工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程往往具有非線性、不確定性，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型。應(yīng)用常規(guī)的PID控制器難以達(dá)到理想的控制效果。作為的重要分支，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性映射能力和高度的并行信息處理能力，已成為非線性系統(tǒng)建模、辨識(shí)和控制中常用的理論和方法。其中，神經(jīng)元具有很強(qiáng)的信息綜合、學(xué)習(xí)記憶、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，可以處理那些難以用模型和規(guī)則描述的過(guò)程，將神經(jīng)元與PID結(jié)合，應(yīng)用到實(shí)際的控制中，可以在線調(diào)整PID的參數(shù)，使系統(tǒng)具有較強(qiáng)的抗干擾能力、自適應(yīng)能力和較好的魯棒性。 目前，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論研究、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)技術(shù)研究，這三方面是相互依賴和相互促進(jìn)的關(guān)系。本文主要側(cè)重的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)技術(shù)研究方面，創(chuàng)新性地利用FPGA嵌入式系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)實(shí)現(xiàn)單神經(jīng)元PID智能控制器的研究與設(shè)計(jì)，并將其封裝成為一個(gè)專用的IP核供其他的控制系統(tǒng)使用。 首先，對(duì)單神經(jīng)元PID智能控制器的設(shè)計(jì)原理和設(shè)計(jì)算法進(jìn)行了深入的研究與分析；其次，利用MATLAB設(shè)計(jì)單神經(jīng)元PID智能控制器，針對(duì)特定的被控對(duì)象，對(duì)其進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，獲得比較理想的系統(tǒng)輸出；然后，研究基于FPGA的單神經(jīng)元智能控制算法的實(shí)現(xiàn)，對(duì)控制器進(jìn)行VHDL語(yǔ)言分層設(shè)計(jì)，使用Altera公司的軟件QuartusⅡ6.1進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。兩個(gè)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于FPGA的單神經(jīng)元智能控制器比MATLAB設(shè)計(jì)的單神經(jīng)元PID智能控制器性能優(yōu)良。 本文的設(shè)計(jì)模塊主要包括權(quán)值修改模塊、誤差計(jì)算模塊、權(quán)值產(chǎn)生模塊和輸出模塊。在各個(gè)模塊的設(shè)計(jì)中進(jìn)行了優(yōu)化處理，使本文的設(shè)計(jì)不僅利用的硬件資源少，而且也有很快的運(yùn)行速度，同時(shí)也改善了傳統(tǒng)控制器的控制性能。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)在人機(jī)交互領(lǐng)域的極大發(fā)展，作為人臉信息處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，人臉檢測(cè)現(xiàn)在已經(jīng)成為模式識(shí)別，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人機(jī)交互領(lǐng)域不可缺少的一部分。但是，人臉檢測(cè)算法存在計(jì)算量大、速度慢等缺點(diǎn)。軟件實(shí)現(xiàn)方式無(wú)法達(dá)到實(shí)時(shí)處理要求，而現(xiàn)有的硬件實(shí)現(xiàn)需要占用大量硬件資源。 本文針對(duì)現(xiàn)有人臉檢測(cè)硬件實(shí)現(xiàn)的缺點(diǎn)，通過(guò)對(duì)Adaboost算法和現(xiàn)有硬件結(jié)構(gòu)的分析，提出了雙流水線硬件檢測(cè)架構(gòu)：掃描窗口流水線、特征向量流水線。并在Vertex-II Pro FPGA平臺(tái)驗(yàn)證成功，達(dá)到實(shí)時(shí)檢測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)。