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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现代电子系统中，FIR数字滤波器作为数字信号处理技术的重要组成部分，以其良好的线性特性在许多领域内被广泛的应用。在工程实践中，往往要求信号处理具有实时性和灵活性，而已有的一些软件和硬件实现方式则难以同时达到这两方面的要求。 随着可编程逻辑器件和EDA技术的发展，越来越多的人开始应用FPGA实现FIR滤波器，既保证了信号处理的实时性，又可兼顾灵活性的要求。但是普遍存在的问题是不能根据被滤波信号特点动态调整滤波器的滤波系数，只能完成单一特性的滤波工作。 本文将FPGA的快速性和计算机的灵活性通过USB2.0总线有机地结合起来，设计了一个基于FPGA的可调参数FIR滤波系统。此系统由计算机根据各种滤波器指标计算出滤波参数，通过USB2.0对FPGA芯片内部的FIR多阶滤波器进行参数配置，实现数字滤波器参数可调；配置后的FPGA滤波单元完成对A/D采集的信号进行滤波运算，滤波后的数据经过缓存后通过USB2.0总线传输至计算机进行显示、分析和储存等进一步处理。在系统中采用有限状态机对FPGA参数配置模式和滤波模式进行切换，保证了系统的有序运行。 本文通过性能测试和应用实例对系统进行验证。实验证明：该基于FPGA的可调参数FIR滤波系统参数配置方便，可以根据实际需要动态调整滤波参数，并且滤波效果良好，可有效滤除噪声信号。
上传时间： 2013-07-26
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工业生产过程往往具有非线性、不确定性，难以建立精确的数学模型。应用常规的PID控制器难以达到理想的控制效果。作为的重要分支，人工神经网络具有良好的非线性映射能力和高度的并行信息处理能力，已成为非线性系统建模、辨识和控制中常用的理论和方法。其中，神经元具有很强的信息综合、学习记忆、自学习和自适应能力，可以处理那些难以用模型和规则描述的过程，将神经元与PID结合，应用到实际的控制中，可以在线调整PID的参数，使系统具有较强的抗干扰能力、自适应能力和较好的鲁棒性。 目前，人工神经网络的研究主要是神经网络的理论研究、神经网络的应用研究和神经网络的实现技术研究，这三方面是相互依赖和相互促进的关系。本文主要侧重的是神经网络的实现技术研究方面，创新性地利用FPGA嵌入式系统开发技术实现单神经元PID智能控制器的研究与设计，并将其封装成为一个专用的IP核供其他的控制系统使用。 首先，对单神经元PID智能控制器的设计原理和设计算法进行了深入的研究与分析；其次，利用MATLAB设计单神经元PID智能控制器，针对特定的被控对象，对其进行仿真实验，获得比较理想的系统输出；然后，研究基于FPGA的单神经元智能控制算法的实现，对控制器进行VHDL语言分层设计，使用Altera公司的软件QuartusⅡ6.1进行仿真实验。两个仿真实验结果表明，基于FPGA的单神经元智能控制器比MATLAB设计的单神经元PID智能控制器性能优良。 本文的设计模块主要包括权值修改模块、误差计算模块、权值产生模块和输出模块。在各个模块的设计中进行了优化处理，使本文的设计不仅利用的硬件资源少，而且也有很快的运行速度，同时也改善了传统控制器的控制性能。
上传时间： 2013-04-24
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随着数码技术的不断发展，数字图像处理的应用领域不断扩大，其实时处理技术成为研究的热点。VLSI技术的迅猛发展为数字图像实时处理技术提供了硬件基础。其中FPGA(现场可编程门阵列)的特点使其非常适用于进行一些基于像素级的图像处理。 传统的图像显示系统必须连接到PC才能观察图像视频，存在着高速实时性、稳定性问题。本设计脱离高清晰工业相机必须与PC连接才可以观看到高清晰图像的束缚，实现系统的小型化。针对130万像素彩色1/2英寸镁光CMOS图像传感器，提出用硬件实现Bayer格式到RGB格式转换的设计方案，完成由黑白图像到高清彩色图像的转换，用SDRAM作缓存，输出标准VGA信号，可直接连接VGA显示器、投影仪等设备进行实时的视频图像观看，与模拟相机740X576分辨率(480线)图像相比，设计图像画质相当于1280X1024分辨率(750线)，最高帧率25fps，整个结构应用FPGA作为主控制器，用少量的缓存代替传统的大容量存储，加快了运算速率，减小了电路规模，满足图像实时处理的要求，使展现出来的视频图像得到质的飞跃。可以广泛应用于工业控制和远程监控等领域。 