遥控小车装置为基础,通过配置在上面的摄像头实现图像的采集及对行车道的检测,通过配置的红外测温仪探测环境和目标的温度,具有一定的智能性。其明显的优点是可以通过网络远程控制小车运行及采集现场的温度、图像等相关信息,完成人类在特定条件下无法完成的工作。对人类的科学研究、探索未知领域、远程监控等有着重要的意义。 论文在深入研究SOPC和嵌入式操作系统的基础上,提出了基于FPGA的智能小车远程监控方案。采用FPGA来实现,可以充分利用现有的IP核,功能扩展容易,设计开发成本低,上市时间快,修改方便,甚至可以远程重构系统。与单片机相比,集成度高,可靠性好,调试和维护方便。 论文主要内容包括以下几个部分:在对智能小车功能分析的基础上,设计了硬件系统,并在FPGA上构建了基于Nios Ⅱ的嵌入式系统,配置了SPI、串行口和以太网接口模块和驱动程序,以及各种存储器。移植了μClinux操作系统,配置嵌入式Web服务器,编写CGI程序,设计了动态网页;并对行车道检测系统进行了研究,在DSP Builder中构建了该模块,并在Matlab中进行了仿真。在研究数码相机模块和红外测温模块的基础上,编写了图像采集和温度测量程序以及小车运动控制程序,并对系统进行了调试,初步达到通过Internet实现远程监控的目的。
上传时间: 2013-05-24
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论文提出了一种基于FPSLIC的下位机控制器系统设计,并且在嵌入式硬件和软件的联合调度之下予以实现,并将该系统应用于微小型无人直升机MUAV控制上。 微小型无人直升机体积小、重量轻、隐蔽性好、机动性强、易实现悬停和超低空飞行,因此在军用和民用领域都有广泛的应用前景。微小型无人直升机在空中执行任务时需要实时获得在空间的姿态和高度位置信息,然后通过调制舵机状态来调整飞行器的空中姿态,纠正飞行路线,而MUAV的飞控系统需要具有负荷轻,功能强大,实时性强以及低功耗的特点,对嵌入式处理器要求较高,所以针对MUAV的控制采用上下位机联合控制的结构。并且由于目前现有的下位机控制器满足不了MUAV控制发展的需求,所以本文中利用FPS[JC优越的性能,实现了一种新的下位机控制器的设计,具有体积小、重量轻、价格低、功耗低、实时性强、可靠性高、扩展性好等优点的同时,完成了基于PWM的舵机的控制和基于Kalman滤波的多传感器的数据融合,以及上下位机之间的通讯等功能,具有较强的使用和应用价值。 论文首先介绍了MUAV飞行控制的结构,以及下位机实现功能的模块划分。然后是对MUAV控制系统相关理论的介绍,包括舵机控制的原理和方法以及多传感器数据融合的理论。 其次论文介绍了基于FPSLIC的下位机控制器系统的软硬件设计。在硬件设计上,给出了硬件总体设计方案,并对各个功能模块进行了详细论述,软件部分在给出了主要的框架和功能划分后,主要介绍了利用FPSLIC的FPGA部分实现PWM控制和测量的模块以及AVR部分对多传感器信息进行Kalman滤波融合的实现。 最后在实验室的汽油无人直升机的测试平台上进行了舵机控制和高度测试实验,取得了满意的实验结果。
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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如今电力电子电路的控制旨在实现高频开关的计算机控制,并向着更高频率、更低损耗和全数字化的方向发展。现场可编程门阵列器件(Field Programmable Gate Arrays)是近年来崭露头角的一类新型集成电路,它具有简洁、经济、高速度、低功耗等优势,又具有全集成化、适用性强,便于开发和维护(升级)等显著优点。与单片机和DSP相比,FPGA的频率更高、速度更快,这些特点顺应了电力电子电路的日趋高频化和复杂化发展的需要。因此,在越来越多的领域中FPGA得到了日益广泛的发展和应用。 本文提出了一种采用现场可编程门阵列(FPGA)器件实现数字化变频调速控制系统的设计方案。该系统能产生三相六路正弦脉宽调制(SPWM)波形;调制频率范围为0~4KHZ,分7级控制;16位的速度控制分辨率;载波频率分8级控制,最高可达24KHZ;系统接口兼容Intel系列和Motorola系列单片机;该系统控制简单、精确,易修改,可现场编程;同时具有脉冲延时小、最小脉冲删除、过压和过流保护功能等特点,可应用于PWM变频调速系统的全数字化控制。文中对方案的实现进行了详细的论述,主要包括系统设计的理论分析,系统结构设计及在FPGA硬件上的实现,最终验证了该控制系统的可行性和有效性。 数字化设计是本系统的特点,系统最终生成的三相SPWM脉冲是基于三相正弦调制波和三角载波比较得到的。设计时,充分结合FPGA器件的结构特点,利用一种改进结构的数字控制振荡器(NCO)来产生正弦波样本,在一定程度上解决了传统NCO产生正弦波的精度和频率相互制约的问题;把分时复用数字通信原理结合到系统的设计中,设计出分时运算电路,使得系统在同步时钟下,生成三相正弦调制波而不影响系统的速度,同三角载波逻辑比较后,最终得到三相SPWM脉冲序列。
上传时间: 2013-07-05
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近年来,图像处理与识别技术得到了迅速的发展。人们已经充分认识到图像处理和识别技术是认识世界、改造世界的重要手段。目前,图像识别技术已应用到很多领域,渗入到各行各业,在医学、公安、交通、工业等领域具有广阔的应用前景。 这篇论文介绍了一种基于DSP+FPGA构架的实时图像识别系统。DSP作为图像识别模块的核心,负责图像识别算法的实现;FPGA作为图像采集模块的核心,负责图像的采集,并且完成预处理工作。图像识别算法的运算量大,并且控制复杂,对系统的性能要求很高。DSP的特殊结构和优良性能很好地满足了系统的需要,而FPGA的高速性和灵活性也保证了系统实时性,并且简化了外围电路,减少了系统设计难度。 系统使用模板匹配和神经网络算法对数字0~9进行识别。模板匹配一般适用于识别规范化的数字、字符等小型字符集(特别是同一字体的字符集)。由于结构比较简单,系统处理能力强,模板匹配的识别速度快并且识别率高,取得很好的效果。神经网络所具有的分布式存储、高容错性、自组织和自学习功能,使其对图像识别问题显示出极大的优越性。 研究表明,在DSP+FPGA的构架上实现的图像识别系统,具有结构灵活、通用性强的特点,适用于模块化设计,有利于提高算法的效率。系统可以充分发挥和结合DSP和FPGA的优势,准确快速地实现图像识别。通过软、硬件的灵活组合,系统可以实现图像处理大部分的相关功能,使之能够运用到工业视觉检测、汽车牌照识别等系统中。
上传时间: 2013-06-18
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本文介绍一种基于AT89C51单片机的超声波测距系统,阐述了超声测距系统的构成、工作原理,给出了硬件电路框图和软件编程的设计方法。该系统具有硬件结构简单、工作可靠、测量误差小等特点。
上传时间: 2013-07-28
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