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
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近年来，计算机图形学应用越来越广泛，尤其是三维(3D)绘图。3D绘图使用3D模型和各种影像处理产生具有三维空间真实感的影像，应用于虚拟真实情况以及多媒体的产品上，且多半是使用低成本的实时3D计算机绘图技术为基础。在初期3D图形学刚起步时，由于图形简单，因此可以利用CPU来运算，但随着图形学技术的发展，所要绘制的图形越来越复杂，这时如果单纯依赖CPU来处理，不能达到实时的要求，因此需要专门的硬件来加速图形处理，GPU(图形处理单元)因此出现了。不过由于3D图形加速硬件的复杂性和短寿命，这极大地提高了对硬件开发环境的需要。为了更好的对设计进行更改和测试，不能仅仅用专门定制的方法来设计，需要其他的方：硬件描述语言(HDL)和FPGA。 随着计算机绘图规模的需要，借助辅助硬件资源，来提高图形处理单元(GPU)处理速度的需求越来越普遍。自从15年前现场可编程门阵列(FPGA)开始出现以来，其在可编程硬件领域所起的作用越来越大。它们在速度、体积和速度方面都有了很大的提高。这意味着FPGA在以前只能使用专用硬件的场合越来越重要。其中一个应用领域就是3D图形渲染，在这个研究领域里人们正在利用具有可编程性能的FPGA来帮助改进图形处理单元(GPU)的性能。 能够在廉价、可动态重新配置的FPGA上实现复杂算法来辅助硬件设计。本文的设计就是通过在FPGA上实现3维图形几何处理管线部分功能来提高图形处理速度。具体实现中使用硬件描述语言(Verilog HDL)进行逻辑设计，并发现问题解决问题。 本文主要特色如下： 1.针对几何变换换子系统，提出一种硬件实现方案，该方案能对基本的几何变换如：平移、缩放、旋转和投影进行操作。首先构造出总体变换矩阵，随后进行矩阵乘法运算，再进行投影变换，最后输出变换座标。提出一种脉动阵列结构，用于两个矩阵的乘法运算。找到一种快捷的方法来实现矩阵相乘，将能大大提高系统的效率。 2.对于3D图形裁剪，文中描述了一种裁剪引擎，它能够处理3D图形中的裁剪、透视除法以及视口映射的功能。硬件实现的难度取决于裁剪算法的复杂程度。我们在Sutherland-Hodgman裁剪算法的基础上提出一种新的裁剪算法，该算法通过去除冗余顶点以提高处理速度，同时利用编码来判断线段可见性的方法使得硬件实现变得很容易。 3.最后，我们在FPGA上实现了几何变换以及三维裁剪，并与C语言的模拟结果对比发现结果正确，且三维裁剪能够以3M个三角形/s的速度运行，满足了图形流水中的实时性要求。
上传时间： 2013-04-24
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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： 2013-07-30
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纹理映射在计算机图形计算中属于光栅化阶段，处理的是像素，主要的特点是数据的吞吐量大，对实时系统来说转换的速度是一个关键的因素，人们寻求各种加速算法来提高运算速度。传统的方法是用更快的处理器，并行算法或专用硬件。随着数字技术的发展，尤其是可编程逻辑门阵列(FPGAs)的发展，提供了一种新的加速方法。FPGAs在密度和性能上都有突破性的发展，当前的FPGA芯片已经能够运算各种图形算法，而在速度上与专用的图形卡硬件相同。因此，FPGA芯片非常适合这项工作。 本文主要工作包括以下几个方面： 1、本文提出了一种MIPmapping纹理映射优化方法，改进了MIPmapping映射细化层次算法及纹理图像的存储方式，减少纹理寻址的计算量，提高纹理存储的相关性。详细内容请阅读第三章。 2、提出了一种MIPmapping纹理映射优化方法的硬件实现方案，该方案针对移动设备对功耗和面积的要求，以及分辨率不高的特点，在参数空间到纹理地址的计算中用定点数来实现。详细内容请阅读第四章。 3、实现了纹理映射流水线单元纹理地址产生电路，及纹理滤波电路的FPGA设计，并给出设计的综合和仿真结果。详细内容请阅读第五章4、实现了符合IEEE 754单精度标准的乘法、乘累加及除法运算器电路。乘法器采用改进型Booth编码电路以减少部分积数量，用Wallace对部分积进行压缩；乘累加器采用multiply-add fused算法，对关键路径进行了优化；除法器为基于改进型泰勒级数展开的查找表结构实现，查找表尺寸只有208字节，电路为固定时延，在电路尺寸、延时及复杂度方面进行了较好的平衡。
上传时间： 2013-04-24
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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
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[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
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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
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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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自上个世纪九十年代以来，我国著名学者、现中国科学院院士、清华大学陈难先教授等人使用无穷级数的Mobius反演公式解决了一系列重要的物理学中的逆问题，开创了应用、推广数论中的Mobius变换解决物理学中各种逆问题的巧妙方法，其工作在1990年当时就得到了世界著名的《NATURE》杂志的高度评价。 华侨大学苏武浔教授等则把Mobius变换的方法应用于几种常用波形(包括周期矩形脉冲，奇偶对称方波和三角波等)的傅立叶级数的逆变换运算，得到正、余弦函数及一般周期信号的各种常用波形的信号展开；并求得了与各种常用波形信号函数族相正交的函数族，以用于各展开系数的计算与信息的解调；而后把它们应用到通信系统中，提出了一种新的通信系统，即新型Chen-Mobius通信系统。 本文主要完成了两个方面的工作,Chen-Mobius多路通信系统的FPGA硬件设计实现和基于Chen-Mobius变换的语音加密双工通信系统的实现。首先，利用嵌入MATLAB\SIMULINK中的DSPBuilder软件对Chen-Mobius多路(四路和八路)通信系统进行仿真分析，对该系统在不同信噪比情况下的错误概率进行了计算，并绘出了信噪比-错误概率曲线；其次，利用DSPBuilder中的Signalcompiler将Chen-Mobius多路通信系统的主体模块(函数及积分器的产生等)转化成HDL硬件语言，后在QuartusⅡ软件平台上，结合利用VHDL编程的硬件程序模块(分频、延时、控制模块等)构架完整的Chen-Mobius通信系统，并对此系统设计综合、引脚分配、仿真验证、时序分析等；最后，在Altera公司的Stratix 芯片上，实现硬件的编程和下载，从而完成了Chen-Mobius多路通信系统的FPGA硬件实现。 另外，利用Chen-Mobius单路通信系统的调制、解调系统分别对语音信号进行加密与解密，在两块DE2的FPGA开发板上成功实现了基于Chen-Mobius变换的语音加密双工通信。完成本设计意义重大，它为今后Chen-Mobius通信系统应用于通信领域的各个方面，迈开坚实的一步。
标签： ChenMobius FPGA 通信系统 硬件实现
上传时间： 2013-07-24
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硬件测试报告,做硬件的朋友可以看看. 硬件测试报告,做硬件的朋友可以看看.
上传时间： 2013-07-29
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