現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，使得圖像處理方面的研究與應(yīng)用，尤其是實(shí)時(shí)圖像處理引起了更廣泛的關(guān)注。近年來(lái)，隨著嵌入式和DSP技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域的理論研究成果被逐漸應(yīng)用到實(shí)際系統(tǒng)中，從而推動(dòng)了新理論的產(chǎn)生和應(yīng)用，對(duì)圖像處理等領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展起到了十分重要的作用?？梢姡芯咳绾螌RM和DSP雙處理器結(jié)構(gòu)應(yīng)用于實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)的新方法有著非常重要的理論價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。本文主要研究?jī)?nèi)容如下： 1.分析了實(shí)時(shí)圖像處理領(lǐng)域的最新發(fā)展，得出了以ARM和DSP分別作為實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)核心的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，結(jié)合本課題實(shí)時(shí)性，高效性和便攜性的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)一個(gè)以ARM+DSP雙處理器為核心的通用實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)，并通過(guò)增加或裁剪可以廣泛應(yīng)用于圖像處理和圖像識(shí)別領(lǐng)域。 2.掌紋識(shí)別技術(shù)是繼指紋識(shí)別和虹膜識(shí)別后人體生物特征識(shí)別領(lǐng)域中最新的研究方向，正處在不斷的研究和探索階段。在論文中，介紹了以ARM+DSP雙處理器為核心的通用實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)和掌紋識(shí)別技術(shù)相融合的實(shí)例，構(gòu)成最基本的脫機(jī)掌紋識(shí)別系統(tǒng)，給出了系統(tǒng)的組成和運(yùn)行的基本流程，實(shí)現(xiàn)最基本的識(shí)別功能，降低成本，提升實(shí)時(shí)掌紋識(shí)別系統(tǒng)的性能。 3.具體設(shè)計(jì)中，在對(duì)兩種系統(tǒng)組成方案經(jīng)過(guò)比較后，選擇了基于TI公司的TMS320VC5470雙核處理器為核心，根據(jù)TMS320VC5470芯片的特點(diǎn)，對(duì)系統(tǒng)平臺(tái)的硬件原理進(jìn)行設(shè)計(jì)，擴(kuò)充了進(jìn)行研究所需的片外RAM，ROM(Flash)，人機(jī)接口電路，外圍接口電路，仿真接口JTAG等。隨后根據(jù)原理圖所需器件，選擇相對(duì)應(yīng)的封裝形式，設(shè)計(jì)8層印刷電路板，對(duì)BGA封裝形式芯片的扇出方式，布線規(guī)則以及高速數(shù)字電路與高速PCB設(shè)計(jì)中涉及的信號(hào)完整性問(wèn)題予以重點(diǎn)研究，較好解決了高密度BGA封裝集成電路的布線及其電磁兼容性問(wèn)題。除此之外，在軟件設(shè)計(jì)方面，討論了針對(duì)TMS320VC5470系統(tǒng)脫離主機(jī)開發(fā)環(huán)境成為獨(dú)立系統(tǒng)時(shí)雙核Bootload的實(shí)現(xiàn)、雙核間通訊及程序固化到FLASH中的方法。 本文所做的創(chuàng)新工作是將ARM和DSP有效的相結(jié)合，使他們?cè)趯?shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)中發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，克服自身的劣勢(shì)，提升了實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)的性能，縮小了體積，節(jié)約了成本；并基于上述研究成果，將該ARM+DSP實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)和最新的掌紋識(shí)別的原理相結(jié)合，構(gòu)成了手持式掌紋識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)于實(shí)時(shí)掌紋識(shí)別技術(shù)的研究有著非常重要意義。
標(biāo)簽： ARMDSP 實(shí)時(shí)圖像 處理系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-07-31
