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基于FPGA的3D圖像傳感器設(shè)計與實現(xiàn)[可編程邏輯][物聯(lián)網(wǎng)]

針對現(xiàn)有3D拍攝設(shè)備體積龐大、價格昂貴等問題，利用FPGA高速并行處理能力與圖像傳感器，設(shè)計了微型嵌入式3D圖像傳感器。通過FPGA同步設(shè)置，采集雙CMOS圖像傳感器圖像數(shù)據(jù)，傳輸至SDRAM進(jìn)行緩存并按行像素合并后，將左右立體對圖像儲存至SD卡中。為了對拍攝場景進(jìn)行監(jiān)控，進(jìn)一步研究了左右眼圖像按像素進(jìn)行重配后在裸眼3D顯示屏上顯示的邏輯控制方法。系統(tǒng)通過仿真及實驗表明3D圖像傳感器的硬件邏輯方法是有效的。

發(fā)表于：3/5/2018

主動噪聲控制平臺的FPGA實現(xiàn)[可編程邏輯][汽車電子]

基于FPGA搭建了針對汽車的主動噪聲控制平臺，此平臺可以正確實時地采集汽車的轉(zhuǎn)速、振動加速度以及噪聲，同時為相關(guān)的降噪算法實現(xiàn)提供了硬件平臺。與傳統(tǒng)的基于串行處理的采集系統(tǒng)相比，該平臺可以嚴(yán)格地保證多路信號的時間同步性，同時其可擴展性可以讓使用者方便地根據(jù)自己所需要的功能來增加通道數(shù)目，無需增加額外的處理器。FPGA的可編程性可以保證降噪算法的充分驗證與設(shè)計。整個平臺的搭建為主動降噪的繼續(xù)研究提供了有力的基礎(chǔ)。

發(fā)表于：3/2/2018

智能旋光檢測及遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計及應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

依據(jù)物理光學(xué)方法原理，設(shè)計了一款智能旋光檢測及遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)應(yīng)用單片機控制檢偏振片運動，用光敏傳感器件探測光強，可以準(zhǔn)確檢測出不同物質(zhì)的旋光特性。針對目前市場常見的蜂蜜摻假情況，應(yīng)用本系統(tǒng)進(jìn)行了實際檢測，檢測結(jié)果可以判斷蜂蜜是否摻假及摻假類型。在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一套基于Android和PHP的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)了對樣本檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行遠(yuǎn)程管理和實時監(jiān)控。

發(fā)表于：3/2/2018

基于方向引導(dǎo)優(yōu)化的視覺導(dǎo)航方法[測試測量][汽車電子]

為解決主動視覺導(dǎo)航在復(fù)雜路況條件下精度較差的問題，提出了一種基于方向引導(dǎo)優(yōu)化的主動視覺導(dǎo)航參量計算方法。首先，建立了車輛物理坐標(biāo)系與視覺圖像坐標(biāo)系的變換方程，通過Canny算子對視頻圖像進(jìn)行初步的車道邊緣線和道路標(biāo)志線檢測；接著，基于方向引導(dǎo)優(yōu)化有效降低了陰影、積水等雜波對檢測性能的干擾，并通過閾值優(yōu)化的廣義Hough變換實現(xiàn)車道線的內(nèi)外邊緣及道路標(biāo)志線的精確檢測；最后，基于檢測結(jié)果計算出用于導(dǎo)航的中心引導(dǎo)線、偏離角度、距離等參量。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效且精確地獲取主動導(dǎo)航系統(tǒng)的偏移參量。

發(fā)表于：3/1/2018

室內(nèi)環(huán)境參數(shù)遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計[測試測量][物聯(lián)網(wǎng)]

設(shè)計了一種可以在室內(nèi)進(jìn)行環(huán)境參數(shù)監(jiān)測，并且可以遠(yuǎn)程監(jiān)測的系統(tǒng)。通過使用灰塵濃度傳感器、溫濕度傳感器、可燃?xì)怏w傳感器和氣壓傳感器實現(xiàn)檢測當(dāng)前環(huán)境的各項參數(shù)，單片機將采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波處理之后，得到更加穩(wěn)定的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)顯示端，通過硬件部分的Wi-Fi模塊將數(shù)據(jù)發(fā)送到自組建的網(wǎng)絡(luò)中，瀏覽器端編程采用MyEclipse開發(fā)環(huán)境，運用JavaWeb語言進(jìn)行Wi-Fi信息抓取和處理，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫耍瑢崿F(xiàn)了由數(shù)據(jù)采集到網(wǎng)絡(luò)傳輸，最后到用戶可以進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測的可視化系統(tǒng)設(shè)計。

發(fā)表于：3/1/2018

基于NLM-EMD與FCM-二次相關(guān)的管道泄漏定位[測試測量][其他]