论文研究的重点是采用altera公司EP2C芯片前端驱动CMOS图像传感器，实时采集Bayer图像象素，分析研究CFA图像插值算法，实现了基于FPGA的实时线性插值算法，能够对输入是每像素8bit、分辨率为1280×1204的Bayer模式图像数据进行实时重构，输出彩色RGB图像。由端口FIFO作为数据缓冲，存储一帧图像到高速SDRAM，构建VGA显示控制器，实现对输入是每像素24bit(RGB101010)、分辨率为640×480、帧频25HZ彩色图像进行实时显示。 整个模块结构包括电源模块单元等、CMOS成像单元、FPGA数据处理单元、SDRAM控制单元、VGA显示接口单元。 最后，对系统进行了调试。经实验验证，系统达到了实时性，能正确和可靠的工作。整个设计模块能够满足高帧率和高清晰的实时图像处理，占用系统资源很少，用较少的时间完成了图像数据的转换，提高了效率。
上传时间： 2013-06-08
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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
Scaler是平板显示器件(FPD，Flat Panel Display)中的重要组成部分，它将输入源图像信号转换成与显示屏固定分辨率一致的信号，并控制其显示在显示屏上。本文在研究图像缩放算法和scaler在FPD中工作过程的基础上，采用自上而下(Top-down)的设计方法，给出了scaler的设计及FPGA验证。该scaler支持不同分辨率图像的缩放，且缩放模式可调，也可以以IP core的形式应用于相关图像处理芯片中。 图像缩放内核是scaler的核心部分，它是scaler中的主要运算单元，完成图像缩放的基本功能，它所采用的核心算法以及所使用的结构设计决定着缩放性能的优劣，也是控制芯片成本的关键。因此，本文从缩放内核的结构入手，对scaler的总体结构进行了设计；通过对图像缩放中常用算法的深入研究提出了一种新的优化算法——矩形窗缩放算法，并对其计算进行分析和简化，降低了计算的复杂度。FPGA设计中，采用列缩放与行缩放分开处理的结构，使用双口RAM作为两次缩放间的数据缓冲区。使用这种结构的优势在于：行列缩放可以同时进行，数据处理的可靠性高、速度快：内核结构简单明了,数据缓冲区大小合适，便于设计。此外，本文还介绍了其他辅助模块的设计，包括DVI接口信号处理模块、缩放参数计算与控制模块以及输出信号检测与时序滤波模块。 本设计使用Verilog HDL对各模块进行了RTL级描述，并使用Quartus II7.2进行了逻辑仿真，最后使用Altera公司的FPGA芯片来进行验证。通过逻辑验证和系统仿真，证明该scaler的设计达到了预期的目标。对于不同分辨率的图像，均可以在显示屏上得到稳定的显示。
上传时间： 2013-05-30
上传用户：xiaowei314
近红外光谱法是血液成分无创检测方法中的热点，也是取得成果最多的方法之一。但是，个体差异和测量条件是影响近红外光谱血液成分无创检测的一个较突出的问题。而动态光谱法就是针对这个问题而提出的一种全新的近红外无创血液成分浓度检测方法。它从原理上消除了个体差异和测量条件等对光谱检测的影响，为基于近红外光谱法的血液成分无创检测方法进入临床应用去除了一个较为关键的障碍。因此，本文根据动态光谱检测原理设计了基于FPGA的动态光谱数据采集系统。 在分析了动态光谱数据采集系统的性能要求后，采用DALSA的高性能线阵CCD IL-C6-2048C作为光电转换器件；根据CCD输出数据的高速度和信号微弱及含有噪声等特点，选用了高速、高精度、并带有相关双采样芯片的图像处理芯片AD9826作为模数转换器件；以FPGA及其内嵌的NIOSⅡ处理器作为核心控制器，并用LabVIEW对采集得到的数据进行显示。 在FPGA中，利用Verilog HDL语言编写了CCD和AD9826的控制时序；利用两块双口RAM组成乒乓操作单元，实现高速数据的缓存，避免利用NiosⅡ处理器直接读取时的频繁中断。将NIOSⅡ处理器系统嵌入到FPGA中，实现整个系统的管理。NiOSⅡ处理器利用中断方式读取缓存单元中的数据、经对数变换后传递给计算机。其中缓存数据的读取及对数变换均采用自定义组件的方式将硬件单元添加到NIOSⅡ系统中，编程时直接调用。NIOSⅡ系统通过串口将处理后的数据传递给LabVIEW， LabVIEW对数据简单处理后显示，以实时观察采样数据是否正确。 最后对系统进行了实验测试，实验结果表明，系统能够很好的采集并显示数据，能够初步完成光信号的检测。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：luyanping
