基于SoC+FPGA平台快速动态加载驱动开发及实现

以TI公司的OMAP-L138型号双核处理器单片系统（SoC）与ALTERA公司 EP3C80F484型号FPGA为核心的嵌入式硬件平台,介绍了SoC与FPGA通过高速SPI接口实现固件动态加载的方法,以及基于Linux的SoC对FPGA快速动态加载驱动程序开发的原理及步骤。实际测试基于高速SPI接口的FPGA固件动态加载功能快速稳定,对同类型嵌入式平台的FPGA固件动态加载驱动开发具有借鉴意义。     

人脸识别算法在OMAP-L138平台上的研究与实现

针对人脸识别技术在嵌入式门禁系统中的应用,提出了以OMAP-L138微处理器为核心的嵌入式系统,该系统能够很好地保证实时性和可靠性。通过Adaboost人脸检测算法,以及基于Gabor的人脸识别算法实现了嵌入式门禁系统。相应的实验结果表明,该算法在嵌入式平台得到了优化,嵌入式系统的高可靠性和实时性问题得以解决。     

基于USB和OLED的分布式多屏电子公告系统设计

OLED作为新一代显示技术,广泛用于各种高端产品的显示终端,实时显示字符、汉字、曲线等信息.以OLED显示屏应用为研究对象,设计开发一种基于USB接口传输的分布式多屏同步显示的电子广告屏控制系统,给出OLED的行列驱动电路以及USB接口器件和单片机的接口电路,并介绍软件开发方法,给出以中断方式进行数据传输的部分实用程序.     

基于S3C2410的嵌入式LINUX下OLED模块驱动设计

对OLED显示模块和高性能的32位ARM920T系列微处理器进行了介绍,并使其有机结合构成本控制系统的显示终端,根据ARM S3C2410与OLED模块硬件接口电路的设计,对在嵌入式Linux 2.4.18下编写、编译和加载其接口驱动程序进行了详细阐述。实践表明,系统参数可以在OLED屏上完整显示,效果良好。     

ST为STM32新增互连型产品

随着数字技术的发展以及网络时代给人们带来的互连性的全新体验,处于嵌入式产品核心的处理器的连接性与智能性成为考量产品性能优越的重要指标.近日,德州仪器(TI)公司就面向工业和通信应用推出了四款全新的低功耗处理器C6742、C6746、C6748以及OMAP-L138.     

TI全新低功耗处理器为工业与通信提供更多选择

随着数字技术的发展以及网络时代给人们带来的互连性的全新体验,处于嵌入式产品核心的处理器的连接性与智能性成为考量产品性能优越的重要指标.近日,德州仪器(TI)公司就面向工业和通信应用推出了四款全新的低功耗处理器C6742、C6746、C6748以及OMAP-L138.     

基于嵌入式的汽车状态远程实时监测系统

研究一种基于嵌入式的汽车状态远程实时监测系统,主要对车载嵌入式监测系统、无线数据传输系统两大系统进行了深入研究,选定车载嵌入式系统使用CAN总线进行通信,无线数据传输系统以GPRS通信为主,蓝牙通信为辅。使用TI公司的OMAP-L137处理器实现数据汇总、发送以及人机交互等功能。由多个MSP430F169处理器对车辆各大系统进行监测,并通过CAN总线方式传输至OMAP-L137处理器。以国产哈弗H5为例,对嵌入式远程实时监测系统进行性能测试,同时使用汽车官方测试仪器进行测试对比。结果表明,该文研究的嵌入式车辆状态远程监测系统的检测结果与官方测试数据基本一致,误差不超过5%,可以满足远程监测和故障诊断的基本要求。     

基于ARM7的全彩有机电致发光器件显示系统

以ARM7芯片LPC2138为微控制器,设计了基于间接控制接口技术的全彩OLED驱动控制电路.LPC2138通过向驱动控制器SSD1355U4提供数据信号和控制信号,从而实现全彩无源OLED屏的65 k色显示,分辨率为128×128.文章主要从硬件接口设计以及驱动程序两方面详细介绍了如何实现OLED屏全彩图片显示.     

基于TI 55x系列DSP的OLED显示驱动技术

介绍了一种 OLED点阵式图形显示模块在煤矿井下煤矸传感器设备中的应用.煤矸传感器采集煤矸石振动波信号并经DSP处理,将处理后的信号频率值及频谱分析信号在OLED屏显示出来.设计了基于TI TMS320VC5509A DSP芯片与OLED模块的集成控制器SSDl325之间的接口电路,实现了在0LED屏显示任意字符和频谱分析曲线.对于高速的数据采集与存储,给出了DMA方式的传输与乒乓缓冲机制的实现方法.实验证明,煤矸传感器系统实现了音频数据的高速采集与OLED的动态显示效果.     

OLED屏下RGB图像优化算法

全面屏的流行对智能手机前置摄像头提出了屏下高质量拍摄的要求。目前用于屏下拍摄方案的有机发光二极管（Organic Light-Emitting Diode, OLED）透明屏存在光衍射、折射等现象,导致拍摄的RGB图像易产生模糊和细节丢失等问题。针对上述问题,提出了一种OLED屏下RGB图像优化算法。针对目前屏下RGB图像优化数据集较少的问题,设计实现了一种基于智能手机的OLED透明屏屏下图像数据采集装置,采集并制作了由10 000多组典型场景构成的屏下图像数据集。其次,提出了一种基于生成对抗网络（Generative Adversarial Nets, GAN）的屏下RGB图像优化算法,其中生成器采用残差网络学习屏下图像细节信息,所设计的感知损失函数是颜色损失、对抗损失和内容损失三者的结合。实验结果表明,基于主观视觉和峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR）、结构相似性（Structural Similarity, SSIM）等定量评价指标,本文算法在自建数据集上的图像优化效果优于当前的DPED等方法的效果。