随着微电子技术和计算机技术的发展，工业生产过程的自动化和智能化程度越来越高。就玻璃工业生产而言，以前浮法玻璃生产线上所用的质量检测都是通过利用人眼离线检验或专用仪器抽样检测，无法满足实时检测的要求，并且人眼检测只能发现较大的玻璃缺陷，所以玻璃质量无法提高。目前国内几家大型玻璃生产企业都开始采用进口检测设备，可以对玻璃实现100％在线全检，自动划分玻璃等级，并获得质量统计数据，指导玻璃生产，稳定玻璃质量水平。 但由于价格昂贵，加上国内浮法玻璃生产线现场条件复杂，需要很长时间的配套和适应，而且配件更换困难以及售后服务难以到位等问题，严重束缚了国内企业对此类设备的引进，无法提高国内企业在国际市场的竞争能力。 应对此一问题，本文主要研究了基于DSP+ARM的独立双核结构的嵌入式视频缺陷在线检测系统的可行性，提出了相应的开发目标和性能参数，并在此基础上主要给出了基于TI公司TMS320C6202B DSP的视频图像处理以及缺陷识别的总体方案、硬件设计和相应的底层软件模块；同时论述了嵌入式工业控制以及网络传输的实现方案——采用Samsung公司的基于ARM7内核的S3C4510B作为主控芯片，运行uClinux操作系统，设计出整个嵌入式系统的软件层次模型和数据处理流程，其中编程底层的软件模块为上层的应用程序提供硬件操作和流程，从而实现缺陷识别结果的控制与传输。同时，本文还对玻璃缺陷的识别原理进行了深入的探讨，总结出了图象处理，图象分割以及特征点提取等识别步骤。 本系统对于提高玻璃缺陷在线检测的工艺水平、灵敏度、精度等级；提高产品质量、生产效率和自动化水平，降低投资及运行成本都将有着极其重要的现实意义。
上传时间： 2013-07-02
上传用户：shenglei_353
作为一种全数字化的现场通信网络，现场总线以其可控性强、可靠性高、开放性好等优点。在实际应用中常常需要在不同种类的现场总线间进行数据通信以及用户需要对不同种类的现场总线设备进行操作和控制。同时，工业测控系统在控制层采用现场总线技术，而在管理层采用以太网构成的企业信息网
标签： ARMVxWorks BSP 现场总线 网关
上传时间： 2013-05-25
上传用户：xianglee
嵌入式人脸识别系统建立在嵌入式操作系统和嵌入式硬件系统平台之上,具有起点高、概念新、实用性强等特点。它涉及嵌入式硬件设计、嵌入式操作系统应用开发、人脸识别算法等领域的研究；嵌入式人脸识别系统携带方便、安装快捷、机动性强,可广泛应用于各类门禁系统、户外机动布控的实时监测等特殊场合,因此对嵌入式人脸识别的研究工作具有突出的理论意义和广泛的应用前景。 本文是上海市经委创新研究项目《射频识别RFID系统-自动识别和记录人群的身份》(编号：04-11-2)与上海市科委AM基金项目《基于ARM和RFID芯片的自组织安全监控系统的研制》(编号：0512)的主要研究内容之一。论文从构建自动人脸识别系统所需解决的若干关键问题入手,重点探讨了基于嵌入式ARM微处理器的实时人脸检测、关键特征定位、高效的人脸特征描述、鲁棒的人脸识别分类器及自动人脸识别系统设计等问题的研究。论文的主要工作和创新点表现在以下方面： 1实现了结合肤色校验的Haar特征级联分类器嵌入式实时人脸检测,提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法。 复杂背景中的人脸检测是自动人脸识别系统首先要解决的关键问题,通过对基于肤色模型和基于Haar特征级联强分类器的人脸检测算法的分析研究,综合两个算法的优点,提出了基于肤色模型校验和Haar特征级联强分类器的嵌入式实时人脸检测算法。实验结果表明,该算法不仅解决了复杂背景中的类肤色和类人脸结构问题,而且具有较高的检测率和较快的检测速度,同时对光照、尺度等变化条件下的人脸检测也具有较强的鲁棒性。 人眼检测与瞳孔定位在人脸归一化和有效人脸特征抽取等方面起着非常重要的作用,为了快速检测人眼并精确定位人眼瞳孔中心,论文提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法,首先利用人眼检测分类器在人脸区域内完成对人眼位置的检测,然后通过对检测到的人眼进行遮罩掩磨、简单图像形态学变换及椭圆拟合实现瞳孔中心的精确定位。测试结果表明该算法只需几百毫秒便能完成人眼检测与瞳孔中心定位整个过程,在保证检测速度较快的同时,还能确保较高的定位精度。 2 针对传统线性判别分析法存在的小样本问题(sss),通过调整Fisher判别准则,实现了自适应线性判别分析算法及相应的人脸识别方法人脸识别中的小样本问题使线性判别分析算法的类内散布矩阵发生严重退化,导致问题无法求解。