《雷达数据处理及应用（第2版）》是关于雷达数据处理理论及应用的一部专著，是作者们对国内外近年来该领域研究进展和自身研究成果的总结。全书由17章组成，主要内容有：雷达数据处理概述（包括研究目的、意义、历史和现状等），参数估计与线性滤波方法，非线性滤波方法，量测数据预处理技术，多目标跟踪中的航迹起始，极大似然类多目标数据互联方法，贝叶斯类多目标数据互联方法，机动目标跟踪，群目标跟踪，多目标跟踪终结理论与航迹管理，无源雷达数据处理，脉冲多普勒和相控阵雷达数据处理，雷达组网数据处理，雷达数据处理性能评估，雷达数据处理仿真技术，雷达数据处理的实际应用，以及关于雷达数据处理理论的回顾、建议与展望。《雷达数据处理及应用(第2版)》可供从事信息工程、C3I系统、雷达工程、电子对抗、红外、声呐、军事指挥等专业的科技人员阅读和参考。
上传时间： 2022-06-26
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本课题给出了一种基于高速PCI总线、以FPGA为核心处理器和控制器的高分辨率实时图像处理系统，该系统可实现对高分辨率高帧率图像（1024*768@60HZ）的实时采集、处理以及输出。本文首先给出了高分辨率实时图像处理系统的系统方案，然后介绍了高分辨率实时图像处理卡的详细设计方案。本文的重点在于介绍高分辨率实时图像处理系统的FPGA控制逻辑设计，主要研究了该数字图像处理系统中影响系统实时处理速度的数据流控制技术，如PCI接口控制、FPGA与外部RAM的高速读写控制、图像的采集预处理，图像的输出控制等，本文还介绍了高分辨率实时图像处理卡的上位机应用程序设计与实现，本文的最后介绍了系统的调试及应用。验证结果表明，本文所设计的接口模块可以很好地应用在高分辨率实时图像处理系统中，采用这些接口模块，系统能有效完成上述的图像数据流控制功能。
上传时间： 2022-07-27
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本文对家用电器中语音识别技术的DSP实现进行了研究。文章介绍了语音识别技术的基本概念，讨论了语音识别系统的组成和实现的技术；详细分析了构成语音识别系统的四个组成部分，包括语音信号数字化与预处理、语音的端点检测、特征提取与模式匹配。着重介绍了实现端点检测的短时平均能量与短时平均过零率分析，语音信号的线性预测分析及在此基础之上的倒谱特征参数，以及实现模式匹配的常用的矢量量化技术、动态时间规整技术和隐马尔可夫模型；根据提出的语音识别系统的构成，介绍了在MATLAB6.5上实现了采用动态时间规整算法的识别系统的仿真分析。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：zwei41
心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
上传用户：weixiao99
船舶自动操舵仪又称自动舵，用来保持船舶在给定航向或航迹上航行，是船舶操纵的关键设备。船舶自动舵尚没有专用的故障诊断系统，当前的维修方法不能满足快速保障和应急保障的需要。本文结合某型自动舵微机通道故障诊断科研项目，重点论述某型自动舵数字控制系统的故障诊断设计与实现，研究了基于模糊推理的船舶自动舵故障诊断专家系统和基于支持向量机的船舶自动舵模拟电路故障诊断方法。 对某型自动舵充分调研，在了解系统软、硬件的总体技术要求和指标的基础上，建立检测对象的数学模型和物理模型。确定故障检测的对象特点，为系统故障仿真、参数辨识做好准备，并为后续的故障检测、诊断方法研究提供了参考。 结合某型自动舵数字控制系统实际情况，确定其故障诊断系统采用分层递阶结构。系统底层为基于嵌入式微处理器的信号检测单元，负责获取微机通道的总线控制权以及信号预处理；系统中间层为通讯子系统，负责对底层多个检测单元信息集中传送；系统顶层为故障诊断和显示子系统，负责对微机通道的信息进行综合评价，得出最终诊断结论。 船舶自动舵系统结构繁杂，很多故障很难用精确的公式将它表示出来，提出了基于模糊推理的船舶自动舵故障诊断专家系统，提高了自动舵故障诊断准确性。