ATMEGA128最小系統原理圖ATMEGA128最小系統原理圖ATMEGA128最小系統原理圖
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：wendy15
隨著GPS(Global Positioning System)技術的不斷發展和成熟，其全球性、全天候、低成本等特點使得GPS接收機的用戶數量大幅度增加，應用領域越來越廣。但由于定位過程中各種誤差源的存在，單機定位精度受到影響。目前常從兩個方面考慮減小誤差提高精度：①用高精度相位天線、差分技術等通過提高硬件成本獲取高精度；②針對誤差源用濾波算法從軟件方面實現精度提高。兩種方法中，后者相對于前者在滿足精度要求的前提下節約成本，而且便于系統融合，是應用于GPS定位的系統中更有前景的方法。但由于在系統中實現定位濾波算法需要時間，傳統CPU往往不能滿足實時性的要求，而FPGA以其快速并行計算越來越受到青睞。 本文在FPGA平臺上，根據“先時序后電路”的設計思想，由同步沒計方法以及自頂向下和自下而上的混合設計方法實現系統的總體設計。從GPS-OEM板輸出的定位信息的接收到定位結果的坐標變換，最終到kalman濾波遞推計算減小定位誤差，實現實時、快速、高精度的GPS定位信息采集處理系統，為GPS定位數據的處理方法做了新的嘗試，為基于FPGA的GPS嵌入式系統的開發奠定了基礎。具體工作如下： 基于FPGA設計了GPS定位數據的正確接收和顯示，以及經緯度到平面坐標的投影變換。根掘GPS輸出信息標準和格式，通過串口接收模塊實現串口數掘的接收和經緯度信息提取，并通過LCD實時顯示。在提取信息的同時將數據格式由ASCⅡ碼轉變為十進制整數型，實現利用移位和加法運算達到代替乘法運算的效果，從而減少資源的利用率。在坐標轉換過程中，利用查找表的方法查找轉化時需要的各個參數值，并將該參數先轉為雙精度浮點小數，再進行坐標轉換。根據高斯轉化公式的規律將公式簡化成只涉及加法和乘法運算，以此簡化公式運算量，達到節省資源的目的。 卡爾曼濾波器的實現。首先分析了影響定位精度的各種誤差因素，將各種誤差因素視為一階馬爾科夫過程的總誤差，建立了系統狀態方程、觀測方程和濾波方程，并基于分散濾波的思想進行卡爾曼濾波設計，并通過Matlab進行仿真。結果表明，本文設計的卡爾曼濾波器收斂性好，定位精度高、估計誤差小。在仿真基礎上，實現基于FPGA的卡爾曼濾波計算。在滿足實時性的基礎上，通過IP核、模塊的分時復用和樹狀結構節省資源，實現數據卡爾曼濾波，達到提高數據精度的效果。 設計中以Xilinx公司的Virtex-5系列的XC5VLX110-FF676為硬件平臺，采用Verilog HDL硬件描述語言實現，利用Xilinx公司的ISE10.1工具布局布線，一共使用44438個邏輯資源，時鐘頻率達到100MHZ以上，滿足實時性信號處理要求，在保證精度的前提下達到資源最優。Modelsim仿真驗證了該設計的正確性。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：二驅蚊器
文章首先分析比較了光伏并網逆變器的各種主電路結構優缺點，提出適合小 功率光伏系統的兩級式并網結構，并對前級DC-DC電路和后級DC-AC分別進行 了電路結構的選擇。
上傳時間： 2013-06-14
上傳用戶：jjj0202
感應電機具有可靠性好、結構簡單、耐腐蝕、效率好、結構緊湊、價格低廉和體積小等優點，成為工業伺服控制的主要傳動裝置然而，感應電機又是一個多變量、強耦合的非線性系統，磁鏈和轉矩的非線性耦合及參數時變，使得感應電機的控制十分復雜，特別是在實際電機控制系統中，還需要考慮硬件和周圍環境等多種因素的干擾，致使實現高性能的感應電機控制系統更加困難 本文研究感應電機的高性能控制策略，綜述了感應電機高性能控制策略的發展歷程和感應電機模糊控制的發展現狀，分析了實際電機控制系統控制器選型中各個嵌入式微處理器的基本性能和優缺點在給出三相坐標系和二相坐標系中的感應電機數學模型之后，從理論上闡述了模糊控制和矢量控制的基本原理，針對傳統的PI控制器參數整定繁瑣，系統魯棒性差的缺點，論文將模糊控制技術應用于感應電機的變頻調速，采用CRI推理法，設計了一種參數自整定模糊PI矢量控制器，利用Matlab對基于模糊PI控制的感應電機控制系統進行了仿真，并對采用兩種控制器實現的感應電機調速控制系統進行了比較、分析仿真結果表明模糊控制的控制性能優于常規的PI調節器 論文對基于ARM的感應電機數字控制技術進行了系統研究，闡述了采用LPC2214ARM微處理器構成數字感應電機變頻調速系統的方法，給出了一種高性能感應電機的數字實現方案，詳細介紹了系統硬件結構的組成及軟件模塊的功能，并給出了主要算法的參考代碼，為實際電機控制器的選型和開發提供了一個新的思路
上傳時間： 2013-08-03
上傳用戶：sy_jiadeyi
基于H.264的自適應環路濾波器的硬件設計與FPGA驗證
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：372825274
