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基于FPGA的視頻處理硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于FPGA的視頻處理硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

為了滿足機(jī)載顯示器畫(huà)面顯示多元化的要求，提出了一種基于FPGA的視頻轉(zhuǎn)換與疊加技術(shù)，該技術(shù)以FPGA為核心，搭配解碼電路及信號(hào)轉(zhuǎn)換電路等外圍電路，可實(shí)現(xiàn)XGA與PAL模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為RGB數(shù)字視頻信號(hào)，并且與數(shù)字圖像信號(hào)疊加顯示，具有很強(qiáng)的通用性和靈活性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，視頻轉(zhuǎn)換與疊加技術(shù)能夠滿足機(jī)載顯示器畫(huà)面顯示的穩(wěn)定可靠、高度集成等要求，具備較高的應(yīng)用價(jià)值。

基于逐步回歸分析的話務(wù)預(yù)測(cè)研究

針對(duì)現(xiàn)有話務(wù)預(yù)測(cè)模型變量單一、預(yù)測(cè)誤差大等問(wèn)題引入了逐步回歸分析法；結(jié)合海河銀行信用卡呼叫中心實(shí)際需求，對(duì)話務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了抽取集成等預(yù)處理操作；隨之建立了各影響因素的一元回歸模型，并在此基礎(chǔ)上得到了多元逐步回歸的話務(wù)預(yù)測(cè)模型；最后將此建模方法與其他分析法進(jìn)行了綜合比較并給出評(píng)價(jià)。

發(fā)表于：2015/12/14

基于編碼驅(qū)動(dòng)的超聲波測(cè)深儀互相關(guān)算法研究

傳統(tǒng)的超聲波測(cè)深算法只能在較高信噪比環(huán)境下進(jìn)行有效測(cè)量，針對(duì)較深湖泊以及海洋深度測(cè)量中低信噪比特點(diǎn)，介紹了一種編碼驅(qū)動(dòng)的超聲波互相關(guān)測(cè)深算法。編碼互相關(guān)算法是一種有效估計(jì)渡越時(shí)間的方法。通過(guò)理論推導(dǎo)的方式證明了編碼互相關(guān)算法具有良好的抗干擾性能，經(jīng)過(guò)仿真論證了編碼互相關(guān)在測(cè)深方面的優(yōu)勢(shì)，并在實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證了該算法的可行性。

發(fā)表于：2015/12/14

基于軟件規(guī)模的需求優(yōu)先級(jí)排序方法應(yīng)用

針對(duì)當(dāng)前流行排序算法中只基于某種算法對(duì)需求進(jìn)行排序而沒(méi)有考慮項(xiàng)目實(shí)際規(guī)模的情況，提出了定性和定量分析確定需求優(yōu)先級(jí)的兩種思路。定性分析中研究了基于KANO模型確定優(yōu)先級(jí)的方法，定量分析中以AHP算法為基礎(chǔ)，將價(jià)值、費(fèi)用、風(fēng)險(xiǎn)等多種屬性的影響量化到需求優(yōu)先級(jí)排序中。結(jié)合某船廠信息管理系統(tǒng)利用AHP方法確定需求優(yōu)先級(jí)的案例討論，驗(yàn)證了該需求優(yōu)先級(jí)排序方法的可行性，解決了在資源有限的情況下如何確定需求優(yōu)先級(jí)并分步實(shí)施的問(wèn)題。

發(fā)表于：2015/12/14

基于停車(chē)位可用概率的停車(chē)位發(fā)現(xiàn)算法

利用車(chē)載自組網(wǎng)方便、靈活、成本低的特點(diǎn)，使用機(jī)會(huì)通信擴(kuò)展車(chē)輛通信范圍，提出一種基于停車(chē)位可用概率的停車(chē)位發(fā)現(xiàn)算法來(lái)解決分布式網(wǎng)絡(luò)中信息不完全下的停車(chē)位發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。通過(guò)估算附近可用停車(chē)位在車(chē)輛到達(dá)時(shí)刻的可占用概率，為車(chē)輛分配成功率最大的停車(chē)位。仿真結(jié)果表明，該算法適用于車(chē)載自組網(wǎng)的分布式停車(chē)位算法，平均停車(chē)時(shí)間較短。