具體工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括如下幾點(diǎn)： 介紹了人臉檢測(cè)的原理以及人臉檢測(cè)經(jīng)典算法。其中，詳細(xì)介紹了Adaboost算法。 對(duì)現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)進(jìn)行詳細(xì)分析。指出現(xiàn)有各架構(gòu)的缺點(diǎn)，即資源占用多，檢測(cè)速度慢。針對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題，本文提出了一個(gè)適合嵌入式應(yīng)用的掃描窗口、特征向量雙流水線檢測(cè)硬件架構(gòu)，詳細(xì)說(shuō)明了該架構(gòu)的工作原理，并在該架構(gòu)基礎(chǔ)上，通過(guò)加入預(yù)測(cè)加載技術(shù)，進(jìn)一步提高檢測(cè)速度。隨后，采用存儲(chǔ)器訪問(wèn)效率，架構(gòu)內(nèi)部存儲(chǔ)單元大小，檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)短，運(yùn)算單元數(shù)量四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，詳細(xì)比較了新架構(gòu)和現(xiàn)有架構(gòu)的差別，顯示出新架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)。 基于提出的架構(gòu)，給出了Adaboost人臉檢測(cè)系統(tǒng)的VLSI實(shí)現(xiàn)方案。本文中，采用自頂向下的設(shè)計(jì)方法將人臉檢測(cè)系統(tǒng)分成若干個(gè)子模塊，然后對(duì)每個(gè)子模塊進(jìn)行詳細(xì)的設(shè)計(jì)和說(shuō)明，給出了每個(gè)子模塊的硬件架構(gòu)、狀態(tài)轉(zhuǎn)換以及verilog實(shí)現(xiàn)后的仿真波形。 采用Xilinx公司的VII Pro FPGA開發(fā)板完成人臉檢測(cè)系統(tǒng)的硬件驗(yàn)證。FPGA驗(yàn)證結(jié)果表明對(duì)于QCIF分辨率的視頻圖像，人臉檢測(cè)系統(tǒng)能夠達(dá)到50fps的檢測(cè)速度，滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求。
上傳時(shí)間： 2013-06-15
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人臉識(shí)別技術(shù)繼指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別以及聲音識(shí)別等生物識(shí)別技術(shù)之后，以其獨(dú)特的方便、經(jīng)濟(jì)及準(zhǔn)確性而越來(lái)越受到世人的矚目。作為人臉識(shí)別系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)—人臉檢測(cè)，隨著研究的深入和應(yīng)用的擴(kuò)大，在視頻會(huì)議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機(jī)交互等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用前景，發(fā)展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術(shù)不斷發(fā)展，它的功能、應(yīng)用和可靠性逐漸增加，在各個(gè)行業(yè)也顯現(xiàn)出自身的優(yōu)勢(shì)。FPGA允許用戶根據(jù)自己的需要來(lái)建立自己的模塊，為用戶的升級(jí)和改進(jìn)留下廣闊的空間。并且速度更高，密度也更大，其設(shè)計(jì)方法的靈活性降低了整個(gè)系統(tǒng)的開發(fā)成本，F(xiàn)PGA 設(shè)計(jì)成為電子自動(dòng)化設(shè)計(jì)行業(yè)不可缺少的方法。 本文從人臉檢測(cè)算法入手，總結(jié)基于FPGA上的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術(shù)。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練分類器、定點(diǎn)化、以及硬件加速等方法后，能夠使人臉檢測(cè)系統(tǒng)在基于Xilinx的Virtex II Pro開發(fā)板上平臺(tái)上，達(dá)到實(shí)時(shí)的檢測(cè)效果。