基于AS3990/AS3991的超高频RFID读写器的设计

介绍了超高频RFID读写专用芯片AS3990/AS3991的主要功能与特点,以及采用这款芯片设计读写器的整体方案。分析了在兼容ISO18000-6A/B协议的工作模式下,对解码、校验电路处理速度的最低要求;介绍了直接采用MCU进行解码、校验的方法,并为设计读写器选取合适的MCU提供了依据。     

基于单片机的多路无线遥控开关设计

介绍了一种新颖的多路无线遥控开关系统的设计方法,并对该系统的组成结构和工作原理进行了详细说明。该系统采用单片机对接收到的信号进行软件解码,而传统方法是采用专用解码芯片来进行解码。这种方案避免了采用专用解码芯片的有关限制,可以增强系统的扩展性和灵活性,经试验证明是一种可行方案。     

基于EM8620L的嵌入式多媒体播放终端设计

采用专用多媒体视音频解码芯片EM8620L为核心，设计了一种新型的多媒体播放终端，它能够播放多种格式的多媒体文件。其硬件主要由专用解码芯片、网络控制电路、存储器和显示控制电路组成，软件系统由操作系统、图形系统和应用程序组成。通过调试证明该方案合理、先进，为视频联网广告系统提供了一种功能强大的、智能化的播放终端。     

FPGA的RC-6红外遥控多种协议解码设计

随着消费电子的快速发展,红外遥控应用越来越广泛.目前红外解码基本采用专用解码芯片,对不同的红外遥控协议更改不方便,实现起来不灵活,而基于FPGA的红外解码设计可以方便应对这种情况.本文以RC-6作为应用红外遥控协议解码,阐述了如何方便地用FPGA实现RC-6解码,集成到系统中并显示它可以适应多种红外遥控协议系统,该方案占用资源少,实时性好,实现方便灵活.     

基于DSP和CPLD的视频图像采集处理的设计与实现

提出了基于DSP和CPLD的视频图像采集、处理系统的设计与实现方法,系统硬件平台主要由专用视频解码芯片、可编程逻辑器件以及数字信号处理器等组成.讨论了视频图像信号处理的基本构成、原理,采用TVP5150视频解码芯片采集视频信号、输出图像数据码流,配置XC95144 CPLD芯片进行系统逻辑控制,利用TMS320VC5416处理嚣和处理算法软件进行数字图像信号处理,实现了视频图像采集、存储、传榆、检测和锐化.系统设计是有效和可行的.     

H.264/AVC解码芯片验证系统及验证策略

H.264/AVC视频编码标准是目前应用广泛的视频压缩标准,具有压缩比高、算法复杂等特点,给视频解码系统的设计和验证带来了挑战。文中基于一款H.264/AVC解码芯片架构,针对H.264/AVC视频解码系统的复杂性,构建了验证系统,提出多形式、分层次的验证策略,在解码芯片设计实现的各个阶段实施验证。根据RTL虚拟仿真、FPGA原型和后仿真等验证手段的特点,分别规划不同阶段的测试激励,形成基于H.264/AVC解码芯片的验证项策划,对类似H.264/AVC解码器的验证工作具有一定的帮助。     

基于FPGA的AVS视频解码芯片验证平台设计

针对AVS视频解码芯片仿真和验证的要求,提出了基于FPGA的验证平台框架。该验证平台主要用于对AVS解码芯片进行硬件模块的验证,从而为整个视频解码芯片的开发提供可靠的依据。该平台基于Nios II软核处理器,可使软件模块和硬件模块在一个平台下真正实现软硬件协同工作。基于该平台实现了多个硬件模块和AVS视频解码芯片的验证,其结果证明了该验证平台的正确性和可靠性。     

基于ARM的嵌入式AVS视频播放器的设计

实现了一种基于ARM处理器的嵌入式AVS视频播放器的设计方案。该方案不需添加专用的AVS视频解码芯片,仅以ARM处理器以及外围模块为硬件平台,以嵌入式Linux为操作系统,通过向MPlayer软件添加AVS视频解码库的方法,实现了AVS视频播放功能,能实时播放25f/s,分辨率为640×480的AVS视频流。     

一种基于单片机系统的无线遥控技术

介绍了一种可编程无线遥控多通道开关系统的设计方法,详述了其组成结构和工作原理。该系统采用单片机对接收到的信号进行软件解码,避免了采用专用解码芯片的有关限制,可以增强系统的扩展性和灵活性,经试验证明是一种可行方案。     

基于FPGA的视频图像采集系统的设计

分析了各种视频采集方案的研究现状.对如何采用CCD摄像头采集高分辨率、高质量的图像以及基于FPGA的嵌入式视频图像采集系统的实现方法进行了研究.采用了以摄像头 解码芯片模式为采集方案,针对视频解码芯片ADV7181B,实现了I2C总线配置、ITU656解码、VGA显示模块的设计.设计的视频采集控制器已经在Altera公司的CycloneⅡ系列FPGA(EP2C35)上实现.结果显示本设计具有速度高、成本低、易于集成等优点.     

