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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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
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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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生成自定义的国标一二级汉字库0.使用PCTOLCD的各种调整功能调整出您需要的文字样式,如字体,字样(下划,倾斜，加 粗),大小(各种点阵大小的字体,可锁定点阵本身大小(如16*16),然后在这个固定的点阵大小 内调节文字的大小(例如在16*16的点阵中居中显示12*12大小的汉字). 1.使用“导入文本”的按钮 2.点右下角"生成国标汉字库"按钮. 3.选择字库文件名后单击确定 4.耐心等待一段时间后既得到生成的汉字库(时间视具体机器而定).
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上传时间： 2013-04-24
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随着科学技术的发展与公共安全保障需求的提高，视频监控系统在工业生产、日常生活、警备与军事方面的应用越来越广泛。采用基于 FPGA 的SOPC技术、H．264压缩编码技术和网络传输控制技术实现网络视频监控系统，在稳定性、功能、成本与扩展性等方面都有着突出的优势，具有重要的学术意义与实用意义， 本课题所设计的网络视频监控系统由以Nios Ⅱ为核心的嵌入式图像服务器、相关网络设备与若干PC机客户端组成。嵌入式图像服务器实时采集图像，采用H．264 编码算法进行压缩，并持续监听网络。PC机客户端可通过网络对服务器进行远程访问，接收编码数据，使用H．264解码算法重建图像并实时显示，使监控人员有效地掌握现场情况， 在嵌入式图像服务器设计阶段，本文首先进行了芯片选型与开发平台选择。然后构建图像采集子系统，采用双缓存乒乓交换的方法设计图像采集用户自定义模块。接着设计双Nios Ⅱ架构的SOPC系统，阐述了双软核设计中定制连接、内存芯片共享、数据搬移、通信与互斥的解决方法。同时完成了网络服务器的设计，采用μC/OS-Ⅱ进行多任务的管理与调度， H．264视频压缩编解码算法设计与实现是本文的重点。文中首先分析H．264．标准，规划编解码器结构。接着设计了16×16帧内预测算法，并设计宏块扫描方式，采用两次判决策略进行预测模式选择。然后设计4×4子块扫描方式，编写整数变换与量化算法程序。熵编码采用Exp-Golomb编码与CAVLC相结合的方案，针对除拖尾系数之外的非零系数值编码子算法，实现了一种基于表示范围判别的编码方法。最后设计了网络传输的码流组成格式，并针对编码算法设计相应解码算法。使用VC++完成算法验证，并进行测试，观察不同参数下压缩率与失真度的变化。 算法验证完成后，本文进行了PC机客户端设计，使其具有远程访问、H．264解码与实时显示的功能。同时将H．264 编码算法程序移植到NiosⅡ中，并将嵌入式图像服务器与若干客户端接入网络进行联合调试，构建完整的网络视频监控系统， 实验结果表明，本系统视频压缩率高，监控图像质量良好，充分证明了系统软硬件与图像编解码算法设计成功。本系统具有成本低、扩展性好及适用范围广等优点，发展前景十分广阔。
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
上传用户：laozhanshi111
在当今的广播系统中，绝大部分的视频信号是隔行采样的。采用这种扫描格式，能够大幅度地减少视频的带宽，但也会引起彩色爬行、画面闪烁、边缘模糊及锯齿等现象。这种缺陷经人尺寸屏幕放大后就更加明显。为改善画面的视觉效果，去隔行技术应运而生。同时，视频信号本身的低帧频也会导致行抖动、线爬行以及大面积闪烁等视觉效果上的缺陷。增加扫描频率会把这些视觉缺陷搬移到人眼不敏感的高频区域上去从而产生较好的主观图象质量。而为了适应不同显示终端以及对图像大小变化的要求就必须对原始信号分辨率即每帧行数和每行像素数进行变换。因此去隔行、帧频转换、分辨率变换成为视频格式转换的基本内容。 FPGA 的出现是VLSI技术和EDA技术发展的结果。FPGA器件集成度高、体积小，具有通过用户编程实现专门应用的功能。它允许电路设计者利用基于计算机的开发平台，经过设计输入、仿真、测试和校验，直到达到预期的结果。使用FPGA器件可以大大缩短系统的研制周期，减少资金投入。另外采用FPGA器件可以将原来的电路板级产品集成芯片级产品，从而降低了功耗，提高了可靠性，同时还可以很方便的对设计进行在线修改。 该文在介绍了视频格式转换中的主要算法后，重点对去隔行、帧频转换、分辨率变换的FPGA综合实现方案进行了由简单到复杂的深入研究，分别给出了最简解决方案、基于非线性算法的解决方案和基于运动补偿的解决方案。