USB(UniversalSerialBus,通用串行总线)是当今消费电子产品和仪器设备中应用最广的接口协议之一,然而目前国内的USB芯片只有极少数几款,产品研究善处于起步阶段,绝大部分产品主要由国外的IC设计芯片厂商如Cypress、NEC等一些国际著名公司提供。因而,如果能够自主开发设计USB芯片以替代国外同类产品,将会有很好的市场前景和利润空间。 本论文课题是针对基于FPGA(FieldProgrammableGateArray,现场可编程门阵列器件)的数字电子产品应用设计一种实际可复用的USB接口引擎软核。该软核主要是用于处理USB标准协议包的通信处理,通过外接MCU(MultipointControlUnit,微控制器)就可以实现完整的USB接口通讯功能。它的功能相当于一些USB引擎的专用芯片如:Philips的PDIUSBD12等,其优点是结构简单、灵活性高、复用设计方便。 功能仿真和综合测试结果显示本论文所设计的接口引擎软核符合设计要求,并且软核的性能和市场上同类产品基本一致。本论文的创新之处在于:1、从可配置性角度出发设计了低速、全速、高速三种可选模式;2、支持最多31个可配置端点;3、采用了可综合、可移植的RTL(RegisterTransferLevel,寄存器传输级)代码设计规则,同时也开发了可综合的验证测试代码;4、完全由硬件实现USB通信功能。
上传时间: 2013-07-18
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本文主要介绍对 CY7C68013 USB 接口芯片的应用,以及用CPLD 实现 CY7C68013 USB 接口芯片控制的扩展和基本应用程序的实现。
上传时间: 2013-07-07
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CN3082是可以对多种电池进行充电控制的芯片,可以对单节锂电池,单节磷酸铁锂电池或两节到四节镍氢电池充电。该器件内部包括功率晶体管,应用时不需要外部的电流检测电阻和阻流二极管。CN3082只需
上传时间: 2013-04-24
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USB(UniversalSerialBus,通用串行总线)作为一种新兴的计算机外设总线标准,由于它有使用方便、真正的热插拔、高性能和系统造价低廉等优点,其迅速得到了大规模的应用。同时,随着电子技术的不断发展与进步,基于EDA技术的芯片设计正在成为电子系统设计的主流。 本文首先简述了USB协议;然后给出了基于USB、FPGA和51单片机通用的数字信号处理实验平台方案;接着详细讨论了串行AD、串行DA与FPGA,存储器与FPGA,51与FPGA,PDIUSBD12与51等硬件模块的设计;并对相应模块分别进行基于VHDL和C51的软件设计;最后讨论了USB驱动程序和相关动态连接库的使用以及应用程序的开发。 该通用的数字信号处理实验平台不仅可以进行完成AD采集数据、DA输出、USB与PC机通信实验,也还可以进行一些复杂的数字信号处理实验,如滤波和谱分析等。
上传时间: 2013-04-24
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本文提出了一种基于FPGA的细胞图像识别系统方案,该系统中FPGA处于核心地位,FPGA采用Altera公司的EP1K100QC208-1芯片,构造专用处理功能,实现彩色图像灰度化、灰度变换、中值滤波、低通滤波、灰度图像二值化等算法。这部分处理的数据量非常大,由于采用FPGA处理,产生的时延变得很小;最后系统机进行识别处理的是二值图像,数据量也很小。所进行的仿真实验取得了良好的效果,给出了部分源代码和实验结果。设计采用VHDL语言描述,并使用电子设计自动化(EDA)工具进行了模拟和验证。
上传时间: 2013-04-24
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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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U盘主控芯片SSS6691制作USB-CDROM教程
上传时间: 2013-06-06