Actel SmartFusion智能混合信号FPGA在单个器件中整合了已经获验证且高度灵活的ProASIC®3 FPGA架构、先进的混合信号功能以及一个ARM® Cortex™-M3硬核处理器。SmartFusion能够为嵌入式系统设计人员提供了多达50万门用户逻辑、13.8 Kb的通用FPGA RAM、众多系统外设和可编程模拟电路，以及一个包含了100 MHz Cortex-M3处理器(64 Kb SRAM 和 512 Kb闪存)的微控制器子系统(MSS)。
标签： SmartFusion Actel FPGA 智能混合
上传时间： 2013-04-24
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近年来，瓦斯事故在煤矿生产事故中所占比例越来越高，给矿工的生产生活带来了极大的灾难，必须加强对瓦斯的监测监控，避免瓦斯爆炸事故。因此对瓦斯气体进行快速、实时检测对于煤矿安全生产及环境保护有特别重要的意义。便携式甲烷检测报警仪是各国应用最早最普遍的一种甲烷浓度检测仪表，可随时检测作业场所的甲烷浓度，也可使用甲烷传感器对甲烷浓度进行连续实时地监测。大体上当前应用的便携式甲烷检测仪器，按检测原理分为光学甲烷检测仪、热导型甲烷检测仪、热催化型甲烷检测报警仪、气敏半导体式甲烷检测仪等几种。 光干涉甲烷检测仪性能稳定、使用寿命长，测量准确，是我国煤矿主要的便携式甲烷检测仪器。但现有的光干涉甲烷检测仪存在自动化程度低、测量方法繁琐、读数不直观，人为误差较大、不能存储数据等缺点。为此本文在干涉型甲烷检测仪实现的原理上提出利用线阵型电荷耦合器件(CCD)对干涉条纹进行非接触式的自动测量，获得条纹信息，通过CCD驱动、高速模数转换、数据采集等关键技术，实现了干涉条纹位移的精确测量，由单片机对量化后的测量信号进行智能处理，数字化显示甲烷含量的测量结果。 光干涉甲烷检测的关键是对干涉条纹中白基线以及黑色条纹位置的检测，本设计采用线阵CCD成像获取条纹信息判别其位置。CCD是一种性能独特的半导体光电器件，近年来在摄像、工业检测等科技领域里得到了广泛的应用。将CCD技术应用于位置测量可以实现高精度和非接触测量的要求；运用FPGA实现CCD芯片的驱动具有速度快、稳定高等优点：模数转换之后的数据没有采用专用存储芯片进行存储，而采用FPGA硬件开发平台和Verilog HDL硬件描述语言编写代码实现数据采集模块系统，同时提高数据采集精准度，既降低成本又提高了存储效率。 本文设计的新系统使用方便、精度高、数据可储存，克服了传统光干涉甲烷检测仪的缺点，技术指标和功能都得到较大改善。
上传时间： 2013-06-08
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随着计算机科学在人机交互领域的极大发展，作为人脸信息处理中的一项关键技术，人脸检测现在已经成为模式识别，计算机视觉和人机交互领域不可缺少的一部分。但是，人脸检测算法存在计算量大、速度慢等缺点。软件实现方式无法达到实时处理要求，而现有的硬件实现需要占用大量硬件资源。 本文针对现有人脸检测硬件实现的缺点，通过对Adaboost算法和现有硬件结构的分析，提出了双流水线硬件检测架构：扫描窗口流水线、特征向量流水线。并在Vertex-II Pro FPGA平台验证成功，达到实时检测的标准。具体工作和创新点包括如下几点： 介绍了人脸检测的原理以及人脸检测经典算法。其中，详细介绍了Adaboost算法。 对现有的结构进行详细分析。指出现有各架构的缺点，即资源占用多，检测速度慢。针对这两个问题，本文提出了一个适合嵌入式应用的扫描窗口、特征向量双流水线检测硬件架构，详细说明了该架构的工作原理，并在该架构基础上，通过加入预测加载技术，进一步提高检测速度。随后，采用存储器访问效率，架构内部存储单元大小，检测时间长短，运算单元数量四个标准，详细比较了新架构和现有架构的差别，显示出新架构的优势。 基于提出的架构，给出了Adaboost人脸检测系统的VLSI实现方案。本文中，采用自顶向下的设计方法将人脸检测系统分成若干个子模块，然后对每个子模块进行详细的设计和说明，给出了每个子模块的硬件架构、状态转换以及verilog实现后的仿真波形。 采用Xilinx公司的VII Pro FPGA开发板完成人脸检测系统的硬件验证。FPGA验证结果表明对于QCIF分辨率的视频图像，人脸检测系统能够达到50fps的检测速度，满足实时检测的要求。
上传时间： 2013-06-15
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