本文在人脸识别小样本问题的基础上,通过调整Fisher判别准则,利用类间散布矩阵的补空间巧妙地避开类内散布矩阵的求逆运算,通过训练集每类样本的样本数信息自适应改变调整参数,实现了自适应线性判别分析算法,实验结果表明,该算法能有效解决人脸识别中的小样本问题。 3 提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,有效地解决了Gabor特征抽取维数过高的问题。 Gabor小波对图像的光照、尺度变化具有较强鲁棒性,是一种良好的人脸特征表征方法。但维数过高的Gabor特征造成应用系统的维数灾难,为解决Gabor特征的维数灾难问题,论文第四章提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,该算法不仅有效地降低了人脸特征向量维数,缩小了人脸特征库的规模,同时降低了核心算法的时间和空间复杂度,而且具有与传统Gabor特征抽取算法同样的鲁棒性。 4 结合有效人脸区域的Gabor特征抽取、自适应线性判别分析算法和基于支持向量机分类策略,提出并实现了基于支持向量机的嵌入式人脸识别和嵌入式人像比对系统支持向量机通过引入核技巧对训练样本进行学习构造最小化错分风险的最优分类超平面,不仅具有强大的非线性和高维处理能力,而且具有更强的泛化能力。本文研究了支持向量机的多类分类策略和训练方法,并结合论文中提出的基于有效人脸区域的Gabor特征提取算法、自适应线性判别分析算法,首次在基于Windows CE操作系统的嵌入式ARM平台中实现了具有较强鲁棒性的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统。 5 提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的远距离人脸识别方案为解决嵌入式人脸识别系统在海量人脸库中进行识别的难题,论文提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 客户机(嵌入式平台)完成对人脸图像的检测、归一化处理和人脸特征提取,然后通过无线网络将提取后的人脸特征数据传输到服务器端,由服务器在海量人脸库中完成人脸识别,并将识别后的结果通过无线网络传输到客户机显示输出,从而实现基于客户机/服务器无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 6 结合我们开发的基于ARM的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统,从系统设计的角度探讨了在嵌入式系统中进行人脸识别应用设计的思路及应该注意的问题虽然嵌入式人脸识别系统的性能很大程度上取决于高效的人脸特征描述和鲁棒的人脸识别核心算法。但是,嵌入式系统的设计思想对嵌入式人脸识别系统的性能影响同样值得重视。本文第六章重点阐述了嵌入式自动人脸识别应用系统的设计思路,并结合我们自主开发的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统从系统设计的角度探讨了嵌入式人脸识别应用系统设计中应该注意的关键技术问题。 结合本文提出的算法我们在PC上完成对人脸识别分类器的训练,然后在嵌入式ARM开发平台上实现了嵌入式自动人脸识别、嵌入式人像比对两个便携式人员身份认证系统,经测试运行效果良好。所提出的人脸识别算法不仅具有一定的理论参考价值,而且对于嵌入式系统应用开发、AFR应用系统开发也具有一定的借鉴意义。
上传时间： 2013-05-18
上传用户：我们的船长
最新的研究进展是OFDM的出现，并且在2000年出现了第一个采用此技术的无线标准(HYPERLAN-Ⅱ)。由于它与TDMA及CDMA相比能处理更高数据速率，因此可以预想在第四代系统中也将使用此技术。 宽带应用和高速率数据传输是OFDM调制/多址技术通信系统的重要特征之一。作者通过参与国家863计划项目“OFDM通信系统”一年以来的研发工作，对OFDM通信系统及相关技术有了深入的理解，积累了大量实际经验，并在相关工作中取得了部分研究成果。 另一方面，关于宽带自适应均衡技术的研究在近年来也引起了广泛的关注。它是补偿信道畸变的重要的技术之一。作者通过参与该项目FPGA部分的开发与调试工作，基于单片FPGA实现了均衡部分；此外，作者在频域自适应均衡算法方面也取得了一些理论成果。 本文的主体部分就是根据上述工作的内容展开的。 首先介绍了本课题相关技术的发展情况，主要包括：OFDM系统的技术原理、技术优势、历史和现状，均衡技术的特点和发展等。