本文工作和成果可以具體描述如下： 1. 算法分析：對(duì)于人臉檢測(cè)算法，首先確保的是檢測(cè)率的準(zhǔn)確性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一種基于Adaboost算法的人臉檢測(cè)方法。算法中較多的是積分圖的特征值計(jì)算，這便于進(jìn)一步的硬件設(shè)計(jì)。同時(shí)對(duì)檢測(cè)算法進(jìn)行耗時(shí)分析確定運(yùn)行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分：這一步考慮市場(chǎng)可以提供的資源狀況，又要考慮系統(tǒng)成本、開發(fā)時(shí)間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發(fā)板，在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)器、I/O接口、總線及數(shù)據(jù)通道等，通過(guò)分析可以對(duì)算法進(jìn)行細(xì)致的劃分，實(shí)現(xiàn)需要加速的模塊。 3. 定點(diǎn)化：在Adaboost算法中，需要進(jìn)行大量的浮點(diǎn)計(jì)算。這里采用的方法是直接對(duì)數(shù)據(jù)位進(jìn)行操作它提取指數(shù)和尾數(shù)，然后對(duì)尾數(shù)執(zhí)行移位操作。 4. 改進(jìn)檢測(cè)用的級(jí)聯(lián)分類器的訓(xùn)練，提出可以迅速提高分類能力、特征數(shù)量大大減小的一種訓(xùn)練方法。 5. 最后對(duì)系統(tǒng)的整體進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)表明，在視頻輸入輸出接入的同時(shí)，人臉檢測(cè)能夠達(dá)到17fps的檢測(cè)速度，并且獲得了很好的檢測(cè)率以及較低的誤檢率。
標(biāo)簽： FPGA 人臉檢測(cè) 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-07-01
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本文將高效數(shù)字調(diào)制方式QAM和軟件無(wú)線電技術(shù)相結(jié)合，在大規(guī)模可編程邏輯器件FPGA上對(duì)16QAM算法實(shí)現(xiàn)。在當(dāng)今頻譜資源日趨緊缺的情況下有很大現(xiàn)實(shí)意義。 論文對(duì)16QAM軟件實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)理論，帶通采樣理論、變速率數(shù)字信號(hào)處理相關(guān)抽取內(nèi)插技術(shù)做了推導(dǎo)和分析；深入研究了軟件無(wú)線電核心技術(shù)數(shù)字下變頻原理和其實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)；對(duì)CIC、半帶等高效數(shù)字濾波器原理結(jié)構(gòu)和性能作了研究；16QAM調(diào)制和解調(diào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用自項(xiàng)向下設(shè)計(jì)思想；采用硬件描述語(yǔ)言VerilogHDL在EDA工具QuartusII環(huán)境下實(shí)現(xiàn)代碼輸入；對(duì)系統(tǒng)調(diào)試采用了算法仿真和在系統(tǒng)實(shí)測(cè)調(diào)試相結(jié)合方法。 論文首先對(duì)16QAM調(diào)制解調(diào)算法進(jìn)行系統(tǒng)級(jí)仿真，并對(duì)實(shí)現(xiàn)的各模塊的可行性仿真驗(yàn)證，在此基礎(chǔ)上，完成了調(diào)制端16QAM信號(hào)的時(shí)鐘分頻模塊、串并轉(zhuǎn)換模塊、星座映射、8倍零值內(nèi)插、低通濾波以及FPGA和AD9857接口等模塊；解調(diào)器主要完成帶通采樣、16倍CIC抽取濾波，升余弦滾降濾波，以及16QAM解碼等模塊，實(shí)現(xiàn)了16QAM調(diào)制器；給出了中頻信號(hào)時(shí)域測(cè)試波形和頻譜圖。本系統(tǒng)在200KHz帶寬下實(shí)現(xiàn)了512Kbps的高速數(shù)據(jù)數(shù)率傳輸。論文還對(duì)增強(qiáng)型數(shù)字鎖相環(huán)EPLL的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了研究和性能分析。