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隨著微電子技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化和智能化程度越來(lái)越高。就玻璃工業(yè)生產(chǎn)而言，以前浮法玻璃生產(chǎn)線上所用的質(zhì)量檢測(cè)都是通過(guò)利用人眼離線檢驗(yàn)或?qū)Ｓ脙x器抽樣檢測(cè)，無(wú)法滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求，并且人眼檢測(cè)只能發(fā)現(xiàn)較大的玻璃缺陷，所以玻璃質(zhì)量無(wú)法提高。目前國(guó)內(nèi)幾家大型玻璃生產(chǎn)企業(yè)都開始采用進(jìn)口檢測(cè)設(shè)備，可以對(duì)玻璃實(shí)現(xiàn)100％在線全檢，自動(dòng)劃分玻璃等級(jí)，并獲得質(zhì)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，指導(dǎo)玻璃生產(chǎn)，穩(wěn)定玻璃質(zhì)量水平。 但由于價(jià)格昂貴，加上國(guó)內(nèi)浮法玻璃生產(chǎn)線現(xiàn)場(chǎng)條件復(fù)雜，需要很長(zhǎng)時(shí)間的配套和適應(yīng)，而且配件更換困難以及售后服務(wù)難以到位等問(wèn)題，嚴(yán)重束縛了國(guó)內(nèi)企業(yè)對(duì)此類設(shè)備的引進(jìn)，無(wú)法提高國(guó)內(nèi)企業(yè)在國(guó)際市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)能力。 應(yīng)對(duì)此一問(wèn)題，本文主要研究了基于DSP+ARM的獨(dú)立雙核結(jié)構(gòu)的嵌入式視頻缺陷在線檢測(cè)系統(tǒng)的可行性，提出了相應(yīng)的開發(fā)目標(biāo)和性能參數(shù)，并在此基礎(chǔ)上主要給出了基于TI公司TMS320C6202B DSP的視頻圖像處理以及缺陷識(shí)別的總體方案、硬件設(shè)計(jì)和相應(yīng)的底層軟件模塊；同時(shí)論述了嵌入式工業(yè)控制以及網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膶?shí)現(xiàn)方案——采用Samsung公司的基于ARM7內(nèi)核的S3C4510B作為主控芯片，運(yùn)行uClinux操作系統(tǒng)，設(shè)計(jì)出整個(gè)嵌入式系統(tǒng)的軟件層次模型和數(shù)據(jù)處理流程，其中編程底層的軟件模塊為上層的應(yīng)用程序提供硬件操作和流程，從而實(shí)現(xiàn)缺陷識(shí)別結(jié)果的控制與傳輸。同時(shí)，本文還對(duì)玻璃缺陷的識(shí)別原理進(jìn)行了深入的探討，總結(jié)出了圖象處理，圖象分割以及特征點(diǎn)提取等識(shí)別步驟。 本系統(tǒng)對(duì)于提高玻璃缺陷在線檢測(cè)的工藝水平、靈敏度、精度等級(jí)；提高產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率和自動(dòng)化水平，降低投資及運(yùn)行成本都將有著極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。
標(biāo)簽： ucLinux ARMDSP 雙核 玻璃
上傳時(shí)間： 2013-07-02
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作為一種全數(shù)字化的現(xiàn)場(chǎng)通信網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)場(chǎng)總線以其可控性強(qiáng)、可靠性高、開放性好等優(yōu)點(diǎn)。在實(shí)際應(yīng)用中常常需要在不同種類的現(xiàn)場(chǎng)總線間進(jìn)行數(shù)據(jù)通信以及用戶需要對(duì)不同種類的現(xiàn)場(chǎng)總線設(shè)備進(jìn)行操作和控制。同時(shí)，工業(yè)測(cè)控系統(tǒng)在控制層采用現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)，而在管理層采用以太網(wǎng)構(gòu)成的企業(yè)信息網(wǎng)
標(biāo)簽： ARMVxWorks BSP 現(xiàn)場(chǎng)總線 網(wǎng)關(guān)
上傳時(shí)間： 2013-05-25
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嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)建立在嵌入式操作系統(tǒng)和嵌入式硬件系統(tǒng)平臺(tái)之上,具有起點(diǎn)高、概念新、實(shí)用性強(qiáng)等特點(diǎn)。它涉及嵌入式硬件設(shè)計(jì)、嵌入式操作系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、人臉識(shí)別算法等領(lǐng)域的研究；嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)攜帶方便、安裝快捷、機(jī)動(dòng)性強(qiáng),可廣泛應(yīng)用于各類門禁系統(tǒng)、戶外機(jī)動(dòng)布控的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等特殊場(chǎng)合,因此對(duì)嵌入式人臉識(shí)別的研究工作具有突出的理論意義和廣泛的應(yīng)用前景。 本文是上海市經(jīng)委創(chuàng)新研究項(xiàng)目《射頻識(shí)別RFID系統(tǒng)-自動(dòng)識(shí)別和記錄人群的身份》(編號(hào)：04-11-2)與上海市科委AM基金項(xiàng)目《基于ARM和RFID芯片的自組織安全監(jiān)控系統(tǒng)的研制》(編號(hào)：0512)的主要研究?jī)?nèi)容之一。