二维高速激光切割机控制系统的研究

介绍一种新型二维激光切割机控制系统。该控制系统采用上位PC和下位DSP控制板结合的方式工作，下位机采用DSP和FPGA组合方式工作。利用高速DSP的强大运算能力和FPGA的硬件实时特性，采用改进的脉冲增量插补算法计算，有效提高了激光切割机的加工速度，最高切割速度达到2 m/s。     

基于二维FFT的图像滤波方法及实现

二维快速傅立叶变换(FFT)在一个传统概念的处理机上实现时,需要芯片具有更多的逻辑资源。本文给出了基于FPGA的自定义处理机(CCM)的二维FFT算法和实现。在CCM的Splash-2平台上实现了二维FFT,计算速度达到180Mflops,最快速度超过Sparc-10工作站的23倍。同时,对于一个N×N图像,这种实现方法可以满足二维FFT所需要的O(N2log2N)次的浮点算术运算。     

AES中有限域运算的优化及算法高速实现

介绍有限域的概念及Rijndael算法的结构,详细分析了算法中基于加法、乘法的运算过程,为使运算更适合在FPGA平台实线,可使用一些技巧达到优化目的.详细阐述了使用FPGA高速实现运算关键部分的设计思路.针对FPGA设计中对速度与面积两项指标的不同要求,给出了两种设计方案.最后,给出算法在FPGA实现方式下的性能比较.     

一种Zynq SoC片内硬件加速的二维傅里叶变换

由于二维傅里叶变换计算量大,会导致在嵌入式应用过程中速度过慢.为此本文实验了一种基于Xilinx Zynq芯片的片内硬件加速实现方式,主要利用片内的可编程逻辑资源来完成变换过程中的大量计算,利用片内的处理器系统完成整个算法实现过程中的数据传输与调度.在获得FPGA提供的并行计算的速度优势同时,又保留了处理器系统软件开发的灵活性.借助于Xilinx提供的一维快速傅里叶变换IP核与Xillybus提供的总线方案,本文的实验通过软硬件结合的方式实现了二维傅里叶变换算法,与OpenCV计算比较,计算速度显著提高.     

图像1 DFFT-MP稀疏分解算法研究

针对图像稀疏分解速度慢和重建图像视觉效果不好的问题,提出了一种基于MP和一维FFT、的图像稀疏分解算法。算法中把二维图像按行抽取成一维信号,同样地,把过完备原子库中的原子按行抽取成一维原子,然后把二维图像或图像残差与原子的内积运算转化为一维信号或信号残差与一维原子的互相关运算,最后利用一维FFT方法计算一维信号与原子的互相关运算。通过实验验证表明,在重建图像的质量没有改变的前提下,当图像大小为512 X512时,一维FF7图像稀疏分解算法的速度比二维FFT提高了2. 11倍。     

基于SoPC的二维IDCT分布式算法的IP核研究

研究基于SOPC的视频解码系统中二维IDCT硬件设计与实现.针对二维IDCT的运算量大、乘法运算多,导致占用FPGA资源多和系统速度慢等问题,其设计采用-维IDCT复用,研究分布式算法实现乘法累加,并使用偏移二进制编码来减小其查找表大小,其直接占用FPGA逻辑单元内的查找表LUT,没有寄存器或内置RAM.综合结果表明,...     

基于FPGA的AES加密算法的高速实现

介绍AES算法的原理以及基于FPGA的高速实现.结合算法和FPGA的特点,采用查表法优化处理了字节代换运算、列混合运算.同时,为了提高系统工作速度,在设计中应用了内外结合的流水线技术,并应用Altera公司的开发工具及芯片进行实际开发.     

二维Tchebichef 正交矩反变换的快速算法

提出了一种二维Tchebichef矩反变换的快速算法.借助Clenshaw递推公式,推导了一维Tchebichef矩反变换的快速算法,并将其推广至二维Tchebichef正交矩反变换的计算.与以迭代方式计算Tchebichef多项式进而计算二维Tchebichef矩反变换的方法相比,文中提出的算法有效地减少了算术运算的次数,大幅提高了计算速度.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于FPGA+PCI的并行计算平台实现

介绍了一种基于PCI总线和多片并行FPGA的高速计算平台。FPGA+PCI板卡利用普通PC机作为CPU,通过PCI总线互联,实现了一个并行高速的通用数字运算平台。利用VHDL语言编写各种算法,可用于加解密算法实现和高速数字信号处理等领域,而速度相当于数台PC机并行运算。     

快速二维Renyi熵阈值分割方法

提出一种基于二维Renyi熵的阈值二值化方法,该方法通过引入二维直方图不仅利用了图像像元点的灰度分布信息,而且充分考虑了像元点之间的空间相关信息,对于低对比度、低信噪比的物体,该方法具有良好的分割效果.运用二维Renyi熵的原理选择灰度阁值对图像进行分割,并且引入量化图像直方图概念讨论了一种快速二维Renyi熵阚值分割算法,该算法能够递推运算和自动寻找阈值,将计算复杂性大大降低.仿真对比实验结果表明,该算法提高了计算效率并具有更佳的分割效果.