近年來微光、紅外、X光圖像傳感器在軍事、科研、工農業生產、醫療衛生等領域的應用越來越為廣泛，但由于這些成像器件自身的物理缺陷，視覺效果很不理想，往往需要對圖像進行適當的處理，以得到適合人眼觀察或機器識別的圖像。因此，市場急需大量高效的實時圖像處理器能夠在傳感器后端對這類圖像進行處理。而FPGA的出現，恰恰解決了這個問題。 近十年來，隨著FPGA(現場可編程門陣列)技術的突飛猛進，FPGA也逐漸進入數字信號處理領域，尤其在實時圖像處理方面。Xilinx的研究表明，在2000年主要用于DSP應用的FPGA的發貨量，增長了50％；而常規的DSP大約增長了40％。由于FPGA可無比擬的并行處理能力，使得FPGA在圖像處理領域的應用持續上升，國內外，越來越多的實時圖像處理應用都轉向了FPGA平臺。與PDSP相比，FPGA將在未來統治更多前端(如傳感器)應用，而PDSP將會側重于復雜算法的應用領域。可以說，FPGA是數字信號處理的一次重大變革。 算法是圖像處理應用的靈魂，是硬件得以發揮其強大功能的根本。”共軛變換”圖像處理方法是一種新型的圖像處理算法，由鄭智捷博士上個世紀90年代初提出。這種算法使用基元形狀(meta-shape)技術，而這種技術的特征正好具備幾何與拓撲的雙重特性，使得大量不同的基于形態的灰度圖像處理濾波器可用這種方法實現。該種算法在空域進行圖像處理，無需進行大量復雜的算術運算，算法簡單、快速、高效，易于硬件實現。通過十多年來的實驗與實踐證明，在微光圖像，紅外圖像，X光圖像處理領域，”共軛變換”圖像處理方法確實有其獨特的優異性能。本篇論文就針對”共軛變換”圖像處理方法在微光圖像處理領域的應用，就如何在FPGA上實現”共軛變換”圖像處理方法展開研究。首先在Matlab環境下，對常用的圖像增強算法和”共軛變換”圖像處理方法進行了比較，并且在設計制作“FPGA視頻處理開發平臺”的基礎上，用VHDL實現了”共軛變換”圖像處理方法的基本內核并進行了算法的硬件實現與效果驗證。此外，本文還詳細地討論了視頻流的采集及其編碼解碼問題以及I2C總線的FPGA實現。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：CHENKAI
在機器人學的研究領域中，如何有效地提高機器人控制系統的控制性能始終是研究學者十分關注的一個重要內容。在分析了工業機器人的發展歷程和機器人控制系統的研究現狀后，本論文的主要目標是針對四關節實驗室機器人特有的機械結構和數學模型，建立一個新型全數字的基于DSP和FPGA的機器人位置伺服控制系統的軟、硬件平臺，實現對四關節實驗室機器人的精確控制。 本論文從實際情況出發，首先分析了所研究的四關節實驗室機器人的本體結構，并對其抽象簡化得到了它的運動學數學模型。在明確了實現機器人精確位置伺服控制的控制原理后，我們對機器人控制系統的諸多可行性方案進行了充分論證，并最終決定采用了三級CPU控制的控制體系結構：第一級CPU為上位計算機，它實現對機器人的系統管理、協調控制以及完成機器人實時軌跡規劃等控制算法的運算；第二級CPU為高性能的DSP處理器，它輔之以具有高速并行處理能力的FPGA芯片，實現了對機器人多個關節的高速并行驅動；第三級CPU為交流伺服驅動處理器，它實現了機器人關節伺服電機的精確三閉環誤差驅動控制，以及電機的故障診斷和自動保護等功能。此外，我們采用比普通UART速度快得多的USB來實現上位計算機．與下位控制器之間的數據通信，這樣既保證了兩者之間連接方便，又有效的提高了控制系統的通信速度和可靠性。 機器人系統的軟件設計包括兩個部分：一是采用VC++實現的上位監控軟件系統，它主要負責機器人實時軌跡規劃等控制算法的運算，同時完成用戶與機器人系統之間的信息交互；二是采用C語言實現的下位DSP控制程序，它主要負責接收上位監控系統或者下位控制箱發送的控制信號，實現對機器人的實時驅動，同時還能夠實時的向上位監控系統或者下位控制箱反饋機器人的當前狀態信息。 研究開發出來的四關節實驗室機器人控制器具有控制實時性好、定位精度高、運行穩定可靠的特點，它允許用戶通過上位控制計算機實現對機器人的各種設定作業的控制，也可以讓用戶通過機器人控制箱現場對機器人進行回零、示教等各項操作。