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随着网络、通信和微电子技术的快速发展和人民物质生活水平的提高,视频监控系统以其直观、方便和信息内容丰富的特点而被广泛的应用。本文利用ARM+DSP的双核结构,对基于ARM+DSP嵌入式的视频监控系统进行了设计和研究。 本系统大致分成两部分-DSP图像采集处理部分和ARM实时控制应用部分两部分。子系统分别选用TMS320DM642和AT91RM9200作为两部分的主控芯片,利用它们各自的优势在系统中发挥不同的功能。 DSP的图像采集处理部分通过CCD摄像头对特定的区域采集视频图像,并由视频解码芯片进行视频解码处理。处理后的数字视频信号放入DSP内通过视频运动检测算法进行图像处理,以掌握是否有异常的情况发生。如果有异常情况发生,则立刻由DSP向ARM实时控制应用部分施加中断信号,并将识别处理后的结果全部发送过去。 ARM的实时控制应用部分实现对DSP图像采集处理部分的实时控制,实现支持Linux平台的硬件架构,实现网口、串口和USB等接口用于数据传输,实现图像的显示和友好的人机界而等等。ARM实时控制应用部分本身不参与图像识别和处理相关的算法实现,而只是配合DSP将图像处理的结果显示出来,并在恰当的时机触发外部控制器实现一定的对外控制功能。 基于ARM+DSP架构的视频监控系统的设计思想与实现原理,本系统分为控制模块和视频处理模块,二者独立开发和调试,通过HPI并行方式连接,提高了软硬件任务的模块化程度,增加了系统的稳定性、可靠性和灵活性,符合嵌入式视频监控的功能要求,可以面对日益复杂的视频应用。本文还介绍了基于AT91RM9200处理器子系统开发板的底层BootLoader程序的开发和对Linux操作系统移植的过程。最后论文在设计并实现的基础上对系统的改进提出了一些新的方法和建议。
上传时间: 2013-06-19
上传用户:金宜
语音识别是通过识别和理解过程把人类的语音信号转变为文本或命令的技术。近年来语音识别技术由于其重要性和研究难度成为研究的热点。随着嵌入式的发展,嵌入式语音识别技术成为语音识别领域发展的新的重要方向。 在此背景下,本课题进行基于ARM的嵌入式语音识别系统的研究。论文分别从理论分析、系统硬件平台的总体设计、系统软件的分析定制等方面,对语音识别在ARM上的应用做了研究。 1、在理论上,详细介绍了语音识别的发展历史与研究现状;具体阐述语音识别技术的基本原理和主要研究方法,并推导了语音识别技术中最常用到的两种算法DTW和HMM的数学模型,为进一步的语音识别研究打下基础。 2、在硬件平台方面,本文分析设计了语音识别系统的总体方案,主要包括以下三部分:语音识别系统的控制部分、语音的输入输出部分以及语音程序的存储部分;文中详细介绍了各部分的作用以及它们之间的连接方式,此外根据实际需要,选择确定了语音芯片等外围电路芯片的型号并扩展了外围电路。 3、在系统软件选择定制方面,不仅要求各部分自身功能完善,能够满足本课题的需求,而且要求各部分相互之间满足一定的兼容性,即定制的系统具有稳定性,可以有效的工作。考虑到以上的因素,本课题针对特定的语音识别系统的需求,对交叉编译环境、U-boot、内核、根文件系统等均进行了量身定制。最终选用Crosstool来制作专门编译Linux-2.6.22.6的交叉编译工具;选用比较稳定的支持tftp下载的u-boot-1.2.0作为引导程序;选用Linux-2.6.22.6作为嵌入式操作系统内核,并对其进行剪裁定制,特别是增加了UDA1341TS音频驱动和网卡驱动部分;选用了带有mdev功能的busybox-1.9.1来制作根文件系统。 在以上三方面的基础上,本课题对语音识别程序系统进行了实验研究。实验包括音频驱动、语音录制、语音训练、语音识别程序的编译以及语音识别等程序在ARM上的移植。 最后,本论文采用DTW模型,完成了语音模板的训练和语音识别的任务。经过实验测试,该系统有效完成了预期的语音识别任务。
上传时间: 2013-05-30
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自“9.11”后,随着人们对安防需求的升级,门禁控制系统得到日益广泛的应用,不断提高门禁系统的安全性成为研究的重要课题。第四代门禁系统结合了人体生物特征识别技术,利用人体本身具有的物理特征(如指纹、虹膜、脸型、掌纹等)或行为特征(如步态、签名等)来确定人的身份,取代或加强传统的身份识别方法。 论文采用掌形识别为控制方案,基于ARM920T内核的EP9315芯片为门禁系统CPU,设计和调试了系统的硬件平台。 论文研究了掌形识别算法,进行了三方面的工作。 首先研究了掌形中的手形特征,提出了一种基于骨架特征的手形识别算法,很好的克服了手指旋转给识别带来的干扰。 然后研究了掌形中的掌纹特征,通过系列图像处理,分离出手掌的三条主线,提取主线端点,并在主线上等间隔采样,利用端点和采样点进行匹配,拥有很高的识别率。 最后结合手形与掌纹特征,实现掌形识别。依据手形特征对掌形库进行粗分类,利用掌纹特征进行匹配,算法拥有很快的识别速度与稳定较高的识别率。对分类规则提出了新思路与方法。 论文还提出了基于ARM的门禁系统方案。成功设计了以基于ARM920T内核的EP9315芯片为CPU的最小系统,设计PCB图并制板,最后调试了系统的底层电路。 论文的研究设计工作,通过提高掌形识别算法的识别率,达到了提高门禁系统安全性的目的;ARM平台的设计与调试,在工程实际中有参考价值。
上传时间: 2013-04-24
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