jm編碼算法描述及配置文件參數(shù)解釋,包括h.264算法描述和參數(shù)解釋
上傳時(shí)間： 2013-06-06
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無傳感器，永磁同步電機(jī)。FOC 控制算法詳解
標(biāo)簽： Sensorless PSMS FOC 控制算法
上傳時(shí)間： 2013-06-19
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在信息化發(fā)展的當(dāng)前，音視頻等多媒體作為信息的載體，在社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域，起著越來越重要的作用。數(shù)字視頻的海量性成為阻礙其應(yīng)用的的瓶頸之一。在這種情況下，H．264作為新一代的視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)，以其高性能的壓縮效率，成為備受關(guān)注的焦點(diǎn)和研究問題。H．264通過運(yùn)動(dòng)估計(jì)/運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償（MP/MC）消除視頻時(shí)間冗余，對(duì)差值圖像進(jìn)行離散余弦變換（DCT）消除空間冗余，對(duì)量化后的系數(shù)進(jìn)行可變長編碼（VLC）消除統(tǒng)計(jì)冗余，獲得了極高的壓縮效率。隨著嵌入式處理器性能的逐漸提升和3G網(wǎng)絡(luò)即將商用的推動(dòng)，H．264以其優(yōu)秀的壓縮性能，無論是無線信道傳輸方面，還是存儲(chǔ)容量有限的嵌入式設(shè)備都具有廣闊的應(yīng)用前景。 但H．264在提升壓縮性能的同時(shí)付出的代價(jià)是算法復(fù)雜度的成倍增加，實(shí)際應(yīng)用中人們對(duì)視頻解碼的實(shí)時(shí)性要求嚴(yán)格，已出現(xiàn)的對(duì)應(yīng)算法代碼多基于PC通用處理器實(shí)現(xiàn)，而嵌入式設(shè)備的主頻和處理能力仍然相對(duì)有限，存儲(chǔ)容量相對(duì)較小，總線速率相對(duì)偏低，因此必須對(duì)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)應(yīng)算法進(jìn)行優(yōu)化移植，才能滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。 本文在對(duì)H．264標(biāo)準(zhǔn)及其新特性進(jìn)行詳細(xì)介紹后，重點(diǎn)研究了在解碼端如何針對(duì)解碼耗時(shí)較多的模塊進(jìn)行改進(jìn)，然后將算法移植到ARM平臺(tái)，并針對(duì)平臺(tái)特點(diǎn)作出相應(yīng)優(yōu)化，最后完成解碼圖象顯示，并給出了測試結(jié)果。本文主要完成的工作如下： 詳細(xì)分析了H．264的參考軟件JM中解碼流程，并利用測試工具分析了各模塊耗時(shí)，針對(duì)耗時(shí)較多的模塊如插值運(yùn)算及去塊濾波模塊，提出了對(duì)應(yīng)的改進(jìn)算法并在H．264的參考軟件JM86上進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，PC測試實(shí)驗(yàn)證明了算法改進(jìn)的優(yōu)越性和運(yùn)算優(yōu)化的可行性。最后針對(duì)ARM平臺(tái)，在對(duì)程序結(jié)構(gòu)和對(duì)應(yīng)代碼進(jìn)行優(yōu)化之后，將其移植到WINCE系統(tǒng)之下，同時(shí)給出了WINCE平臺(tái)解碼后圖象加速顯示方法，并對(duì)最終測試結(jié)果與性能做出了評(píng)價(jià)。
標(biāo)簽： 264 ARM 解碼 算法優(yōu)化
上傳時(shí)間： 2013-06-04
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諧波帶來的影響已經(jīng)嚴(yán)重危及到電力系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定運(yùn)行。解決諧波污染的關(guān)鍵在于精確實(shí)時(shí)地確定諧波的成分、幅值和相位等因素。而今普通工業(yè)控制計(jì)算機(jī)已越來越不能滿足系統(tǒng)運(yùn)行的高效性、高實(shí)時(shí)性、高穩(wěn)定運(yùn)行性和高可靠性等要求，給諧波的測量帶來誤差，因而開發(fā)新一代基于ARM平臺(tái)和嵌入式Linux系統(tǒng)的電力諧波檢測裝置來滿足這些要求顯得很重要。 同時(shí)，友好的圖形界面也已經(jīng)成為人們普遍關(guān)注的一個(gè)熱點(diǎn)問題。電力諧波檢測裝置的圖形用戶系統(tǒng)更是存在著進(jìn)程獨(dú)立、網(wǎng)絡(luò)通信能力、跨平臺(tái)等特殊需求。