最简解决方案利用线性算法将去隔行，帧频转换，分辨率变换三项处理同时实现，达到FPGA内部资源和外部RAM耗用量都为最小的要求，是后续复杂方案的基础。其中去隔行采用场合并方式，帧频转换采用帧重复方式，分辨率变换采用均匀插值方式。基于非线性算法的解决方案中加入了对静止区域的判断，静止区域的输出像素值直接选用相应位置的已存输入数据，非静止区域的输出像素值通过对已存输入数据进行非线性运算得出。基于运动补偿的解决方案在对静止区域进行判断和处理的基础上，对欲生成的变频后的场间插值帧进行运动估计，根据运动矢量得出非静止区域的输出像素值。其中为求得输入场间相应时间位置上的插值帧输出数据，该方案采用了自定义的前后向块匹配运动估计方式，通过对三步搜索算法的高效实现，将SAD 值进行比较得出运动矢量。
上传时间： 2013-07-19
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正交频分复用(OFDM)技术是一种多载波数字调制技术，具有频谱利用率高、抗多径干扰能力强、成本低等特点，适合无线通信的高速化、宽带化及移动化的需求，将成为下一代无线通信系统(4G)的核心调制传输技术。 本文首先描述了OFDM技术的基本原理。对OFDM的调制解调以及其中涉及的特性和关键技术等做了理论上的分析，指出了OFDM区别于其他调制技术的巨大优势；然后针对OFDM中的信道估计技术，深入分析了基于FFT级联的信道估计理论和基于联合最大似然函数的半盲分组估计理论，在此基础上详细研究描述了用于OFDM系统的迭代的最大似然估计算法，并利用Matlab做了相应的仿真比较，验证了它们的有效性。 而后，在Matlab中应用Simulink工具构建OFDM系统仿真平台。在此平台上，对OFDM系统在多径衰落、高斯白噪声等多种不同的模型参数下进行了仿真，并给出了数据曲线，通过分析结果可正确评价OFDM系统在多个方面的性能。 在综合了OFDM的系统架构和仿真分析之后，设计并实现了基于FPGA的OFDM调制解调系统。首先根据802.16协议和OFDM系统的具体要求，设定了合理的参数；然后从调制器和解调器的具体组成模块入手，对串/并转换，QPSK映射，过采样处理，插入导频，添加循环前缀，IFFT/FFT，帧同步检测等各个模块进行硬件设计，详细介绍了各个模块的设计和实现过程，并给出了相应的仿真波形和参数说明。其中，针对定点运算的局限性，为系统设计并自定义了24位的浮点运算格式，参与傅立叶反变换和傅立叶变换的运算，在系统参数允许的范围内，充分利用了有限资源，提高了系统运算精度；然后重点描述了基于FPGA的快速傅立叶变换算法的改进、优化和设计实现，针对原始快速傅立叶变换FPGA实现算法运算空闲时间过多，资源占用较大的问题，提出了带有流水作业功能、资源占用较少的快速傅立叶变换优化算法设计方案，使之运用于OFDM基带处理系统当中并加以实现，结果满足系统参数的需求。最后以理论分析为依据，对整个OFDM的基带处理系统进行了系统调试与性能分析，证明了设计的可行性。 综上所述，本文完成了一个基于FPGA的OFDM基带处理系统的设计、仿真和实现。本设计为OFDM通信系统的进一步改进提供了大量有用的数据。
上传时间： 2013-07-25
上传用户：14786697487
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： 2013-06-07
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通信领域的主导技术有两种：用于内部商业通信的局域网(LAN)中的以太网(Ethernet)和广域网(WAN)中的SDH(SynchronousDigitalHierarchy)。因为在SDH网络上不直接支持以太网，当企业(客户)间需要彼此通信或企业(客户)内需要将其总部与分部连至同一LAN网时互连问题便应运而生。 该研究课题的目的是研究在EoS(EthernetoverSDH)实现过程中存在的技术难题和协议实现的复杂性，提出一种简单、快速、高效的协议实现方法。主要关注的是EoS系统中与协议帧映射相关的关键技术，例如：自定义帧结构、帧定位、全数字锁相技术、流量控制技术等，最终完成EoS中这些关键技术模块的设计。 该课题简单分析EoS系统相关协议帧结构及EoS系统的原理，阐述了FPGA技术的实现方法，重点在于利用业界最先进的EDA工具实现EoS系统中帧映射技术。系统中采用一种简化了的点对点实现方案，对以太网的数据帧直接进行HDLC帧格式封装，采用多通道的E1信道承载完整的HIDLC帧方式将HDLC帧映射到E1信道中，然后采用单通道承载多个完整的E1帧方式将E1映射到SDH信道中，从而把以太网帧有效地映射到SDH的负荷中，实现“透明的局域网服务”。这对在现有的SDH传输设备上承载以太网，开发实现以太网的广域连接设备，将会具有重要的意义。
上传时间： 2013-04-24
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