隨著多媒體技術的發展，數字圖像處理已經成為眾多應用系統的核心和基礎。它的發展主要依賴于兩個性質不同、自成體系但又緊密相關的研究領域：圖像處理算法及其相應的電路實現。圖像處理系統的硬件實現—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數字信號處理器(Digital Signal Process)和現場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預處理的數據量很大，要求處理速度快，但運算結果相對比較簡單。相對于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統更適合于圖像的預處理。本文設計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應的Matlab 仿真；然后，為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點，本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準則同時結合小波系數尺度間關系的鄰域閾值去噪算法。經Matlab實驗表明，相比于其他幾種經典算法，本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統的總體結構和FPGA內部各功能模塊的具體實現方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統核心控制模塊，并對各個系統模塊和整體進行了仿真驗證，結果表明本文設計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統能滿足實際的圖像處理要求，具有一定的理論和實際應用價值。關鍵詞：圖像處理系統，FPGA，圖像去噪算法，小波變換
上傳時間： 2013-05-16
上傳用戶：450976175
波束形成模塊是聲納信號處理系統中的核心部分，其作用為在空域上加強來自某一方向的信號，抑制干擾，同時探測目標的方位。因此，波束形成模塊的研究在水下探測器、水下武器引信等聲納系統中顯得尤為重要。本文基于陣列波束形成的原理對圓陣自適應波束形成展開了比較深入的研究。 首先，本文概述了聲納波束形成的研究背景和研究現狀?；诒菊n題所研究的主動聲納模型，分析了主動聲納信號，提出應用復基帶信號進行波束形成的方案；對接收波束形成的原理和方法進行了比較詳細的推導和論述。 其次，本文重點對均勻圓形陣列流形的波束形成作了詳細分析和波束圖函數推導，并且應用MATLAB軟件進行了仿真分析。然后對LMS自適應算法進行了介紹，由對LMS算法的分析推導了DLMS算法，并對LMS算法和DLMS算法進行了分析，并將DLMS算法應用于均勻圓陣波束形成。仿真結果表明，基于FIR濾波架構的DLMS算法以犧牲部分收斂速度為代價，可獲得高速并行處理能力。DLMS自適應波束形成方法能使目標方向信號加強，同時將干擾信號零陷。 最后，本文介紹了基于FPGA的并行度為2的8陣元DLMS自適應波束形成設計思路以及實現方法。系統的整體結構采用了并行處理架構，而在單個支路采用了流水線技術。并應用硬件描述(VHDL)語言在QuartusⅡ4.0環境下設計了各軟件模塊和功能仿真。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：moonkoo7
智能天線技術是陣列信號處理技術發展的產物，它可以看作是將一組傳感器按一定的方式放置在空間的不同位置上而構成的陣列，該傳感器陣列將接收到的空間傳播信號經過適當的自適應信號處理后，提取所需的信號源和信號的屬性...
上傳時間： 2013-05-26
上傳用戶：LYNX
幾個C語言小游戲源碼,推箱子,掃雷,五子棋,等收集,希望大家用的愉快
上傳時間： 2013-05-27
上傳用戶：liuqy
生物醫學信號是源于一個生物系統的一類信號，像心音、腦電、生物序列和基因以及神經活動等，這些信號通常含有與生物系統生理和結構狀態相關的信息，它們對這些系統狀態的研究和診斷具有很大的價值。信號拾取、采集和處理的正確與否直接影響到生物醫學研究的準確性，如何有效地從強噪聲背景中提取有用的生物醫學信號是信號處理技術的重要問題。 設計自適應濾波器對帶有工頻干擾的生物醫學信號進行濾波，從而消除工頻干擾，獲得最佳的濾波效果是本研究要解決的問題。生物醫學信號具有信號弱、噪聲強、頻率范圍較低、隨機性強等特點。由于心電(electrocardiogram，ECG)信號的確定性、穩定性、規則性都比其他生物信號高，便于準確評估和檢測濾波效果，本研究采用ECG信號作為原始的模板信號。 本研究將新的電子芯片技術與現代信號處理技術相結合，從過去單一的軟件算法研究，轉向軟件與硬件結合，從而提高自適應速度和精度，而且可以使系統的開發周期縮短、成本降低、容易升級和變更。 采用現場可編程邏輯器件(Field Programmable Gate Array，FPGA)作為新的ECG快速提取算法的硬件載體，加快信號處理的速度。為了將ECG快速提取算法轉換為常用的適合于FPGA芯片的定點數算法，研究中詳細分析了定點數的量化效應對自適應噪聲消除器的影響，以及對浮點數算法和定點數算法的復合自適應濾波器的各種參數的選擇，如步長因子和字長選擇。研究中以定點數算法中的步長因子和字長選擇，作為FPGA設計的基礎，利用串并結合的硬件結構實現自適應濾波器，并得到了預期的效果，準確提取改善后的ECG信號。 研究中，在MATLAB(Matrix Laboratry)軟件的環境下模擬，選取帶有50Hz工頻干擾的不同信噪比的ECG原始信號，在浮點數情況下，原始信號通過采用最小均方LMS(LeastMean Squares)算法的浮點數自適應濾波器后，根據信噪比的改善和收斂速度，確定不同的最佳μ值，并在定點數情況下，在最佳μ值的情況下，原始信號通過采用LMs算法的定點數自適應濾波器后，根據信噪比的改善效果和采用硬件的經濟性，確定最佳的定點數。并了解LMS算法中步長因子、定點數字長值對信號信噪比、收斂速度和硬件經濟性的影響。從而得出針對含有工頻干擾的不同信噪比的原始ECG，應該采用什么樣的μ值和什么樣的定點數才能對原始ECG的改善和以后的硬件實現取得最佳的效果，并根據所得到的數據和結果，在FPGA上實現自適應濾波器，使自適應濾波器能對帶有工頻干擾的ECG原始信號有最佳的濾波效果。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：gzming