在眾多的圖形用戶界面軟件中，因QT/Embedded具有跨平臺(tái)、面向?qū)ο蟆⒛茉O(shè)計(jì)精美的人機(jī)界面等優(yōu)點(diǎn)，系統(tǒng)便選取QT/Embedded作為支撐平臺(tái)，并解決了QT/Embedded跨平臺(tái)移植和中文化等問題。 因頻譜泄露和柵欄效應(yīng)以及系統(tǒng)基本頻率的波動(dòng)，普通的FFT算法不能準(zhǔn)確測量諧波和間諧波成份。為了提高測量精度，本文先用頻域插值法確定系統(tǒng)的基本頻率，以及插值多項(xiàng)式方法重構(gòu)時(shí)域采樣信號(hào)，接下來用FFT計(jì)算整數(shù)次諧波成份，以及頻域插值方法計(jì)算間諧波成份。 系統(tǒng)選用長沙科瑞捷機(jī)電有限公司提供的基于ARM處理器的SAM7430模塊，在此基礎(chǔ)上開發(fā)諧波檢測軟件，包括數(shù)據(jù)采集、FFT分析以及界面顯示程序。經(jīng)初步調(diào)試系統(tǒng)工作穩(wěn)定可靠，具有一定的實(shí)用參考價(jià)值。
上傳時(shí)間： 2013-08-02
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生物發(fā)酵作為現(xiàn)代生物技術(shù)工業(yè)的重要組成部分，已被廣泛用于食品、制藥等各個(gè)領(lǐng)域，并顯示出良好的發(fā)展前景和巨大的市場潛力。但由于生物發(fā)酵過程是一種復(fù)雜的生化反應(yīng)過程，控制變量眾多且相互關(guān)聯(lián)度較大，采用傳統(tǒng)控制方法難以實(shí)現(xiàn)有效控制。 因此，本文根據(jù)生物發(fā)酵的流程特點(diǎn)和當(dāng)今國內(nèi)市場的切實(shí)需要，在總結(jié)國內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，針對(duì)非線性、時(shí)變、大滯后的發(fā)酵過程，將智能控制技術(shù)融入到了生物發(fā)酵控制系統(tǒng)中，主要對(duì)發(fā)酵過程中的溫度、PH值的控制算法進(jìn)行研究，分別設(shè)計(jì)了仿人智能模糊PID控制和仿人智能模糊控制，模擬仿真和實(shí)驗(yàn)分析表明，控制效果優(yōu)于傳統(tǒng)算法。 基于32位ARM架構(gòu)的嵌入式微處理器以其高性能、低功耗、低成本的優(yōu)勢(shì)，得到了很好的推廣，同時(shí)國內(nèi)微電子與嵌入式技術(shù)得到了迅速發(fā)展。鑒于此背景，本系統(tǒng)現(xiàn)場控制的下位機(jī)的硬件平臺(tái)采用基于S3C2410的處理器，軟件設(shè)計(jì)中采用了嵌入式Linux系統(tǒng)。同時(shí)采用了集散控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)一臺(tái)上位機(jī)可以同時(shí)與多臺(tái)下位機(jī)的數(shù)據(jù)通訊和遠(yuǎn)程監(jiān)控，且下位機(jī)可以脫離上位計(jì)算機(jī)單獨(dú)對(duì)各種參數(shù)進(jìn)行控制。 本文的工作重點(diǎn)主要包括：主要參數(shù)測量與控制、發(fā)酵過程系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)、嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。本發(fā)酵控制系統(tǒng)對(duì)發(fā)酵過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測、優(yōu)化操作，不僅能避免人工操作的不確定因素，提高自動(dòng)化水平，而且能夠?qū)Πl(fā)酵過程中主要參數(shù)進(jìn)行有效控制，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
標(biāo)簽： ARMLinux 生物發(fā)酵 智能控制系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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隨著汽車技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的的人擁有了自己的汽車，基于汽車安全的汽車輔助系統(tǒng)也日益受到了人們的重視。汽車輔助安全系統(tǒng)可以對(duì)汽車駕駛過程中出現(xiàn)的緊急情況進(jìn)行報(bào)警和控制。可以預(yù)見，基于汽車安全的輔助駕駛系統(tǒng)有著良好的發(fā)展前景和廣闊的應(yīng)用空間。 本文通過將圖像檢測技術(shù)和激光測距技術(shù)相結(jié)合，應(yīng)用ARM+DSP的雙核架構(gòu)，設(shè)計(jì)出一款高性能的汽車主動(dòng)安全系統(tǒng)。