该系统将模糊数学、模糊诊断原理及专家经验相结合，采用模糊产生式知识表示法，确定模糊关系矩阵及语义距离，设计相关硬件平台，实现了船舶自动舵故障诊断模糊专家系统的各个功能模块。 为解决船舶自动舵模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题，提出了基于支持向量机的故障诊断方法。该方法通过电路仿真分析，给出了各故障模式下电压频率响应，提取具有代表性的故障特征，建立了以支持向量机为基础的模拟电路故障诊断模型。实验结果证明，该方法可有效诊断模拟电路中的元件故障，且对于元件容差引起的故障诊断模型的不确定性具有较强的鲁棒性，满足非线性电路的故障诊断要求。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：evil
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
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
近年来，图像处理与识别技术得到了迅速的发展。人们已经充分认识到图像处理和识别技术是认识世界、改造世界的重要手段。目前，图像识别技术已应用到很多领域，渗入到各行各业，在医学、公安、交通、工业等领域具有广阔的应用前景。 这篇论文介绍了一种基于DSP＋FPGA构架的实时图像识别系统。DSP作为图像识别模块的核心，负责图像识别算法的实现；FPGA作为图像采集模块的核心，负责图像的采集，并且完成预处理工作。图像识别算法的运算量大，并且控制复杂，对系统的性能要求很高。DSP的特殊结构和优良性能很好地满足了系统的需要，而FPGA的高速性和灵活性也保证了系统实时性，并且简化了外围电路，减少了系统设计难度。 系统使用模板匹配和神经网络算法对数字0～9进行识别。模板匹配一般适用于识别规范化的数字、字符等小型字符集（特别是同一字体的字符集）。由于结构比较简单，系统处理能力强，模板匹配的识别速度快并且识别率高，取得很好的效果。神经网络所具有的分布式存储、高容错性、自组织和自学习功能，使其对图像识别问题显示出极大的优越性。 研究表明，在DSP+FPGA的构架上实现的图像识别系统，具有结构灵活、通用性强的特点，适用于模块化设计，有利于提高算法的效率。系统可以充分发挥和结合DSP和FPGA的优势，准确快速地实现图像识别。通过软、硬件的灵活组合，系统可以实现图像处理大部分的相关功能，使之能够运用到工业视觉检测、汽车牌照识别等系统中。
上传时间： 2013-06-18
上传用户：com1com2
在测井过程中，由于测井深度直接影响到其它测井信息的准确性，所以精确的测井深度变得越来越重要。本文针对现有绞车系统的不足(CPU为单片机决定其精度不高、缺少完善的深度校正系统等)，首次将DSP与FPGA应用到测井绞车系统中，充分利用FPGA硬件资源丰富、速度快及DSP软件设计灵活的特点，使系统硬件、软件结构更加合理，功能得到增强，性价比进一步提高，从而优化了整个系统，为今后绞车设计提供了新的方法和途径。 本文相对其它绞车系统的设计，主要特点有：设计了比较完善的深度校正模块(深度脉冲校正、根据磁记号与磁定位信号的校正、由张力等原因引起的电缆形变的校正)。将打标和测量一体化。设计了方便的通信接口(校正后的深度脉冲及DSP通过RS232与主测井仪的通信)。使用DSP作为CPU并且配合FPGA作预处理从而提高了测量深度的准确性。电路采用了可编程逻辑器件，提高了电路工作的可靠性，减小了电路板面积。另外，本文在研究电缆绞车系统的同时，对测井的地面信号处理也进行了初步的研究，主要是对趋肤效应的校正做了初步的研究。 本文所完成的是一个完整的测量与打标系统，通过室内与现场实验，得出该系统具有高精度、高智能化等优点。最后，本文对该系统的发展方向作了展望。
上传时间： 2013-07-08
上传用户：星仔
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
上传用户：kikye