論文從構(gòu)建自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)所需解決的若干關(guān)鍵問(wèn)題入手,重點(diǎn)探討了基于嵌入式ARM微處理器的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)、關(guān)鍵特征定位、高效的人臉特征描述、魯棒的人臉識(shí)別分類器及自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)等問(wèn)題的研究。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)表現(xiàn)在以下方面： 1實(shí)現(xiàn)了結(jié)合膚色校驗(yàn)的Haar特征級(jí)聯(lián)分類器嵌入式實(shí)時(shí)人臉檢測(cè),提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級(jí)聯(lián)分類器人眼檢測(cè)算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法。 復(fù)雜背景中的人臉檢測(cè)是自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)首先要解決的關(guān)鍵問(wèn)題,通過(guò)對(duì)基于膚色模型和基于Haar特征級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類器的人臉檢測(cè)算法的分析研究,綜合兩個(gè)算法的優(yōu)點(diǎn),提出了基于膚色模型校驗(yàn)和Haar特征級(jí)聯(lián)強(qiáng)分類器的嵌入式實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不僅解決了復(fù)雜背景中的類膚色和類人臉結(jié)構(gòu)問(wèn)題,而且具有較高的檢測(cè)率和較快的檢測(cè)速度,同時(shí)對(duì)光照、尺度等變化條件下的人臉檢測(cè)也具有較強(qiáng)的魯棒性。 人眼檢測(cè)與瞳孔定位在人臉歸一化和有效人臉特征抽取等方面起著非常重要的作用,為了快速檢測(cè)人眼并精確定位人眼瞳孔中心,論文提出了基于人臉約束的人眼Haar特征RSVM級(jí)聯(lián)分類器人眼檢測(cè)算法和基于遮罩掩磨與橢圓擬合的瞳孔定位算法,首先利用人眼檢測(cè)分類器在人臉區(qū)域內(nèi)完成對(duì)人眼位置的檢測(cè),然后通過(guò)對(duì)檢測(cè)到的人眼進(jìn)行遮罩掩磨、簡(jiǎn)單圖像形態(tài)學(xué)變換及橢圓擬合實(shí)現(xiàn)瞳孔中心的精確定位。測(cè)試結(jié)果表明該算法只需幾百毫秒便能完成人眼檢測(cè)與瞳孔中心定位整個(gè)過(guò)程,在保證檢測(cè)速度較快的同時(shí),還能確保較高的定位精度。 2 針對(duì)傳統(tǒng)線性判別分析法存在的小樣本問(wèn)題(sss),通過(guò)調(diào)整Fisher判別準(zhǔn)則,實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法及相應(yīng)的人臉識(shí)別方法人臉識(shí)別中的小樣本問(wèn)題使線性判別分析算法的類內(nèi)散布矩陣發(fā)生嚴(yán)重退化,導(dǎo)致問(wèn)題無(wú)法求解。本文在人臉識(shí)別小樣本問(wèn)題的基礎(chǔ)上,通過(guò)調(diào)整Fisher判別準(zhǔn)則,利用類間散布矩陣的補(bǔ)空間巧妙地避開類內(nèi)散布矩陣的求逆運(yùn)算,通過(guò)訓(xùn)練集每類樣本的樣本數(shù)信息自適應(yīng)改變調(diào)整參數(shù),實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)線性判別分析算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能有效解決人臉識(shí)別中的小樣本問(wèn)題。 3 提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,有效地解決了Gabor特征抽取維數(shù)過(guò)高的問(wèn)題。 Gabor小波對(duì)圖像的光照、尺度變化具有較強(qiáng)魯棒性,是一種良好的人臉特征表征方法。但維數(shù)過(guò)高的Gabor特征造成應(yīng)用系統(tǒng)的維數(shù)災(zāi)難,為解決Gabor特征的維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題,論文第四章提出了基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取算法,該算法不僅有效地降低了人臉特征向量維數(shù),縮小了人臉特征庫(kù)的規(guī)模,同時(shí)降低了核心算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度,而且具有與傳統(tǒng)Gabor特征抽取算法同樣的魯棒性。 4 結(jié)合有效人臉區(qū)域的Gabor特征抽取、自適應(yīng)線性判別分析算法和基于支持向量機(jī)分類策略,提出并實(shí)現(xiàn)了基于支持向量機(jī)的嵌入式人臉識(shí)別和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)支持向量機(jī)通過(guò)引入核技巧對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)構(gòu)造最小化錯(cuò)分風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)分類超平面,不僅具有強(qiáng)大的非線性和高維處理能力,而且具有更強(qiáng)的泛化能力。