末尾叙述了本课题的来源和研究意义，并简介了作者的主要工作和贡献。确定将WSSUS分布和瑞利衰落作为本文研究的信道模型。主要分析了常用的时域均衡器，均是单载波非扩频数字调制中常用到的均衡器和均衡算法，为接下来的进一步研究作理论参考。 接着，论述了均衡必须用到的信道估计技术。重点就该方案的核心算法(频域均衡算法)进行了数学上进行了较深入的研究，建立系统模型，并据此推导了三种频域均衡的算法：频域消除HICI，Gauss-Seidel迭代算法，频域线性内插。采用WSSUS信道模型进行了计算机仿真，得出了采用这些均衡算法在不同条件下的性能曲线。并且系统地、有重点地对该方案的原理和实质进行了较深入的讨论。归纳比较了各种算法的算法复杂度和能达到的性能，并且结合信道纠错编解码进行了细致的分析。进一步尝试设计了无线局域网OFDM系统的设计，采用典型的欧洲Hyperlan2系统为例，把研究成果引入到实际的整个系统中来看。结合具体的系统指出了该均衡算法在抗衰落和相位偏移方面的应用。 最后，描述了利用Xilinx的xc2v3000-4FG676型号芯片针对OFDM系统实现频域自适应均衡的方法，主要给出了设计方法、时序仿真结果和处理速度估值等；并结合最新的FPGA发展动态和特点，对基于FPGA实现其他均衡算法的升级空间进行了讨论。 本文的结束语中，对作者在本文中所作贡献进行了总结，并指出了仍有待深入研究的几个问题。
上传时间： 2013-04-24
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基于小波变换和神经网络理论,对非稳定、大信噪比(SNR)变化的通信信号进行有效的特征提取和分类,实现了通信信号调制方式的分类识别.首先,采用基于多分辨分析框架的Mallat快速算法提取离散细节作为特征采,实验得出db3小波非常适合作为特征提取小波,用小波变换大大压缩了通信信号特征矢量,提取的信号特征矢量64点;然后依据神经网络理论,分别采用BP网络作为分类器对通信信号调制识别分类.从计算机模拟实验结果可知,该方法能很好地完成通信信号调制识别分类任务,使识别正确率得到了明显改善,同时降低了识别分类过程的复杂度,并且为通信信号调制识别的DSP实现提供了快速计算的理论基础.其次,介绍了TMS320LF2407 DSP和FPGA的结构原理,并在此基础上设计了数字信号处理板和制作调试电路板.最后,用汇编和C语言编制A/D程序、串口通信程序和应用程序,并在信号处理板上调试和运行.
上传时间： 2013-07-23
上传用户：731140412
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
上传用户：zhengzg
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
目录 第1章 初识Protel 99SE 1．1 Protel 99SE的特点 1．2 Protel 99SE的安装 1．2．1 主程序的安装 1．2．2 补丁程序的安装 1．2．3 附加程序的安装 1．3 Protel 99SE的启动与工作界面 第2章 设计电路原理图 2．1 创建一个新的设计数据库 2．2 启动原理图编辑器 2．3 绘制原理图前的参数设置 2．3．1 工作窗口的打开／切换／关闭 2．3．2 工具栏的打开／关闭 2．3．3 绘图区域的放大／缩小 2．3．4 图纸参数设置 2．4 装入元件库 2．5 放置元器件 2．5．1 通过原理图浏览器放置元器件 2．5．2 通过菜单命令放置元器件 2．6 调整元器件位置 2．6．1 移动元器件 2．6．2 旋转元器件 2．6．3 复制元器件 2．6．4 删除元器件 2．7 编辑元器件属性 2．8 绘制电路原理图 2．8．1 普通导线连接 2．8．2 总线连接 2．8．3 输入／输出端口连接 2．9 Protel 99SE的文件管理 2．9．1 保存文件 2．9．2 更改文件名称 2．9．3 打开设计文件 2．9．4 关闭设计文件 2．9．5 删除设计文件 第3章 设计层次电路原理图 3．1 自顶向下设计层次原理图 3．1．1 建立层次原理图总图 3．1．2 建立层次原理图功能电路原理图 3．2 自底向上设计层次原理图 3．3 层次原理图总图／功能电路原理图之间的切换 第4章 电路原理图的后期处理 4．1 检查电路原理图 4．1．1 重新排列元器件序号 4．1．2 电气规则测试 4．2 电路原理图的修饰 4．2．1 在原理图浏览器中管理电路图 4．2．2 对齐排列元器件 4．2．3 对节点／导线进行整体修改 4．2．4 在电路原理图中添加文本框 4．