管道泄漏的定位精度主要取決于信號去噪效果和時延估計性能。針對當(dāng)前管道泄漏定位精度較差的問題，提出了非局部均值-經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（NLM-EMD）自相關(guān)去噪算法和模糊C均值聚類（FCM）-二次相關(guān)自適應(yīng)時延估計算法。利用NLM進(jìn)行降噪預(yù)處理，根據(jù)EMD自相關(guān)準(zhǔn)則進(jìn)行重構(gòu)去噪，然后利用FCM自適應(yīng)提取相關(guān)性較高的壓力下降段信號，對其進(jìn)行二次相關(guān)時延估計。結(jié)果表明，NLM-EMD自相關(guān)法能有效降低噪聲干擾，提高EMD分解質(zhì)量，F(xiàn)CM-二次相關(guān)法能增強兩泄漏信號的相關(guān)性，與直接二次相關(guān)相比定位精度提高了0.817%。

發(fā)表于：2/28/2018

采用組合濾波算法的無人機航向測量系統(tǒng)研究[測試測量][物聯(lián)網(wǎng)]

為了解決低成本小型無人機航姿精密測量的問題，設(shè)計了一種基于MARG傳感器的航向測量系統(tǒng)方案。該系統(tǒng)由MEMS IMU、電子羅盤和STM32F407微處理器組成，采用運算量較小的梯度下降算法和改進(jìn)型二階互補濾波算法將具有互補特性的電子羅盤和IMU進(jìn)行數(shù)據(jù)組合濾波, 并基于四元數(shù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，解算出飛行器航向信息。通過對航向測量系統(tǒng)的實驗測試及其在旋翼飛行器上的驗證分析，結(jié)果表明，在沒有外界信息輔助的情況下,該系統(tǒng)較好地解決了噪聲干擾與航向測量問題，可以滿足小型旋翼無人機對航向信息的要求。

發(fā)表于：2/28/2018

防止開關(guān)轉(zhuǎn)換器輸出浪涌引發(fā)的啟動問題[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

在要求降低輸出噪聲的應(yīng)用中，由于輸出浪涌過大，開關(guān)轉(zhuǎn)換器可能會遇到延遲啟動的問題，或者可能根本無法啟動。輸出濾波器設(shè)計不當(dāng)引起的輸出浪涌電流及其影響，可以通過增加軟啟動時間、提高開關(guān)頻率或減小輸出電容來降低。本文介紹一些實用設(shè)計考慮事項，以防止輸出浪涌過大引發(fā)啟動問題。

發(fā)表于：2/27/2018

基于TMS320C6678核相關(guān)濾波器跟蹤算法實現(xiàn)及改進(jìn)[嵌入式技術(shù)][其他]

目前，目標(biāo)跟蹤已成為計算機視覺領(lǐng)域的一個重要分支。近年來，基于核相關(guān)濾波器(Kernel Correlation Filter，KCF)跟蹤算法在頻域使用循環(huán)矩陣性質(zhì)進(jìn)行元素的點積運算，與以往的跟蹤算法相比，在性能和速度上具有很大的優(yōu)勢。但是當(dāng)目標(biāo)尺寸發(fā)生變化以及目標(biāo)受到嚴(yán)重遮擋時，KCF算法不能準(zhǔn)確跟蹤。因此，在KCF算法基礎(chǔ)上做了改進(jìn)，提出了一種尺度更新算法以及目標(biāo)跟蹤丟失后由粗到精的重定位算法，最后算法在8核DSP處理器TMS320C6678上成功實現(xiàn)了移植。通過多核并行處理，達(dá)到30幀/s的實時跟蹤幀率。

發(fā)表于：2/27/2018

基于SoC FPGA的光伏電力通信管理機系統(tǒng)[可編程邏輯][智能電網(wǎng)]

介紹了一種基于SoC FPGA的光伏電力通信管理機系統(tǒng)的設(shè)計方法。該系統(tǒng)采用新型的集成有ARM硬核處理器的SoC FPGA作為主控芯片，將傳統(tǒng)通信管理機的運算和通信工作進(jìn)行合理劃分，并由FPGA和ARM處理器協(xié)同實現(xiàn)。通過采用軟硬件相結(jié)合的設(shè)計方式，本系統(tǒng)能夠簡化電路設(shè)計，降低通信事務(wù)對CPU的中斷數(shù)量，增加支持MODBUS協(xié)議的RS485端口總量，并通過獨立的NIOS II備用系統(tǒng)保證了系統(tǒng)在災(zāi)難情況下的可恢復(fù)性等，所以更加適合光伏電力系統(tǒng)中多設(shè)備、大數(shù)據(jù)量的應(yīng)用。