本文研究了支持向量機(jī)的多類分類策略和訓(xùn)練方法,并結(jié)合論文中提出的基于有效人臉區(qū)域的Gabor特征提取算法、自適應(yīng)線性判別分析算法,首次在基于Windows CE操作系統(tǒng)的嵌入式ARM平臺(tái)中實(shí)現(xiàn)了具有較強(qiáng)魯棒性的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)。 5 提出并初步實(shí)現(xiàn)了基于客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案為解決嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)在海量人臉庫(kù)中進(jìn)行識(shí)別的難題,論文提出并初步實(shí)現(xiàn)了基于客戶機(jī)/服務(wù)器結(jié)構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案。 客戶機(jī)(嵌入式平臺(tái))完成對(duì)人臉圖像的檢測(cè)、歸一化處理和人臉特征提取,然后通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將提取后的人臉特征數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器端,由服務(wù)器在海量人臉庫(kù)中完成人臉識(shí)別,并將識(shí)別后的結(jié)果通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娇蛻魴C(jī)顯示輸出,從而實(shí)現(xiàn)基于客戶機(jī)/服務(wù)器無(wú)線網(wǎng)絡(luò)模型的嵌入式遠(yuǎn)距離人臉識(shí)別方案。 6 結(jié)合我們開發(fā)的基于ARM的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng),從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度探討了在嵌入式系統(tǒng)中進(jìn)行人臉識(shí)別應(yīng)用設(shè)計(jì)的思路及應(yīng)該注意的問(wèn)題雖然嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能很大程度上取決于高效的人臉特征描述和魯棒的人臉識(shí)別核心算法。但是,嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想對(duì)嵌入式人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能影響同樣值得重視。本文第六章重點(diǎn)闡述了嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路,并結(jié)合我們自主開發(fā)的嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)和嵌入式人像比對(duì)系統(tǒng)從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度探討了嵌入式人臉識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)該注意的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。 結(jié)合本文提出的算法我們?cè)赑C上完成對(duì)人臉識(shí)別分類器的訓(xùn)練,然后在嵌入式ARM開發(fā)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了嵌入式自動(dòng)人臉識(shí)別、嵌入式人像比對(duì)兩個(gè)便攜式人員身份認(rèn)證系統(tǒng),經(jīng)測(cè)試運(yùn)行效果良好。所提出的人臉識(shí)別算法不僅具有一定的理論參考價(jià)值,而且對(duì)于嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)、AFR應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)也具有一定的借鑒意義。
標(biāo)簽： ARM 架構(gòu) 嵌入式 人臉識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-05-18