上傳時間： 2013-06-11
上傳用戶：edisonfather
STC單片機控制5線四相24BYJ-48 5V DC 步進電機正反轉驅動程序
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：ruan2570406
運動控制系統是機器人控制系統的重要組成部分。本文將ARM與CPLD技術應用于機器人運動控制系統，使控制系統更加開放、更加模塊化，同時ARM芯片的高速大容量的數據處理能力以及CPLD的高集成度，可編程性，能夠逾越以往控制系統中實時、高速、高精度的技術瓶頸. 嵌入式技術是當今最熱門的技術之一，由于簡潔、高效等優點，使得其廣泛應用在各個領域；所謂嵌入式系統就是以應用為中心，以計算機技術為基礎，并且軟硬件可裁剪，適用于應用系統對功能、可靠性、成本、體積、功耗有嚴格要求的專用計算機系統。它一般由嵌入式微處理器、外圍硬件設備、嵌入式操作系統以及用戶的應用程序等四個部分組成，用于實現對其它設備的控制、監視或管理等功能。 本文主要闡述了基于嵌入式處理器S3C44B0X的機器人控制器的設計過程。文章首先介紹了機器人本體規劃、嵌入式系統和嵌入式微處理器S3C44B0X的結構特點；接著介紹了基于S3C44B0X的智能控制器的設計，包括硬件設計和CPLD軟件設計。其中控制器硬件平臺擴展了外部存儲器、串行口，通過輸出PWM信號進入驅動電路模塊，從而實現控制機器人運動的目的。在CPLD設計過程中，引入JTAG調試接口，方便系統程序的下載和調試，通過自上而下、分塊設計的思想給出了QUARTUSⅡ設計環境下的軟件代碼。本系統利用不同任務間的切換來實現通信過程，而不再采用無操作系統的工程文件的形式，這樣不但有利于項目的調試，也有利于對其它接口的擴展。最后對該控制器進行了測試和分析。
上傳時間： 2013-07-19
上傳用戶：Zxcvbnm
本文介紹了一種基于AVR 單片機Atmel 169，與旋轉編碼器AS5040 及3966 控制直流電機構成的電風扇360 度內搖頭角度調節裝置的實現，設計了AS5040 旋轉編碼器接口電路、P
上傳時間： 2013-05-19
上傳用戶：cath
數字識別系統源代碼 使用說明 第一步：訓練網絡。使用訓練樣本進行訓練。（此程序中也可以不訓練，因為筆者已經將訓練好的網絡參數保存起來了，讀者使用時可以直接識別） 第二步：識別。首先，打開圖像（256色）；再次，進行歸一化處理，點擊“一次性處理”；最后，點擊“R”或者使用菜單找到相應項來進行識別。識別的結果顯示在屏幕上，同時也輸出到文件result.txt中。 該系統的識別率一般情況下為90%。 此外，也可以單獨對打開的圖片一步一步進行圖像預處理工作，但要注意，每一步工作只能執行一遍，而且要按順序執行。 具體步驟為：“256色位圖轉為灰度圖”－“灰度圖二值化”－“去噪”－“傾斜校正”－“分割”－“標準化尺寸”－“緊縮重排”。 注意，待識別的圖片要與win.dat和whi.dat位于同一目錄，這兩文件保存訓練后網絡的權值參數。
上傳時間： 2013-06-25
上傳用戶：wzr0701
提出了一種基于PLC的四相步進電機控制的方法,介紹了控制系統的設計方案及其軟硬件的實現方法。實現對四相步進電機的轉速控制、正反轉控制、以及步數控制。提出設計總體方案，詳細闡述了驅動電路組成。方
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：dtvboyy
