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TMS320C6713Xvid视频压缩算法源代码
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近年来，随着多媒体技术、计算机网络与通信技术的的快速发展，传统的监控系统也不断向着新的发展方向进行着不断的更新与发展。进而随着嵌入式技术的出现以及人们对降低监控系统成本和提高可靠性的迫切需求，基于嵌入式系统的网络视频监控系统将成为新的研发热点。 本文的目的是把嵌入式技术与计算机网络技术相结合，构造一个性能稳定且具有较强处理能力的数字化远程视频监控系统。该监控系统以嵌入式Linux系统平台作为服务器端，服务器程序在其上以后台方式运行，等待监控系统环境中的客户机使用浏览器向其发送访问请求，实现在局域网乃至Internet网上对摄像头的远程控制。 文中把系统设计分为三大部分：系统硬件设计、嵌入式Linux在硬件平台的实现和系统软件设计。硬件设计部分首先提出了整个硬件系统的实现方案，接着详细介绍了S3C2410处理器与存储器、以太网控制器芯片以及USB和串口的接口电路设计；第二部分详细叙述了嵌入式Linux在本系统硬件平台的移植实现及应用程序的开发特点，重点讲述了本系统平台上Linux的引导加载程序Bootloader的设计过程；系统软件部分首先介绍了USB接口摄像头驱动在嵌入式Linux下的实现，重点讲述了Video4Linux下视频采集的实现，接着论述了如何实现图像的JPEG压缩，最后针对基于B/S模式的网络通信系统结构，详细阐述了网络通信的具体实现过程和方法。 最后在办公室局域网通过对系统测试，显示了系统运行结果，实现了利用局域网或Internet网对远程环境进行监控的功能。
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无刷直流电机,是随着电力电子技术的发展和新型永磁材料的出现而迅速成熟起来的一种机电一体化电机.随着无刷直流电机在各个领域的广泛应用,其常用的带位置传感器控制方法暴露出了越来越多的局限性.同时,随着计算机技术和电子技术的不断发展,基于高性能数字信号处理器的"状态观测器"法无位置传感器控制则渐渐成为研究的热点.论文在详细介绍了"扩展卡尔曼滤波法"无位置传感器无刷直流电机控制原理的基础上,建立了基于"扩展卡尔曼滤波法"无位置传感器无刷直流电机控制系统模型,对模型中误差造成的原因作出了定性和定量的分析,给出了解决的办法.另外,论文以Texas Instrument公司的TMS320LF2407A数字信号处理器为核心,设计了一套基于"扩展卡尔曼滤波法"的无位置传感器无刷直流电机控制系统,并给出了各模块的设计电路.文中介绍了系统的各个组成部分,并给出了系统的抗干扰措施."三段式"起动技术是无传感器无刷直流电机控制中的常用起动方法,也是"扩展卡尔曼滤波法"控制中的一个重要环节.文中对"三段式"起动技术中转子定位、外同步加速和外同步到自同步的切换三部分进行了详细的分析和讨论,指出了各部分的难点,给出了相应的解决方法.基于"扩展卡尔曼滤波法"的控制系统中包含了大量的运算和多路的AD采集,因此不可避免存在系统和测量误差以及干扰噪声,论文着重对系统误差、量测误差和干扰噪声三个方面作了详细的分析,并提出了解决的方法.对于噪声信号的数字化处理,论文探讨了常用的几种数字滤波算法并给出了仿真波形.在前面所设计的控制系统的基础上,论文介绍了"扩展卡尔曼滤波法"无位置传感器无刷直流电机控制系统的运行调试过程,分析了调试中出现的问题并提出了解决的方法.最后,文中给出了系统调试中的电压、反电势以及相电流等信号的实测波形,并与仿真结果作了比较分析.
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永磁同步电机是同步电机的一个重要类型，其转子一般采用稀土永磁材料做激磁磁极，与传统同步电机相比，体积和重量大为减小，而且结构简单，运行可靠，维护更方便。现代电气传动控制的发展趋势之一是开发新的交流调速与伺服系统。无论在矢量控制还是标量控制中，转速与位置的闭环控制都需要在电机轴上安装一个速度传感器，但是由于速度传感器的引进不仅增加了成本，降低了系统可靠性，还存在安装问题，效果并不十分理想。因此高性能无速度传感器控制成为近年来电机研究的热点。 本文在系统介绍卡尔曼滤波器的基础上，将其引入到永磁同步电机无速度传感器状态观测中。由于永磁同步电机是一个强耦合的多阶非线性系统，本文采用了工程实际中普遍采用的泰勒展开式截断的方法，对电机方程线性化处理，将卡尔曼滤波算法推广至非线性系统，并加入了反映电机系统模型误差和环境干扰的系统噪声和测量噪声模型，形成扩展卡尔曼滤波算法。扩展卡尔曼滤波器将电机转子位置与转速作为系统状态变量进行实时估算，并将所得信息反馈到永磁同步电机控制系统中。通过仿真，与电机实际运行状态进行比较，证明了扩展卡尔曼滤波具有良好的动态跟踪能力和抗噪声能力。 针对扩展卡尔曼滤波算法在无速度传感器控制中存在的不足，本文给出了降阶线性卡尔曼滤波算法。降阶线性卡尔曼滤波算法重新选择了系统状态变量，建立新的完全线性化的系统方程，并且卡尔曼滤波算法中的系统协方差矩阵成为时不变序列，因此可以直接应用线性卡尔曼滤波算法。仿真结果证明，与扩展卡尔曼滤波算法相比，新的算法更加简单，减轻了繁重的参数调节任务，易于数字化实现，不仅具备扩展卡尔曼滤波算法的优势，而且在某些性能方面超越了扩展卡尔曼滤波算法。 通过分析得知，由于将系统模型不确定性与测量噪声体现在系统方程中，因此卡尔曼滤波算法在状态估算方面具有良好的性能。本文以降阶线性卡尔曼滤波 算法为理论基础，以永磁同步电机为对象，以数字信号处理器（DSP）为核心，设计了电机状态观测系统的设计方案。整个方案在不增加成本的基础上，充分利用数字信号处理器（DSP）丰富的资源和强大的运算能力，通过检测电机相电流，实时估算出电机转子位置与转速。本系统可以代替传统速度传感器，为电机控制系统提供转子位置和转速反馈信息。本文的下一步主要工作便是将此系统付诸实践，应用于实际工程中，对卡尔曼滤波算法在永磁同步电机无速度传感器控制方面的性能进行进一步研究。关键词：永磁同步电机；无速度传感器；卡尔曼滤波
上传时间： 2013-04-24
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