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最新的研究進(jìn)展是OFDM的出現(xiàn)，并且在2000年出現(xiàn)了第一個(gè)采用此技術(shù)的無(wú)線標(biāo)準(zhǔn)(HYPERLAN-Ⅱ)。由于它與TDMA及CDMA相比能處理更高數(shù)據(jù)速率，因此可以預(yù)想在第四代系統(tǒng)中也將使用此技術(shù)。 寬帶應(yīng)用和高速率數(shù)據(jù)傳輸是OFDM調(diào)制/多址技術(shù)通信系統(tǒng)的重要特征之一。作者通過(guò)參與國(guó)家863計(jì)劃項(xiàng)目“OFDM通信系統(tǒng)”一年以來(lái)的研發(fā)工作，對(duì)OFDM通信系統(tǒng)及相關(guān)技術(shù)有了深入的理解，積累了大量實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，并在相關(guān)工作中取得了部分研究成果。 另一方面，關(guān)于寬帶自適應(yīng)均衡技術(shù)的研究在近年來(lái)也引起了廣泛的關(guān)注。它是補(bǔ)償信道畸變的重要的技術(shù)之一。作者通過(guò)參與該項(xiàng)目FPGA部分的開發(fā)與調(diào)試工作，基于單片F(xiàn)PGA實(shí)現(xiàn)了均衡部分；此外，作者在頻域自適應(yīng)均衡算法方面也取得了一些理論成果。 本文的主體部分就是根據(jù)上述工作的內(nèi)容展開的。 首先介紹了本課題相關(guān)技術(shù)的發(fā)展情況，主要包括：OFDM系統(tǒng)的技術(shù)原理、技術(shù)優(yōu)勢(shì)、歷史和現(xiàn)狀，均衡技術(shù)的特點(diǎn)和發(fā)展等。末尾敘述了本課題的來(lái)源和研究意義，并簡(jiǎn)介了作者的主要工作和貢獻(xiàn)。確定將WSSUS分布和瑞利衰落作為本文研究的信道模型。主要分析了常用的時(shí)域均衡器，均是單載波非擴(kuò)頻數(shù)字調(diào)制中常用到的均衡器和均衡算法，為接下來(lái)的進(jìn)一步研究作理論參考。 接著，論述了均衡必須用到的信道估計(jì)技術(shù)。重點(diǎn)就該方案的核心算法(頻域均衡算法)進(jìn)行了數(shù)學(xué)上進(jìn)行了較深入的研究，建立系統(tǒng)模型，并據(jù)此推導(dǎo)了三種頻域均衡的算法：頻域消除HICI，Gauss-Seidel迭代算法，頻域線性內(nèi)插。采用WSSUS信道模型進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真，得出了采用這些均衡算法在不同條件下的性能曲線。并且系統(tǒng)地、有重點(diǎn)地對(duì)該方案的原理和實(shí)質(zhì)進(jìn)行了較深入的討論。歸納比較了各種算法的算法復(fù)雜度和能達(dá)到的性能，并且結(jié)合信道糾錯(cuò)編解碼進(jìn)行了細(xì)致的分析。進(jìn)一步嘗試設(shè)計(jì)了無(wú)線局域網(wǎng)OFDM系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，采用典型的歐洲Hyperlan2系統(tǒng)為例，把研究成果引入到實(shí)際的整個(gè)系統(tǒng)中來(lái)看。結(jié)合具體的系統(tǒng)指出了該均衡算法在抗衰落和相位偏移方面的應(yīng)用。 最后，描述了利用Xilinx的xc2v3000-4FG676型號(hào)芯片針對(duì)OFDM系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)頻域自適應(yīng)均衡的方法，主要給出了設(shè)計(jì)方法、時(shí)序仿真結(jié)果和處理速度估值等；并結(jié)合最新的FPGA發(fā)展動(dòng)態(tài)和特點(diǎn)，對(duì)基于FPGA實(shí)現(xiàn)其他均衡算法的升級(jí)空間進(jìn)行了討論。 本文的結(jié)束語(yǔ)中，對(duì)作者在本文中所作貢獻(xiàn)進(jìn)行了總結(jié)，并指出了仍有待深入研究的幾個(gè)問(wèn)題。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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基于小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,對(duì)非穩(wěn)定、大信噪比(SNR)變化的通信信號(hào)進(jìn)行有效的特征提取和分類,實(shí)現(xiàn)了通信信號(hào)調(diào)制方式的分類識(shí)別.首先,采用基于多分辨分析框架的Mallat快速算法提取離散細(xì)節(jié)作為特征采,實(shí)驗(yàn)得出db3小波非常適合作為特征提取小波,用小波變換大大壓縮了通信信號(hào)特征矢量,提取的信號(hào)特征矢量64點(diǎn);然后依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,分別采用BP網(wǎng)絡(luò)作為分類器對(duì)通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別分類.從計(jì)算機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,該方法能很好地完成通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別分類任務(wù),使識(shí)別正確率得到了明顯改善,同時(shí)降低了識(shí)別分類過(guò)程的復(fù)雜度,并且為通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別的DSP實(shí)現(xiàn)提供了快速計(jì)算的理論基礎(chǔ).其次,介紹了TMS320LF2407 DSP和FPGA的結(jié)構(gòu)原理,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了數(shù)字信號(hào)處理板和制作調(diào)試電路板.最后,用匯編和C語(yǔ)言編制A/D程序、串口通信程序和應(yīng)用程序,并在信號(hào)處理板上調(diào)試和運(yùn)行.