發(fā)表于：2015/12/13

基于閾值的數(shù)字圖像去噪的算法研究

提出了一種基于閾值的數(shù)字圖像去噪算法。該算法根據(jù)椒鹽噪聲的特點(diǎn)，通過(guò)設(shè)置閾值，當(dāng)待處理像素點(diǎn)的灰度值與該點(diǎn)周?chē)袼攸c(diǎn)的均值的差小于閾值時(shí)，該像素點(diǎn)不作處理，否則就用該點(diǎn)周?chē)袼攸c(diǎn)的均值代替該點(diǎn)的值。同時(shí)，研究分析了圖像去噪最佳閾值與圖像的平均值、方差、熵以及復(fù)雜度之間的關(guān)系，以便為快速尋找最佳閾值提供理論根據(jù)。實(shí)驗(yàn)仿真表明，與其他去噪算法相比，該算法既能較好地去除噪聲，同時(shí)不會(huì)使圖像變得模糊。

發(fā)表于：2015/12/10

鋰電池革命悄然來(lái)襲會(huì)成為“新的石油”嗎

電池是一項(xiàng)歷史悠久的技術(shù)了，我們對(duì)于便攜式小型電池的需求也在逐漸增長(zhǎng)著。電池不僅僅只是我們?nèi)粘Ｉ钪械男」ぞ?，更是能夠照亮我們整個(gè)世界的重要資源。我們的日常生活中離不開(kāi)電池，電池正在扮演著越來(lái)越重要的角色。

發(fā)表于：2015/12/10

C程序的Verilog HDL實(shí)現(xiàn)

隨著電子信息技術(shù)的不斷發(fā)展，電子系統(tǒng)模塊化的設(shè)計(jì)思想已經(jīng)深入人心。因此，加強(qiáng)軟件和硬件模塊設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的相互借鑒意義重大。針對(duì)這種情況，借助于有限狀態(tài)機(jī)理論，提出了一種將C程序轉(zhuǎn)化成Verilog HDL描述的具體方法。同時(shí)，詳細(xì)介紹了有限狀態(tài)機(jī)理論，分析了在利用有限狀態(tài)機(jī)進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)該遵循的準(zhǔn)則，并給出了一個(gè)具體的轉(zhuǎn)化實(shí)例和最終的仿真結(jié)果。從仿真結(jié)果可以看出此方法是可行的。

發(fā)表于：2015/12/9

基于差分演化的果蠅優(yōu)化算法

針對(duì)基本果蠅優(yōu)化算法在求解高維函數(shù)時(shí)存在求解精度低、迭代收斂速度較慢等問(wèn)題，提出一種基于差分演化的果蠅優(yōu)化算法。該算法將差分演化策略融合到果蠅優(yōu)化算法中，對(duì)每代產(chǎn)生的群體進(jìn)行變異、交叉、選擇操作，增加種群的多樣性，使其能更快、更有效地求解高維函數(shù)問(wèn)題。對(duì)12個(gè)基準(zhǔn)函數(shù)進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明，與基本的果蠅優(yōu)化算法和差分演化算法相比，新算法在收斂速度、求解精度上都具有明顯的優(yōu)越性。

發(fā)表于：2015/12/9

萊迪思半導(dǎo)體公司推出用于可穿戴設(shè)備開(kāi)發(fā)的iCE40 Ultra?平臺(tái)

美國(guó)俄勒岡州波特蘭市 – 2015年12月1日 –萊迪思半導(dǎo)體公司（NASDAQ: LSCC），客制化智能互連解決方案市場(chǎng)的領(lǐng)先供應(yīng)商，今日宣布推出一款用于低功耗消費(fèi)類可穿戴設(shè)備設(shè)計(jì)的開(kāi)發(fā)平臺(tái)。該平臺(tái)基于iCE40 Ultra? FPGA，具備大量傳感器和外圍設(shè)備，是用于各類可穿戴設(shè)備設(shè)計(jì)的理想平臺(tái)。

發(fā)表于：2015/12/4

基于FPGA手指靜脈圖像采集系統(tǒng)的研制

分析了手指靜脈成像原理，研制了以FPGA為主控芯片的手指靜脈采集系統(tǒng)，該系統(tǒng)由手指靜脈圖像采集裝置、圖像采集控制模塊、圖像緩存控制模塊和LCD顯示控制模塊等構(gòu)成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用波長(zhǎng)為850 nm的近紅外光源模塊、MT9V034攝像頭、VIP_Board Full FPGA開(kāi)發(fā)板、5.0寸TFT LCD顯示屏組成的手指靜脈采集顯示系統(tǒng)體積小、采集實(shí)時(shí)性強(qiáng)，顯示的手指靜脈圖像紋路清晰，具有良好的穩(wěn)定性?；贔PGA手指靜脈采集系統(tǒng)穩(wěn)定清晰，具有巨大市場(chǎng)價(jià)值

發(fā)表于：2015/12/1