3 放置印制电路板布线符号 第5章 制作／编辑电路原理图元器件库 5．1 创建一个新的设计数据库 5．2 启动元器件库编辑器 5．3 编辑元器件库的常用工具 5．3．1 绘图工具 5．3．2 IEEE符号工具 5．4 在元器件库中制作新元器件 5．4．1 制作新元器件前的设置 5．4．2 绘制新元器件 5．4．3 在同一数据库下创建一个新的元器件库 5．4．4 修改原有的元器件使其成为新元器件 5．4．5 从电路原理图中提取元器件库 第6章 生成各种原理图报表文件 6．1 生成网络表文件 6．1．1 网络表文件的结构 6．1．2 网络表文件的生成方法 6．2 生成元器件材料清单列表 6．3 生成层次原理图组织列表 6．4 生成层次原理图元器件参考列表 6．5 生成元器件引脚列表 第7章 设计印制电路板 7．1 肩动印制电路板编辑器 7．2 PCB的组成 7．3 PCB中的元器件 7．3．1 PCB中的元器件组成 7．3．2 PCB中的元器件封装 7．4 设置工作层面 7．5 设置PCB工作参数 7．5．1 设置布线参数 7．5．2 设置显示模式 7．5．3 设置几何图形显示／隐藏功能 7．6 对PCB进行布线 7．6．1 准备电路原理图并设置元器件属性 7．6．2 启动印制电路板编辑器 7．6．3 设定PCB的几何尺寸 7．6．4 加载元器件封装库 7．6．4 装入网络表 7．6．5 调整元器件布局 7．6．6 修改元器件标沣 7．6．7 自动布线参数设置 7．6．8 自动布线器参数设置 7．6．9 选择自动布线方式 7．6．10 手动布线 7．7 PCB布线后的手动调整 7．7．1 增加元器件封装 7．7．2 手动调整布线 7．7．3 手动调整布线宽度 7．7．4 补泪焊 7．7．5 在PcB上放置汉字 7．8 通过PCB编辑浏览器进行PCB的管理 7．8．1 设置网络颜色属性 7．8．2 快速查找焊盘 7．9 显示PCB的3D效果图 7．10 生成PCB钻孔文件报表 ......
上传时间： 2013-06-17
上传用户：wanqunsheng
随着图像处理和模式识别技术的进步，基于生物特征的识别技术成为蓬勃发展的高技术之一，根据IBG(InternationalBiometricGroup)组织对生物特征市场的统计和预测，该领域的收入的年增长率30-50％，到2008年，全球总收入将达到46.39亿美元。而基于指纹特征的识别技术由于其独特的可靠性，稳定性，方便快捷的特点，恰好符合了市场的需求。目前指纹识别技术是生物识别领域中应用最广泛的识别技术，也是研究与应用的一个热点。 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FPGA内部，与用户自定义逻辑结合构成一个基于FPGA的片上系统。与嵌入式硬核相比较，嵌入式软核具有更大的灵活性。而FPGA的高速性、恰恰满足了指纹识别系统对速度的要求。 本文对指纹识别技术中各个环节的算法进行了较为深入的研究，结合NiosⅡ嵌入式处理器的特点，对算法进行了合理的选择与优化，形成了一套完整的指纹识别算法，并提出了一种基于FPGA的指纹识别系统硬件设计方案。 论文的内容主要包括以下几个方面： 1、对指纹图像预处理、后处理和匹配算法进行了改进，提高了算法的性能；设计了一种适用于快速匹配的指纹特征数据结构；提出了一套基于特征点匹配的指纹识别算法。实验结果表明该算法速度快、误识率较低、可靠性较高，可以满足实用的要求。 2、本着增加系统集成度、减小系统体积、提高便携性、降低功耗和成本，同时提升系统的性能的原则，使用Altera公司提供的外围设备IP核配合NiosⅡ处理器软核搭建了一个单片嵌入式系统，然后以内嵌NiosⅡ软核的FPGA和FPS200指纹采集器为核心芯片，外配片外RAM和Flash存储器以及小键盘和LCD显示屏等器件，设计了一个便携式指纹识别系统，提出了一套基于FPGA的硬件设计方案。 3、利用NiosⅡ开发板对硬件设计方案进行了初步的验证，实现了指纹采集芯片FPS200与FPGA的接口，并进行了算法的移植。 实验结果表明本文所提出的系统设计方案是可行的。基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、体积、扩展性方面有着独特的优势，具有广阔的发展空间。最后提出了对这一设计继续改进的思路和下一步研究的内容。
上传时间： 2013-07-28
上传用户：hxy200501
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： 2013-06-05
上传用户：guanliya