优势关系下属性值粗化细化时近似集分析

基于优势关系粗糙集模型反映属性间的偏好情况,实际上多数数据库中的数据是动态变化的。如何利用已有的信息更新近似集对于提高知识发现效率有重要意义。提出不完备信息系统在优势关系下属性值粗化细化的定义,讨论优势关系下不完备信息系统中属性值粗化细化时近似集的变化情况,对比分析优势关系下属性值粗化细化前后的粗糙近似精度和粗糙近似质量。通过实例分析验证了该方法的有效性。     

基于置信优势关系粗糙集的近似集动态更新方法

置信优势关系粗糙集是处理不完备有序信息的重要模型, 上、下近似集的计算是核心内容之一. 在实际应用中, 属性集通常会发生变化. 根据属性集的增加或减少, 首先讨论置信优势类及劣势类变化情况, 随之给出上、下近似集增量式的变化规律, 提出相应的近似集动态更新方法. 通过Matlab 在UCI 数据集上的实验结果表明, 与非增量式方法相比, 所提出的置信优势关系粗糙集下的上、下近似集的增量式更新方法可行、高效.

     

Tolerance Dominance Relation in Incomplete Ordered Decision Systems

To deal with inconsistencies coming from consideration of criteria, that is, attributes with preference‐ordered domains (scales), such as product quality, market share, and debt ratio, the dominance‐based rough set approach has been proposed. However, it is not much useful for analyzing incomplete information. In this paper, we attempt to present research focusing on incomplete ordered decision systems where all attributes are considered as criteria and some objects’ criterion values are unknown. Under the assumption that all unknown values are the “do not care” semantics, the concept of tolerance dominance relation is introduced. Then, the rough approximations induced by it are obtained. And their properties are investigated. Especially, the important properties of rough approximations, such as rough inclusion, complementarity, identity, and monotonicity, are preserved well‐known in the presented methodology. Moreover, an example is employed to illustrate these results. We expand the potential applications of dominance‐based rough set approach.     

Dominance-based rough set approach and knowledge reductions in incomplete ordered information system

Many methods based on the rough set to deal with incomplete information systems have been proposed in recent years. However, they are only suitable for the incomplete systems with regular attributes whose domains are not preference-ordered. This paper thus attempts to present research focusing on a complex incomplete information system—the incomplete ordered information system. In such incomplete information systems, all attributes are considered as criterions. A criterion indicates an attribute with preference-ordered domain. To conduct classification analysis in the incomplete ordered information system, the concept of similarity dominance relation is first proposed. Two types of knowledge reductions are then formed for preserving two different notions of similarity dominance relations. With introduction of the approximate distribution reduct into the incomplete ordered decision system, the judgment theorems and discernibility matrixes associated with four novel approximate distribution reducts are obtained. A numerical example is employed to substantiate the conceptual arguments.     

基于限制非对称相似关系的粗糙集模型

基于不可分辨关系的粗糙集理论不适用于含未知值的不完备信息系统.需要将经典的粗糙集理论不可分辨关系加以扩充才能处理不完备信息系统.目前已经提出了基于容差关系、量化容差关系、限制容差关系、非对称相似关系等的扩充粗糙集理论.但是,这些理论还存在一些局限性.文章提出了一种新的基于限制非对称相似关系的粗糙集扩充模型.理论分析和实验证明,与其它模型相比,可以从基于限制非对称相似关系模型的近似集中获取更多的信息.     

广义不完备信息系统中一种拓展粗糙集模型

以同时具有遗漏型和丢失型未知属性值的广义不完备信息系统为研究对象,定义一种用于分类的[α]程度限制优势关系,提出一种基于[α]程度限制优势关系的拓展粗糙集模型,并给出其上、下近似性质。通过一个教师教学质量评估实例,说明这种模型在广义不完备信息系统中处理模糊和不确定知识是有效和可行的。     

基于广义扩展优势关系的粗糙决策分析方法

针对信息不完全的偏好多属性决策问题，给出一种基于拓展粗糙集的决策分析方法．首先提出广义扩展优势关系的概念；然后在广义扩展优势关系下得到知识的粗糙近似，给出分类决策规则．对比分析证明，扩展优势关系和有限扩展优势关系都是广义扩展优势关系的特例．最后通过一个实例验证了所提出方法的可行性和有效性．     

Positive approximation and converse approximation in interval-valued fuzzy rough sets

Methods of fuzzy rule extraction based on rough set theory are rarely reported in incomplete interval-valued fuzzy information systems. Thus, this paper deals with such systems. Instead of obtaining rules by attribute reduction, which may have a negative effect on inducting good rules, the objective of this paper is to extract rules without computing attribute reducts. The data completeness of missing attribute values is first presented. Positive and converse approximations in interval-valued fuzzy rough sets are then defined, and their important properties are discussed. Two algorithms based on positive and converse approximations, namely, mine rules based on the positive approximation (MRBPA) and mine rules based on the converse approximation (MRBCA), are proposed for rule extraction. The two algorithms are evaluated by several data sets from the UC Irvine Machine Learning Repository. The experimental results show that MRBPA and MRBCA achieve better classification performances than the method based on attribute reduction.     

限制优势关系下的加权多粒度粗糙分析方法

作为多粒度粗糙集的推广,提出了限制优势关系下的加权多粒度粗糙分析方法。分析了优势关系粗糙集和多粒度粗糙集的局限性,引入限制优势关系对加权多粒度粗糙集进行改进,充分考虑到属性的偏好关系和粒度的重要性差别,使其适用于不完备的高维或分布式有序信息系统;由此得出粗糙近似,讨论了其与限制优势关系下的乐观、悲观多粒度粗糙集的关系,并对相关性质和定理进行证明;通过实例验证了该方法的有效性和实用性。     

一种不完备信息系统的直接约简方法

目前已有基于容差关系、相似关系、限制容差关系等的扩充rough集理论，但仅仅是提出了一些针对以上某种模型的属性约简算法，在此提出从离散化到规则匹配的一系列不完备信息系统的约简处理方法，该方法可以适用于各种rough集扩充模型，并且对完备信息系统和不完备信息系统是统一的．