發(fā)表于：2/27/2018

國五標(biāo)準(zhǔn)輕型柴油車SCR系統(tǒng)控制器的設(shè)計[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

隨著國五排放標(biāo)準(zhǔn)在全國范圍內(nèi)實行，對柴油車后處理系統(tǒng)要求越來越嚴(yán)格。針對國五標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計選擇還原催化(SCR)系統(tǒng)控制器，主要的方法是研究SCR系統(tǒng)尿素噴射控制策略，在MATLAB/Simulink中建立SCR系統(tǒng)催化器模型以及開環(huán)控制系統(tǒng)模型,通過實驗驗證控制模型的準(zhǔn)確性，并利用MATLAB/Simulink自動生成算法層代碼；另外通過編寫相關(guān)底層模塊并移植其與算法層接合，實現(xiàn)SCR系統(tǒng)軟件層的設(shè)計。最后將設(shè)計好的SCR控制器分別在歐洲測試穩(wěn)態(tài)循環(huán)(ESC)和歐洲瞬態(tài)測試循環(huán)(ETC)下對裝有SCR系統(tǒng)的柴油機進(jìn)行測試。

發(fā)表于：2/11/2018

基于TMS320C6678的粒子群算法并行設(shè)計[嵌入式技術(shù)][航空航天]

針對粒子群算法在實際應(yīng)用中的實時性需求，對算法的并行性進(jìn)行分析，并根據(jù)TMS320C6678多核處理器的架構(gòu)特點，設(shè)計出局部并行全局串行的并行模型，高效地將應(yīng)用程序映射到多核處理器中。實驗數(shù)據(jù)表明，該設(shè)計充分發(fā)揮了TMS320C6678的性能優(yōu)勢，有效提高了系統(tǒng)的實時處理能力。該設(shè)計有效地推進(jìn)了PSO算法在實際中的應(yīng)用，對其他各種群智能算法有重要的借鑒意義。

發(fā)表于：2/11/2018

基于前導(dǎo)的OFDM系統(tǒng)信道估計及FPGA實現(xiàn)[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

在分析了802.11a WLAN系統(tǒng)發(fā)送與接收機模型基礎(chǔ)上，提出了基于前導(dǎo)的OFDM的信道估計與均衡及FPGA實現(xiàn)的方案，其中包括信道的估計與補償。方案中的各電路模塊使用Verilog HDL語言編寫，并在Xilinx 的編程軟件Vivado 14.2下進(jìn)行編譯、仿真與綜合。仿真結(jié)果表明：電路系統(tǒng)各模塊運行良好，能夠?qū)π诺肋M(jìn)行估計與補償，符合設(shè)計要求。

發(fā)表于：2/10/2018

一種用于高精度DAC的實用型CMOS帶隙基準(zhǔn)源[模擬設(shè)計][其他]

為了滿足一種高速、高精度DAC的設(shè)計要求。通過帶隙基準(zhǔn)電壓源的基本設(shè)計原理，設(shè)計了一種實用型的基準(zhǔn)電壓源，獲得了一個快速啟動、高穩(wěn)定性的電壓基準(zhǔn)電路?；?0 nm的CMOS標(biāo)準(zhǔn)工藝并用cadence軟件進(jìn)行了后仿真，仿真結(jié)果表明在室溫下，電源電壓為2.5 V時輸出基準(zhǔn)電壓為1.184 V；啟動時間為0.5 μs；消耗功耗為0.185 5 mW；在-15 ℃～75 ℃的溫度范圍內(nèi)溫度漂移系數(shù)為8.7×10-5/℃；在低頻時電源電壓抑制比為-85 dB；繪制版圖的面積大小僅為154.799 μm×48.656 μm。

發(fā)表于：2/10/2018

激光探測器光斑質(zhì)心算法硬件設(shè)計[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

針對計算機在接收工業(yè)高清相機通過圖像采集卡傳輸?shù)膱D像數(shù)據(jù)進(jìn)行信號處理運算的低速與單一性，設(shè)計一款相機控制器，該控制器在設(shè)備端與相機通過Camera Link電纜連接，利用可編程邏輯（FPGA）進(jìn)行圖像采集和算法實現(xiàn)，將原先運行于計算機的算法移植到該設(shè)備中，處理完成的數(shù)據(jù)通過以太網(wǎng)發(fā)送給計算機。與原始方法相比，該方法充分利用了FPGA對信號的高速并行處理能力，能夠完成每秒300幀圖像傳輸?shù)耐瑫r，實時提取每幀圖像的質(zhì)心坐標(biāo)供計算機使用，對計算機的配置不需高要求。該方法為控制接收多臺相機數(shù)據(jù)并同時進(jìn)行信號處理提供了有效途徑。

發(fā)表于：2/9/2018