上傳時(shí)間： 2013-07-10
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隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，指紋識(shí)別技術(shù)被廣泛應(yīng)用到各種不同的領(lǐng)域。對(duì)于一般的指紋識(shí)別系統(tǒng)，其設(shè)計(jì)要求具有很高的實(shí)時(shí)性和易用性，因此識(shí)別算法應(yīng)該具有較低的復(fù)雜度，較快的運(yùn)算速度，從而滿足實(shí)時(shí)性的要求。所以有必要根據(jù)不同的識(shí)別算法采用不同的實(shí)現(xiàn)平臺(tái)，使得指紋識(shí)別系統(tǒng)具有較高的可靠性、實(shí)時(shí)性、有效性等性能要求。 SOPC片上可編程系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)是當(dāng)前電子設(shè)計(jì)領(lǐng)域中最熱門的概念。NiosⅡ是Altera．公司開發(fā)的一種采用流水線技術(shù)、單指令流的RISC嵌入式處理器軟核，可以將它嵌入到FPGA內(nèi)部，與用戶自定義邏輯組建成一個(gè)基于FPGA的片上專用系統(tǒng)。 本文在綜合考慮各種應(yīng)用情況的基礎(chǔ)上，以網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù)和嵌入式系統(tǒng)技術(shù)為理論基礎(chǔ)，提出了一種有效可行的系統(tǒng)架構(gòu)方案。對(duì)指紋識(shí)別技術(shù)中各個(gè)環(huán)節(jié)的算法和原理進(jìn)行了深入研究，合理的改進(jìn)了部分指紋識(shí)別算法；同時(shí)為了提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，采用NiosⅡ嵌入式處理器和FPGA硬件模塊實(shí)現(xiàn)指紋圖像處理主要算法。論文主要包括以下幾個(gè)方面： 1、對(duì)指紋圖像預(yù)處理、特征提取和特征匹配算法原理進(jìn)行闡述，同時(shí)改進(jìn)了指紋圖像的細(xì)化算法，提高了算法的性能，并設(shè)計(jì)了一套實(shí)用的指紋特征數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)； 2、針對(duì)指紋圖像預(yù)處理模塊，包括圖像的歸一化、頻率提取、方向提取以及方向?yàn)V波，采用基于FPGA的硬件電路的方式實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在保證系統(tǒng)誤識(shí)率較低、可靠性高的基礎(chǔ)上，大大提高了系統(tǒng)的執(zhí)行速度； 3、改變了傳統(tǒng)的單枚指紋識(shí)別方法，提出采用多枚指紋唯一標(biāo)識(shí)身份，大大降低了識(shí)別系統(tǒng)的誤識(shí)率； 4、改進(jìn)了傳統(tǒng)的基于三角形匹配中獲取基準(zhǔn)點(diǎn)的方法，同時(shí)結(jié)合可變界限盒思想進(jìn)行指紋特征匹配。 5、結(jié)合COM+技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，開發(fā)了后臺(tái)指紋特征匹配服務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了嵌入式指紋識(shí)別系統(tǒng)同數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)時(shí)信息交換。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的系統(tǒng)構(gòu)架方案有效可行，基于FPGA的自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)在速度、功耗、擴(kuò)展性等方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，擁有廣闊的發(fā)展前景。
上傳時(shí)間： 2013-08-04