標(biāo)簽： DSPs FPGA 通信信號(hào) 調(diào)制識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-07-23
上傳用戶：731140412
作為一項(xiàng)正在興起的無(wú)線應(yīng)用服務(wù),無(wú)線局域網(wǎng)已在機(jī)場(chǎng)、校園、會(huì)議室、甚至在家庭都有所應(yīng)用.它正叩開高速無(wú)線數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)市場(chǎng)的大門.目前,無(wú)線局域網(wǎng)仍處于眾多標(biāo)準(zhǔn)共存時(shí)期.每一標(biāo)準(zhǔn)的背后都有大公司或者大集團(tuán)的支持.在眾多無(wú)線局域網(wǎng)協(xié)議中IEEE802.11a協(xié)議是很有特色的一個(gè),它的優(yōu)勢(shì)在于采用了正交頻分復(fù)用(OFDM)方式來(lái)傳輸數(shù)據(jù),該技術(shù)可幫助提高速度和改進(jìn)信號(hào)質(zhì)量,并可克服干擾,因此得到眾多關(guān)注.為了讓這種高速的局域網(wǎng)真正應(yīng)用到實(shí)際中,我們的項(xiàng)目就是要在硬件上實(shí)現(xiàn)基于IEEE802.11a協(xié)議的OFDM系統(tǒng)的發(fā)射機(jī)和接收機(jī),而本文的主要工作就是用FPGA實(shí)現(xiàn)這個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)接收機(jī).內(nèi)接收機(jī)主要包括同步估計(jì)和信道估計(jì).但是目前OFDM系統(tǒng)中包括同步、信道編碼、信道估計(jì)、用戶檢測(cè)、降低峰均比等一些關(guān)鍵技術(shù)在具體實(shí)現(xiàn)上還存在著一些困難.許多文獻(xiàn)對(duì)這些關(guān)鍵技術(shù)基本停留在理論上的討論,與具體的實(shí)現(xiàn)還存在很大的差距.因此本文通過(guò)研究同步和信道估計(jì)的多種算法的性能和其實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度,提出一種適合在IEEE802.11a協(xié)議環(huán)境下的同步算法和信道估計(jì),用FPGA加以實(shí)現(xiàn).首先本文總結(jié)了目前OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)的算法.在此基礎(chǔ)上詳細(xì)的討論了基于IEEE802.11a協(xié)議的OFDM系統(tǒng)可以采用的信道估計(jì)方法:(1)提出了借助訓(xùn)練序列的LS估計(jì)法和LS-average估計(jì)法,分別在AWGN信道和多徑信道對(duì)這兩種方法進(jìn)行了比較,證明無(wú)論在哪種信道環(huán)境下后者性能都要好于前者.為了能夠進(jìn)一步提高信道估計(jì)器的性能,在LS-average算法的基礎(chǔ)上提出了消噪算法(NRA).(2)提出了借助導(dǎo)頻的DFT插值算法.其次本文總結(jié)了目前OFDM系統(tǒng)同步的算法.OFDM系統(tǒng)同步包括定時(shí)同步和載波同步,其中定時(shí)同步又分為符號(hào)同步和抽樣同步.本文主要是研究定時(shí)同步,而載波同步只是簡(jiǎn)單的討論,因?yàn)樵谶@項(xiàng)目中這是另有負(fù)責(zé)人.本文針對(duì)基于IEEE802.11a協(xié)議的OFDM系統(tǒng)把定時(shí)同步分為粗定時(shí)同步和細(xì)定時(shí)同步.然后分別對(duì)粗定時(shí)同步和細(xì)定時(shí)同步進(jìn)行了詳細(xì)的討論.其中對(duì)粗定時(shí)同步的方法有:利用短訓(xùn)練序列和利用循環(huán)前綴,并對(duì)這兩種方法進(jìn)行了比較.對(duì)細(xì)定時(shí)同步是利用導(dǎo)頻來(lái)跟蹤.最后根據(jù)前面兩章提出的算法所分析的結(jié)果,以及突發(fā)OFDM系統(tǒng)的信號(hào)和信道特征,選取了其中一種信道估計(jì)算法和定時(shí)同步算法,結(jié)合合作伙伴所提出的載波同步算法一起用FPGA實(shí)現(xiàn)整個(gè)基于IEEE802.11a協(xié)議的OFDM系統(tǒng)的內(nèi)接收機(jī),并分別測(cè)試了各個(gè)模塊的性能以及綜合模塊的性能.