系統(tǒng)通過圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)行車路況進(jìn)行監(jiān)控，并通過激光測距技術(shù)對(duì)前方車距進(jìn)行檢測。當(dāng)自車與前方的車距小于系統(tǒng)計(jì)算出來的安全車距，并有可能發(fā)生碰撞時(shí)，系統(tǒng)將予以報(bào)警，提醒駕駛員注意減速或制動(dòng)，從而達(dá)到有效預(yù)防追尾碰撞事故發(fā)生的目的。本文的主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面： 1)完成系統(tǒng)的整體硬件設(shè)計(jì)工作。針對(duì)汽車安全系統(tǒng)對(duì)準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性的要求，系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用S3C2410作為系統(tǒng)的主控制器、TMS320DM6437作為系統(tǒng)的協(xié)處理器。雙核架構(gòu)的應(yīng)用將大幅度提升系統(tǒng)在圖像檢測方面的運(yùn)算能力。 2)為提高系統(tǒng)與各子模塊的通信效率，系統(tǒng)采用CAN總線作為主控制器與其他子模塊的主要通信總線。并開發(fā)出相應(yīng)的驅(qū)動(dòng)軟件。 3)系統(tǒng)采用嵌入式Linux操作系統(tǒng)，應(yīng)用Linux強(qiáng)大的事務(wù)管理能力，來提高系統(tǒng)的處理能力和響應(yīng)速度。 4)通過對(duì)汽車碰撞過程的分析，研究開發(fā)出一套汽車防撞決策算法，對(duì)駕駛員預(yù)警和對(duì)車輛進(jìn)行輔助制動(dòng)，保障駕駛?cè)藛T的安全。 最后，論文在總結(jié)全文工作的基礎(chǔ)上，指出了系統(tǒng)的不足之處和進(jìn)一步研究的工作方向。 總之，在汽車安全技術(shù)在國內(nèi)剛剛起步的今天，對(duì)該系統(tǒng)的研究對(duì)于中國自主的汽車主動(dòng)安全系統(tǒng)無論是在理論研究還是實(shí)際應(yīng)用上都具有一定的價(jià)值。
標(biāo)簽： ARM 汽車防撞系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-07-08
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無刷直流電機(jī)具有輸出轉(zhuǎn)矩大、調(diào)速性能好、運(yùn)行可靠等一系列優(yōu)點(diǎn)，具有廣泛的應(yīng)用前景，其傳統(tǒng)的理論分析及設(shè)計(jì)方法已經(jīng)比較成熟。它的進(jìn)一步推廣和應(yīng)用，在很大程度上有賴于對(duì)其控制策略的研究。本文主要研究了無刷直流電機(jī)的速度控制問題。 無刷直流電機(jī)是一種多變量和非線性的控制系統(tǒng)，傳統(tǒng)的控制方法很難滿足對(duì)它的精確控制。近代模糊控制理論在無刷直流電機(jī)的控制中得到了廣泛的應(yīng)用，提高了控制系統(tǒng)的性能。但是，在模糊控制器控制規(guī)則優(yōu)化和參數(shù)在線調(diào)整方面還存在著許多不足。針對(duì)這些問題，本文提出了一種使用遺傳算法優(yōu)化的模糊控制器，并且應(yīng)用到無刷直流電機(jī)的控制中。系統(tǒng)采用雙閉環(huán)控制，內(nèi)環(huán)采用電流負(fù)反饋對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)矩進(jìn)行調(diào)節(jié)；外環(huán)應(yīng)用模糊控制器進(jìn)行速度控制，通過遺傳算法離線優(yōu)化模糊控制規(guī)則和在線調(diào)節(jié)模糊控制器的參數(shù)以提高系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。同時(shí)本文使用Matlab和電機(jī)仿真軟件VisSim對(duì)無刷直流電機(jī)的速度控制進(jìn)行了軟件仿真。 數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)是一種高速的信號(hào)處理芯片，近幾年在電機(jī)控制領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文以TI公司的TMS320LF2407控制器為基礎(chǔ)，介紹了DSP在無刷直流電機(jī)控制中常用的應(yīng)用技術(shù)。同時(shí)為了降低系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計(jì)的復(fù)雜性，提高控制系統(tǒng)的可靠性以及軟件開發(fā)的快速性，本文將嵌入式操作系統(tǒng)移植到DSP中，并在該操作平臺(tái)上開發(fā)出高效的控制算法。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過遺傳算法優(yōu)化的模糊控制器對(duì)無刷直流電機(jī)模型的不確定性和負(fù)載變化具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性，而且控制系統(tǒng)具有較好的動(dòng)態(tài)性能。