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JPEG 2000是為適應(yīng)不斷發(fā)展的圖像壓縮應(yīng)用而出現(xiàn)的新的靜止圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)，小波變換是JEPG 2000核心算法之一。小波變換是一種可達(dá)到時(shí)(空)域或頻率域局部化的時(shí)頻域或空頻域分析方法，其多尺度分解特性符合人類的視覺(jué)機(jī)制，更加適用于圖像信息的處理。提升小波變換是一類不采用傅立葉變換做為主要分析工具的小波變換新方法，提升小波變換的提出大大簡(jiǎn)化了小波變換的計(jì)算，使其在實(shí)時(shí)信號(hào)處理領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。通過(guò)提升的方法很容易構(gòu)造一般的整數(shù)小波變換，由于圖像一般用位數(shù)較低的整數(shù)表示，整數(shù)小波變換可以將為整數(shù)序列的圖像矩陣映射成整數(shù)小波系數(shù)矩陣，這就大大簡(jiǎn)化了小波變換的硬件電路設(shè)計(jì)。在當(dāng)今數(shù)字化和信息化時(shí)代背景下，研究具有高速硬件處理功能的可變程邏輯器件在圖像壓縮算法領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)成為當(dāng)今研究的熱點(diǎn)。 本文旨在探討和研制基于FPGA的小波變換模塊的可能性和方法。本文采用Xilinx公司的Spartan-Ⅲ系列芯片，根據(jù)JPEG 2000推薦無(wú)損提升小波算法和有損提升小波算法，設(shè)計(jì)圖像壓縮系統(tǒng)的小波變換模塊。主要工作如下： 第一部分介紹了傳統(tǒng)小波分析理論和提升小波分析理論。包括連續(xù)小波時(shí)頻局域性的特征，離散小波變換系數(shù)的意義，多分辨分析引出的構(gòu)造小波基的系統(tǒng)方法和計(jì)算離散小波的快速算法等。重點(diǎn)放在介紹正交小波和雙正交小波的構(gòu)造方法，并介紹了數(shù)字圖像在小波域的特點(diǎn)。討論了提升小波變換的基本思想，討論了用提升方法構(gòu)造小波基以及傳統(tǒng)小波變換的提升實(shí)現(xiàn)，討論了整數(shù)小波變換。 第二部分介紹了FPGA結(jié)構(gòu)及其設(shè)計(jì)流程。介紹了FPGA/CPLD器件的特征、發(fā)展趨勢(shì)及FPGA/CPLD基本結(jié)構(gòu)，然后重點(diǎn)介紹了本文用到的Xilinx公司Spartan-Ⅲ系列芯片的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，以及Xilinx的FPGA開發(fā)軟件ISE，最后介紹了硬件描述語(yǔ)言VHDL語(yǔ)言的特點(diǎn)。 最后一部分是本論文研究的主要內(nèi)容，即JPEG 2000中最核心的算法-提升格式小波變換的一維變換模塊設(shè)計(jì)和二維變換模塊設(shè)計(jì)。一維提升小波變換模塊采用兩種不同的電路結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)-低速低功耗的串行流水線結(jié)構(gòu)和高速高功耗的并行陣列結(jié)構(gòu)。同樣，二維小波變換模塊也采用了兩種不同的電路結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)-低速低功耗的折疊結(jié)構(gòu)和高速高功耗的串行結(jié)構(gòu)。 文章對(duì)提升小波變換的FPGA實(shí)現(xiàn)中的大量細(xì)節(jié)問(wèn)題進(jìn)行了討論，給出了每種結(jié)構(gòu)提升小波變換模塊的電路原理圖，并對(duì)原理圖進(jìn)行了仿真測(cè)試，仿真測(cè)試結(jié)果不僅表明了模塊功能的正確性，而且表明不同小波模塊可以滿足相應(yīng)領(lǐng)域的實(shí)際要求。
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在仿真環(huán)境下實(shí)現(xiàn)TMS320C6000系列DSP的程序自引導(dǎo)
上傳時(shí)間： 2013-08-03
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正交頻分復(fù)用(OFDM)技術(shù)是一種多載波數(shù)字調(diào)制技術(shù)，具有頻譜利用率高、抗多徑干擾能力強(qiáng)、成本低等特點(diǎn)，適合無(wú)線通信的高速化、寬帶化及移動(dòng)化的需求，將成為下一代無(wú)線通信系統(tǒng)(4G)的核心調(diào)制傳輸技術(shù)。 本文首先描述了OFDM技術(shù)的基本原理。