標(biāo)簽： 80211a 80211 IEEE FPGA
上傳時(shí)間： 2013-05-26
上傳用戶：zhengzg
目前,以互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)為代表的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用,正快速地向包括數(shù)據(jù)、語(yǔ)音、圖像的綜合寬帶多媒體方向發(fā)展,構(gòu)建寬帶化、大容量、全業(yè)務(wù)、智能化的現(xiàn)代通信網(wǎng)絡(luò)已成為大勢(shì)所趨.寬帶無(wú)線接入(BWA)憑借其組網(wǎng)快速靈活、運(yùn)營(yíng)維護(hù)方便及成本較低等競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),迅速成為市場(chǎng)熱點(diǎn),各種微波、無(wú)線通信領(lǐng)域的先進(jìn)手段和方法不斷引入,各種寬帶無(wú)線接入技術(shù)迅速涌現(xiàn).由于BWA要用于非視距傳輸,所以必須考慮無(wú)線信道的多經(jīng)效應(yīng).而OFDM技術(shù)憑借著魯棒的對(duì)抗頻率選擇性衰落能力和極高頻譜效率引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的高度重視.其基本思想是把調(diào)制在單載波上的高速串行數(shù)據(jù)流,分成多路低速的數(shù)據(jù)流,調(diào)制到多個(gè)正交載波上并行傳輸,這樣在傳輸時(shí),雖然整個(gè)信道是頻率選擇性衰落,但是各個(gè)子信道卻是平坦衰落,有效對(duì)抗了多經(jīng)效應(yīng),同時(shí)由于各個(gè)子載波是正交的,極大提高了頻譜效率.可以預(yù)料的是,隨著通信系統(tǒng)將向基于IPv6核心網(wǎng)的全I(xiàn)P包的傳輸方向發(fā)展,越來(lái)越多的通信系統(tǒng)將具有"突發(fā)模式"的特征.本文關(guān)注的正是突發(fā)OFDM系統(tǒng)接收機(jī)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn).由于IEEE 802.11a無(wú)線局域網(wǎng)是OFDM技術(shù)第一次真正的應(yīng)用于突發(fā)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了面向IP的無(wú)線寬帶傳輸,所以基于IEEE 802.11a的突發(fā)OFDM系統(tǒng)有著重要的借鑒和研究?jī)r(jià)值,本文也正是圍繞著這個(gè)中心而展開.本文的各章節(jié)安排如下:在第一章中主要介紹OFDM的技術(shù)原理和在寬帶無(wú)線接入中的應(yīng)用,同時(shí)引出本文所關(guān)注的突發(fā)OFDM接收機(jī)設(shè)計(jì).在第二章中先介紹了相干接收和信道估計(jì)的概念,重點(diǎn)分析了本文所采用的WLAN信道模型和信道估計(jì)算法,然后在得到同步誤差表達(dá)式的基礎(chǔ)上,先用星座圖直觀的表現(xiàn)OFDM系統(tǒng)中各種同步誤差的影響,再?gòu)男旁氡葥p失的角度對(duì)符種同步誤差進(jìn)行分析.第三章是本文的重點(diǎn)之一,在本章中對(duì)基于IEEE 802.11a的各種同步算法包括幀檢測(cè)和符號(hào)定時(shí)、載波同步和采樣時(shí)鐘同步進(jìn)行仿真和比較,并針對(duì)適合FPGA實(shí)現(xiàn)的同步算法進(jìn)行了重點(diǎn)的分析.第四章也是本文的重點(diǎn)之一,提出了整個(gè)OFDM系統(tǒng)平臺(tái)的硬件結(jié)構(gòu)和基于IEEE 802.11a的接收機(jī)FPGA設(shè)計(jì)方案,然后從整體上介紹了接收機(jī)的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu),并給出了接收機(jī)各個(gè)模塊的具體設(shè)計(jì),最后對(duì)整個(gè)系統(tǒng)調(diào)試過(guò)程和測(cè)試結(jié)果進(jìn)行了分析.
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：zhoujunzhen
隨著圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)的進(jìn)步，基于生物特征的識(shí)別技術(shù)成為蓬勃發(fā)展的高技術(shù)之一，根據(jù)IBG(InternationalBiometricGroup)組織對(duì)生物特征市場(chǎng)的統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)，該領(lǐng)域的收入的年增長(zhǎng)率30-50％，到2008年，全球總收入將達(dá)到46.39億美元。而基于指紋特征的識(shí)別技術(shù)由于其獨(dú)特的可靠性，穩(wěn)定性，方便快捷的特點(diǎn)，恰好符合了市場(chǎng)的需求。目前指紋識(shí)別技術(shù)是生物識(shí)別領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的識(shí)別技術(shù)，也是研究與應(yīng)用的一個(gè)熱點(diǎn)。 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FPGA內(nèi)部，與用戶自定義邏輯結(jié)合構(gòu)成一個(gè)基于FPGA的片上系統(tǒng)。與嵌入式硬核相比較，嵌入式軟核具有更大的靈活性。而FPGA的高速性、恰恰滿足了指紋識(shí)別系統(tǒng)對(duì)速度的要求。 本文對(duì)指紋識(shí)別技術(shù)中各個(gè)環(huán)節(jié)的算法進(jìn)行了較為深入的研究，結(jié)合NiosⅡ嵌入式處理器的特點(diǎn)，對(duì)算法進(jìn)行了合理的選擇與優(yōu)化，形成了一套完整的指紋識(shí)別算法，并提出了一種基于FPGA的指紋識(shí)別系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)方案。 