表面粗糙度是機械加工中描述工件表面微觀形狀重要的參數。在機械零件切削的過程中，刀具或砂輪遺留的刀痕，切屑分離時的塑性變形和機床振動等因素，會使零件的表面形成微小的蜂谷。這些微小峰谷的高低程度和間距狀況就叫做表面粗糙度，也稱為微觀不平度。表面粗糙度的測量是幾何測量中的一個重要部分，它對于現代制造業的發展起了重要的推動作用。世界各國競相進行粗糙度測量儀的研制，隨著科學技術的發展，各種各樣的粗糙度測量系統也競相問世。對于粗糙度的測量，隨著技術的更新，國家標準也一直在變更。最新執行的國家標準(GB/T6062-2002)，規定了粗糙度測量的參數，以及制定了觸針式測量粗糙度的儀器標準[1]。 隨著新國家標準的執行，許多陳舊的粗糙度測量儀已經無法符合新標準的要求。而且生產工藝的提高使得原有方案的采集精度和采集速度，滿足不了現代測量技術的需要。目前，各高校公差實驗室及大多數企業的計量部門所使用的計量儀器(如光切顯微鏡、表面粗糙度檢查儀等)只能測量單項參數，而能進行多參數測量的光電儀器價格較貴，一般實驗室和計量室難以購置。因此如何利用現有的技術，結含現代測控技術的發展，職制出性能可靠的粗糙度測量儀，能有效地降低實驗室測量儀器的成本，具有很好的實用價值和研究意義。 基于上述現狀，本文在參考舊的觸針式表面粗糙度測量儀技術方案的基礎上，提出了一種基于ARM嵌入式系統的粗糙度測量儀的設計。這種測量儀采用了先進的傳感器技術，保證了測量的范圍和精度；采用了集成的信號調理電路，降低了信號在調制、檢波、和放大的過程中的失真；采用了ARM處理器，快速的采集和控制測量儀系統；采用了強大的PC機人機交互功能，快速的計算粗糙度的相關參數和直觀的顯示粗糙度的特性曲線。 論文主要做了如下工作：首先，論文分析了觸針式粗糙度測量儀的發展以及現狀；然后，詳細敘述了系統的硬件構成和設計，包括傳感器的原理和結構分析、信號調理電路的設計、A/D轉換電路的設計、微處理器系統電路以及與上位機接口電路的設計。同時，還對系統的數據采集進行了研究，開發了相應的固件程序及接口程序，完成數據采集軟件的編寫，并且對表面粗糙度參數的算法進行程序的實現。編寫了控制應用程序，完成控制界面的設計。最終設計出一套多功能、多參數、高性能、高可靠、操作方便的表面粗糙度測量系統。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：KIM66
隨著21世紀的到來,計算機技術,信息處理技術,半導體技術和網絡技術不斷發展,人類社會進入了信息化時代。與此同時,無線視頻傳感器網絡也得到了突飛猛進的發展,成為當今國際上備受關注的熱點研究領域。無線視頻傳感器網絡有著很多的優點和十分廣泛的應用前景。在軍事,工業,城市管理和監控系統等重要領域都有潛在的使用價值。 無線視頻傳感器網絡有著顯著的特征,例如：網絡節點能源有限；網絡帶寬有限；對處理速度要求較高等。由此可見,傳統的視頻編碼標準無法應用于無線視頻傳感器網絡。MPEG-4,H.263,H.264等視頻編碼標準,全是基于運動估計補償實現的,計算量十分巨大,在能量,存儲空間和處理能力均有限的節點難以實現這類高復雜度的編碼算法。 本文針對無線視頻傳感器網絡對視頻編碼算法的具體需求,提出一種基于運動檢測的低復雜度視頻編碼算法。該算法只對當前編碼幀中的運動對象進行編碼,并且以面向對象的結構輸出碼流。實驗結果表明,與H.264全I幀編碼相比,本文提出的算法編碼速度提高了約3倍,編碼性能提高了約2dB。與H.264基本檔次相比,雖然編碼性能略有下降,但是編碼速度平均提高了8倍左右。因此,本文提出的算法可以在編碼效率和編碼速度之間獲得很好的折衷,在一定程度上可以滿足無線視頻傳感器網絡的需求。 本文選用ALDVK_270作為硬件實驗平臺。在分析算法結構的同時,結合嵌入式系統的特點,從算法,內存,高級語言和匯編語言等幾個方面提出優化方案,最終在ARM嵌入式平臺下實現了面向無線視頻傳感器網絡的低復雜度視頻編碼算法。測試結果表明,與優化前相比,優化后的編碼速度有了很大的提高,對于CIF格式的監控視頻序列能夠滿足實時處理的要求。
上傳時間： 2013-07-26
上傳用戶：小小小熊
在Quartus II 9.0環境下編寫的VHDL代碼，實現二分頻、三分頻、四分頻功能。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：哈哈hah
