3D加速引擎是3D图形加速系统的重要组成部分,以往在软件平台上对3D引擎的研究,实现了复杂的渲染模型和渲染算法,但这些复杂算法与模型在FPGA上综合实现具有一定难度,针对FPGA的3D加速引擎设计及其平台实现需要进一步研究。 本文在研究3D加速引擎结构的基础上,实现了基于FPGA的图像处理平台,使用模块化的思想,利用IP核技术分析设计实现了3D加速管道及其他模块,并进行了仿真、验证、实现。 图像处理平台选用Virtex-Ⅳ FPGA为核心器件,并搭载了Hynix HY5DU573222F-25、AT91FR40162S、XCF32P VO48及其他组件。 为满足3D加速引擎的实现与验证,设计搭建的图像处理平台还实现了DDR-SDRAM控制器模块、VGA输出模块、总线控制器模块、命令解释模块、指令寄存器模块及控制寄存器模块。 3D加速引擎设计包含3D加速渲染管道、视角变换管道、基元读取、顶点FIFO、基元FIFO、写内存等模块。针对FPGA的特性,简化、设计、实现了光照管道、纹理管道、着色管道和Alpha融合管道。 最后使用Modelsim进行了仿真测试和图像处理平台上的验证,其结果表明3D加速引擎设计的大部分功能得到实现,结果令人满意。
上传时间: 2013-07-30
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虚拟仪器技术是以传感器、信号测量与处理、微型计算机等技术为基础而形成的一门综合应用技术。目前虚拟仪器大部分是基于PC机,利用PCI等总线技术传输数据,数据卡插拔不便,便携性差。随着嵌入式技术的飞速发展,嵌入式系统平台已经应用到各个领域,而市场上的嵌入式虚拟仪器系统还相当少,各种研究工作才刚刚起步,各种高性能的虚拟仪器和处理系统在现代工业控制和科学研究中已成为必不可少的部分。因此在我国开发具有较高性能、接口灵活、功能多样化、低成本的虚拟仪器装置势在必行。 针对目前虚拟仪器系统发展趋势和特点,采用FPGA技术,进行一种支持多种平台的高速虚拟仪器系统的设计与研究,并针对高速虚拟仪器系统中的一些技术难点提出解决方案。首先进行了系统的总体设计,确定了采用FPGA作为系统的控制核心,并选取了Labview作为PC平台应用程序开发工具,利用USB2.0接口来进行数据传输;同时选取嵌入式处理器S3C2410以及WinCE作为嵌入式系统硬软件平台。随后进行了各个具体模块的设计,在硬件方面,分别设计了前端处理电路,ADC电路以及USB接口电路。在软件方面,进行了FPGA控制程序的设计工作,实现了对各个模块和接口电路的控制功能。在上层应用程序的设计方面,设计了Labview应用程序,实现了波形显示和频谱分析等仪器功能,人机界面良好。在嵌入式平台上面,进行了WinCE下GPIO驱动程序设计,并在上层应用程序中调用驱动来进行数据的读取。为了解决高速ADC与数据缓存器的速度不匹配的问题,提出利用多体交叉式存储器结构的设计方案,并在FPGA内对控制程序进行了设计,对其时序进行了仿真。 最后对系统进行了联合调试工作,利用上层软件对输入波形进行采集。根据调试结果看,该系统对输入信号进行了较好的采样和存储,还原了波形,达到了预期效果。课题研究并且对设计出一种支持多平台的新型虚拟仪器系统,具有性能好、使用灵活,节省成本等特点,具有较高的研究价值和现实意义。
上传时间: 2013-04-24
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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
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基于FPGA芯片的功能仿真平台构建及静态时序分析
上传时间: 2013-06-28
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目前对数字化音频处理的具体实现主要集中在以DSP或专用ASIC芯片为核心的处理平台的开发方面,存在着并行处理性能差,系统升级和在线配置不灵活等缺点。另一方面现有解决方案的设计主要集中于处理器芯片,而对于音频编解码芯片的关注度较低,而且没有提出过从芯片层到PCB板层的完整设计思路。本文针对上述问题对数字化音频处理平台进行了研究,主要内容包括: 1、提出了基于FPGA的通用音频处理平台,该方案有别于现有的基于MCU、DSP和其它专用ASIC芯片的方案,论证了基于FPGA的音频处理系统的结构及设计工作流程,并对嵌入式音频处理系统专门进行了研究。 2、提出了从芯片层到PCB板层的完整设计思路,并将设计思路得以实现。完成了FPGA的设计及实现过程,包括:系统整体分析,设计流程分析,配置模块和数据通信模块的RTL实现等;解决了FPGA与音频编解码芯片TLV320AIC23B之间接口不匹配问题;给出配置和数据通信模块的功能方框图;从多个角度完善PCB板设计,给出了各个系统组成部分的详细设计方案和硬件电路原理图,并附有PCB图。 3、建立了实验和分析环境,完成了各项实验和分析工作,主要包括:PCB板信号完整性分析和优化,FPGA系统中各个功能模块的实验与分析等。实验和分析结果论证了系统设计的合理性和实用性。 本文的研究与实现工作通过实验和分析得到了验证。结果表明,本文提出的由FPGA和音频编解码芯片TLV320AIC23B组成的数字化音频处理系统完全可以实现音频信号的数字化处理,从而可以将FPGA在数字信号处理领域的优点充分发挥于音频信号处理领域。
上传时间: 2013-04-24
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基于EDA平台的计算机系统结构课程实践本文分析了计算机专业本科生课程计算机系统结构的教学现状, 结合目前在教学实践中采用的部分措施, 提出了在计算机系统结构课
上传时间: 2013-04-24
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SmartSOPC 多功能教学实验开发平台――产品特性及技术参数概述:SmartSOPC 多功能教学实验开发平台集众多种功能于一体,是SOPC
上传时间: 2013-06-07
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Intel最新平台笔记本电脑主板全套电路图
上传时间: 2013-04-24
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基于ARM S3C2410平台下嵌入式Linux虚拟机移植技术的研究与实现
上传时间: 2013-07-14
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刀具状态的精确监测是保证金属切削加工过程顺利进行的关键,因此研制准确、可靠且成本低廉的刀具状态监测系统一直是研究人员所追求的目标。在众多刀具状态监测方法中,声发射监测技术,以其信号直接来源于切削区,具有灵敏度高、响应快,能有效避开低频干扰等优点,非常适用于刀具状态监测。 围绕如何获取高信噪比的刀具状态信号特征,拟结合嵌入式技术,构建准确、稳定、低成本的实时刀具状态监测与辨识系统。给出了基于ARM& WinCE平台的刀具状态监测系统数据处理平台软硬件初步解决方案。作为课题的前期研究本文主要进行了以下工作: (1)分析了声发射信号与刀具磨损状态的相关性,验证了利用声发射信号进行刀具状态监测的可行性; (2)确定刀具状态监测系统的整体方案,包括系统整体架构、软硬件设计方案。ARM& WinCE构成本系统的数据处理与显示平台,EVC为图形界面应用程序开发工具; (3)构建了数据处理与显示平台。选用MagicARM2410实验开发平台,简化了硬件设计;根据系统的功能需求,进行ARM平台的接口设计、操作系统和必要的驱动程序的剪裁及移植; (4)完成了数据处理与显示应用软件设计。系统软件包括界面模块、数据管理模块、数据处理模块、图形及结果显示模块、参数设置模块等,其中数据处理模块主要包括小波消噪、小波包分解特征提取等算法; (5)实现了ARM& WinCE平台与PC机的实时可靠通讯。
上传时间: 2013-04-24
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