標(biāo)簽： 模糊遺傳算法 無刷直流電機(jī) 速度控制
上傳時(shí)間： 2013-06-12
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磁共振成像（MRI）由于自身獨(dú)特的成像特點(diǎn)，使得其處理方法不同于一般圖像.根據(jù)不同的應(yīng)用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個(gè)算法.首先，該文針對(duì)MRI重建后圖像噪聲分布的實(shí)際特點(diǎn)，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細(xì)闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點(diǎn)，首先對(duì)與噪聲和邊緣相關(guān)的小波系數(shù)進(jìn)行建模，然后利用最大似然估計(jì)來進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，同時(shí)利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點(diǎn)來進(jìn)行函數(shù)升級(jí)，以便獲得最佳萎縮函數(shù)，進(jìn)一步提高圖像的質(zhì)量，最終取得了一定的效果.與此同時(shí)，該文對(duì)MRI圖像的進(jìn)一步的分析與應(yīng)用展開了一定研究，提出了一種改進(jìn)的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點(diǎn)，同時(shí)考慮鄰域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響，對(duì)目標(biāo)函數(shù)加以改進(jìn)，用來克服噪聲和非均勻場對(duì)MRI圖像分割的影響，達(dá)到魯棒分割的目的，為進(jìn)一步圖像處理和分析打下基礎(chǔ).通過實(shí)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)，無論是針對(duì)模擬圖像還是實(shí)際圖像，該文所提出的兩個(gè)算法都取得了較好的效果，達(dá)到了預(yù)期的目的.
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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人臉識(shí)別技術(shù)作為生物識(shí)別技術(shù)之一，是模式識(shí)別在圖像領(lǐng)域中的具體運(yùn)用，其應(yīng)用前景非常廣闊，可以應(yīng)用到身份證件的鑒別、自動(dòng)門禁控制系統(tǒng)、銀行取款機(jī)、家庭安全，圖片檢索等領(lǐng)域。 人臉識(shí)別系統(tǒng)主要分為人臉檢測定位，特征提取和人臉分類三部分。人臉的檢測和定位，即從輸入的圖像中找到人臉及人臉存在的位置，并將人臉從背景中分離出來。在特征提取部分，先對(duì)原始人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，之后原始數(shù)據(jù)由維數(shù)較少的有效特征數(shù)據(jù)表示并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，接下來進(jìn)行人臉分類，在識(shí)別待測人臉圖像時(shí)，將待測圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)相比對(duì)，判斷是否為庫中的某一人，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別人臉的目的。 在過去的十年里，人臉識(shí)別技術(shù)一直是圖像處理領(lǐng)域里具有挑戰(zhàn)性的課題，隨著研究的深入，許多人臉檢測及識(shí)別算法被提出來。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其變形已經(jīng)成為測試人臉識(shí)別系統(tǒng)性能的基準(zhǔn)算法；同時(shí)Adaboost人臉檢測算法，在PC上基本可以達(dá)到實(shí)時(shí)，在嵌入式產(chǎn)品廣泛應(yīng)用的今天，只有讓人臉識(shí)別算法在嵌入式平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)，才能獲得更廣闊的應(yīng)用，本文研究了在嵌入式平臺(tái)上Adaboost人臉檢測算法的性能。 嵌入式是后PC時(shí)代的一個(gè)亮點(diǎn)，目前已經(jīng)應(yīng)用在社會(huì)生活的方方面面。