對(duì)OFDM的調(diào)制解調(diào)以及其中涉及的特性和關(guān)鍵技術(shù)等做了理論上的分析，指出了OFDM區(qū)別于其他調(diào)制技術(shù)的巨大優(yōu)勢(shì)；然后針對(duì)OFDM中的信道估計(jì)技術(shù)，深入分析了基于FFT級(jí)聯(lián)的信道估計(jì)理論和基于聯(lián)合最大似然函數(shù)的半盲分組估計(jì)理論，在此基礎(chǔ)上詳細(xì)研究描述了用于OFDM系統(tǒng)的迭代的最大似然估計(jì)算法，并利用Matlab做了相應(yīng)的仿真比較，驗(yàn)證了它們的有效性。 而后，在Matlab中應(yīng)用Simulink工具構(gòu)建OFDM系統(tǒng)仿真平臺(tái)。在此平臺(tái)上，對(duì)OFDM系統(tǒng)在多徑衰落、高斯白噪聲等多種不同的模型參數(shù)下進(jìn)行了仿真，并給出了數(shù)據(jù)曲線，通過(guò)分析結(jié)果可正確評(píng)價(jià)OFDM系統(tǒng)在多個(gè)方面的性能。 在綜合了OFDM的系統(tǒng)架構(gòu)和仿真分析之后，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的OFDM調(diào)制解調(diào)系統(tǒng)。首先根據(jù)802.16協(xié)議和OFDM系統(tǒng)的具體要求，設(shè)定了合理的參數(shù)；然后從調(diào)制器和解調(diào)器的具體組成模塊入手，對(duì)串/并轉(zhuǎn)換，QPSK映射，過(guò)采樣處理，插入導(dǎo)頻，添加循環(huán)前綴，IFFT/FFT，幀同步檢測(cè)等各個(gè)模塊進(jìn)行硬件設(shè)計(jì)，詳細(xì)介紹了各個(gè)模塊的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過(guò)程，并給出了相應(yīng)的仿真波形和參數(shù)說(shuō)明。其中，針對(duì)定點(diǎn)運(yùn)算的局限性，為系統(tǒng)設(shè)計(jì)并自定義了24位的浮點(diǎn)運(yùn)算格式，參與傅立葉反變換和傅立葉變換的運(yùn)算，在系統(tǒng)參數(shù)允許的范圍內(nèi)，充分利用了有限資源，提高了系統(tǒng)運(yùn)算精度；然后重點(diǎn)描述了基于FPGA的快速傅立葉變換算法的改進(jìn)、優(yōu)化和設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，針對(duì)原始快速傅立葉變換FPGA實(shí)現(xiàn)算法運(yùn)算空閑時(shí)間過(guò)多，資源占用較大的問(wèn)題，提出了帶有流水作業(yè)功能、資源占用較少的快速傅立葉變換優(yōu)化算法設(shè)計(jì)方案，使之運(yùn)用于OFDM基帶處理系統(tǒng)當(dāng)中并加以實(shí)現(xiàn)，結(jié)果滿足系統(tǒng)參數(shù)的需求。最后以理論分析為依據(jù)，對(duì)整個(gè)OFDM的基帶處理系統(tǒng)進(jìn)行了系統(tǒng)調(diào)試與性能分析，證明了設(shè)計(jì)的可行性。 綜上所述，本文完成了一個(gè)基于FPGA的OFDM基帶處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、仿真和實(shí)現(xiàn)。本設(shè)計(jì)為OFDM通信系統(tǒng)的進(jìn)一步改進(jìn)提供了大量有用的數(shù)據(jù)。
標(biāo)簽： FPGA OFDM 調(diào)制解調(diào)器
上傳時(shí)間： 2013-07-25
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本文講述了一種運(yùn)用于功率型MOSFET 和IGBT 設(shè)計(jì)性能自舉式柵極驅(qū)動(dòng)電路的系統(tǒng)方法，適用于高頻率，大功率及高效率的開關(guān)應(yīng)用場(chǎng)合。不同經(jīng)驗(yàn)的電力電子工程師們都能從中獲益。在大多數(shù)開關(guān)應(yīng)用中
標(biāo)簽： 6076 AN 高電壓 柵極驅(qū)動(dòng)器IC
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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為了克服傳統(tǒng)的局部特征匹配算法對(duì)噪聲和圖像灰度非線性變換敏感的不足，提出了基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）描述算子的特征匹配算法。該算法首先
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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