論文的內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面： 1、對(duì)指紋圖像預(yù)處理、后處理和匹配算法進(jìn)行了改進(jìn)，提高了算法的性能；設(shè)計(jì)了一種適用于快速匹配的指紋特征數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；提出了一套基于特征點(diǎn)匹配的指紋識(shí)別算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法速度快、誤識(shí)率較低、可靠性較高，可以滿足實(shí)用的要求。 2、本著增加系統(tǒng)集成度、減小系統(tǒng)體積、提高便攜性、降低功耗和成本，同時(shí)提升系統(tǒng)的性能的原則，使用Altera公司提供的外圍設(shè)備IP核配合NiosⅡ處理器軟核搭建了一個(gè)單片嵌入式系統(tǒng)，然后以內(nèi)嵌NiosⅡ軟核的FPGA和FPS200指紋采集器為核心芯片，外配片外RAM和Flash存儲(chǔ)器以及小鍵盤和LCD顯示屏等器件，設(shè)計(jì)了一個(gè)便攜式指紋識(shí)別系統(tǒng)，提出了一套基于FPGA的硬件設(shè)計(jì)方案。 3、利用NiosⅡ開發(fā)板對(duì)硬件設(shè)計(jì)方案進(jìn)行了初步的驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)了指紋采集芯片F(xiàn)PS200與FPGA的接口，并進(jìn)行了算法的移植。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所提出的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案是可行的。基于FPGA的自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)在速度、功耗、體積、擴(kuò)展性方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，具有廣闊的發(fā)展空間。最后提出了對(duì)這一設(shè)計(jì)繼續(xù)改進(jìn)的思路和下一步研究的內(nèi)容。
標(biāo)簽： FPGA 指紋識(shí)別 法的研究 硬件實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2013-07-28
上傳用戶：hxy200501
隨著計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)的發(fā)展，生物特征識(shí)別技術(shù)受到了廣泛的關(guān)注。指紋識(shí)別是生物特征識(shí)別中的一項(xiàng)重要內(nèi)容，一直以來(lái)是國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。 嵌入式自動(dòng)指紋識(shí)別是指指紋識(shí)別技術(shù)在嵌入式系統(tǒng)上的應(yīng)用。傳統(tǒng)的嵌入式自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)多采用單片DSP或MIPS處理器來(lái)完成算法，由于DSP或MIPS處理器只能根據(jù)程序順序執(zhí)行，在指紋匹配過(guò)程中只能和整個(gè)庫(kù)中的指紋進(jìn)行一一匹配，因此這類系統(tǒng)在處理較大指紋庫(kù)時(shí)下匹配時(shí)間相當(dāng)長(zhǎng)。為了克服這個(gè)缺點(diǎn)，本文構(gòu)建了浮點(diǎn)DSP和FPGA協(xié)同處理構(gòu)架的硬件平臺(tái)，充分利用DSP在計(jì)算上的精確度和FPGA并行處理的特點(diǎn)，由DSP和FPGA共同處理匹配算法。 本文的主要工作如下： 1．設(shè)計(jì)了一個(gè)硬件系統(tǒng)，包括DSP處理器、FPGA、指紋傳感器、人機(jī)交互接口和USB1.1接口。同時(shí)，還設(shè)計(jì)了各硬件模塊的驅(qū)動(dòng)程序，為應(yīng)用程序提供控制接口。由于系統(tǒng)中DSP工作頻率為300MHz，其中某些器件的工作頻率達(dá)到了100MHz，因此本文還給出了一些信號(hào)完整性分析和PCB設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。 2．編寫了Verilog程序，在FPGA中實(shí)現(xiàn)了9路指紋的并行匹配。由于FPGA本身的局限性，實(shí)現(xiàn)原有匹配算法有很大困難。在簡(jiǎn)化原有匹配算法的基礎(chǔ)上本文提出了便于FPGA實(shí)現(xiàn)“粗匹配”算法。此外，還設(shè)計(jì)了用于和DSP通信的接口模塊設(shè)計(jì)。 3．完成了系統(tǒng)應(yīng)用程序設(shè)計(jì)。在使用uC/OS-Ⅱ?qū)崟r(shí)操作系統(tǒng)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了各系統(tǒng)任務(wù)，通過(guò)調(diào)用驅(qū)動(dòng)程序控制和協(xié)調(diào)各硬件模塊，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)指紋識(shí)別功能。為了便于存放指紋特征信息，設(shè)計(jì)了指紋庫(kù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了指紋庫(kù)添加、刪除、編輯的功能。 最終，本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了高效、快速的進(jìn)行指紋識(shí)別，各模塊工作穩(wěn)定。同時(shí)，模塊化的軟硬件設(shè)計(jì)使本系統(tǒng)便于進(jìn)行二次開發(fā)，快速應(yīng)用于各種場(chǎng)合。
標(biāo)簽： FPGA DSP 自動(dòng) 指紋識(shí)別系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-06-05
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