嵌入式產(chǎn)品的開發(fā)平臺(tái)分為包括很多，如：DSP，ARM，PowerPC等等。本文采用的ARM9作為嵌入式開發(fā)平臺(tái)，研究人臉識(shí)別在ARM平臺(tái)的性能，為實(shí)用的嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供參考。 本文從PC平臺(tái)的軟件實(shí)現(xiàn)入手，分別實(shí)現(xiàn)了PC平臺(tái)下的AdaBoost人臉檢測算法和PCA人臉識(shí)別算法,分析了現(xiàn)象及結(jié)果，接下來搭建了基于ARM嵌入式系統(tǒng)的硬件平臺(tái)，對(duì)AdaBoost人臉檢測算法進(jìn)行了硬件平臺(tái)的移植，并得出相應(yīng)實(shí)驗(yàn)效果。
標(biāo)簽： ARM 人臉識(shí)別 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-05-31
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隨著數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展，傳統(tǒng)的門禁系統(tǒng)由于鑒別方式、速度和性能等方面的限制，很難滿足安全可靠和網(wǎng)絡(luò)化的控制需求。由于識(shí)別技術(shù)的不斷成熟，基于人體生理特征的身份識(shí)別系統(tǒng)逐漸被人們開始采用，目前，從實(shí)用的角度看，指紋識(shí)別技術(shù)要比其它生物識(shí)別技術(shù)更安全和方便，這是因?yàn)槿说闹讣y具有唯一性、不變性以及貼身性的特點(diǎn)。傳統(tǒng)的門禁控制器常采用單片機(jī)開發(fā)，利用串行通信接口向遠(yuǎn)程上位機(jī)傳送數(shù)據(jù)，多個(gè)門禁控制器一般組成RS485網(wǎng)絡(luò)，通信線路專用且不易于實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)控制和遠(yuǎn)程控制，而基于TCP/IP網(wǎng)絡(luò)通信的門禁系統(tǒng)通過局域網(wǎng)傳遞數(shù)據(jù)，很容易實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制和分布式管理。 文中設(shè)計(jì)了基于指紋識(shí)別和以太網(wǎng)的智能網(wǎng)絡(luò)型門禁控制器。在ARM9和Linux操作系統(tǒng)上采用FPS200指紋傳感器采集指紋圖像和USB攝像頭采集視頻圖像，以及采用以太網(wǎng)控制器芯片AX88796，實(shí)現(xiàn)了基于TCP/IP協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)門禁系統(tǒng)。 論文首先分析了門禁系統(tǒng)的研究背景、意義及國內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀，然后介紹了指紋識(shí)別網(wǎng)絡(luò)門禁系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，闡述了系統(tǒng)各個(gè)重要功能模塊的硬件資源。根據(jù)系統(tǒng)的硬件資源搭建了嵌入式Linux的軟件平臺(tái)，移植了相關(guān)模塊的驅(qū)動(dòng)程序。論文研究了指紋識(shí)別算法，包括指紋圖像預(yù)處理和指紋圖像的特征提取和匹配，重點(diǎn)分析了指紋圖像分割法，利用灰度梯度和灰度方差的結(jié)合設(shè)置一個(gè)合適的局部閾值對(duì)指紋進(jìn)行分割。然后，闡述了門禁控制系統(tǒng)軟件的總體設(shè)計(jì)，并重點(diǎn)介紹Video4Linux采集圖像、指紋圖像采集、GoAhead Web Server的應(yīng)用以及系統(tǒng)運(yùn)用TCP/IP實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)門禁控制器和上位機(jī)PC之間的網(wǎng)絡(luò)通信。 系統(tǒng)測試部分介紹了測試環(huán)境、測試方法以及測試內(nèi)容。測試結(jié)果表明，本課題設(shè)計(jì)的指紋識(shí)別網(wǎng)絡(luò)型門禁系統(tǒng)在穩(wěn)定性、可靠性以及實(shí)時(shí)性方面達(dá)到了較好的效果。文章最后提出了一些在工作中遇到的問題，并對(duì)近幾年來的一些新的研究趨勢(shì)做了簡單的總結(jié)與展望，指出了指紋識(shí)別網(wǎng)絡(luò)型門禁系統(tǒng)未來的研究方向。
標(biāo)簽： ARM 指紋識(shí)別 門禁系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-07-23
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