快速响应红外探测器自适应降噪

为了在不降低快速响应热释电探测器响应速度的同时抑制器件的振动干扰,通过对快速响应热释电红外探测器的振动噪声机理和输出电信号的频谱分析,提出了数字降噪方案,并用基于FPGA的硬件电路来实现.文中还介绍了硬件的结构和FPGA代码实现,给出了降噪之后的实际效果.     

基于FPGA自适应有源降噪耳机系统的设计

介绍了反馈式自适应有源降噪耳机系统的原理,设计并实现了基于ALTERA公司DE2开发板的FPGA自适应有源降噪耳机实时系统.系统中的自适应滤波器选择FIR滤波器结构,采用收敛速度较快且适合硬件实现的NLMS算法以满足音频信号实时性的要求.实验结果表明,采用FPGA实现自适应有源降噪耳机系统是有效的.     

基于新型组合算法的语音降噪系统

在研究VSLMS和子空间降噪原理的基础上,分析了两种算法的优缺点,提出了一种组合降噪算法,并进行了硬件实现。组合降噪算法试图寻找一个语音信号的分解点,利用子空间算法分离出带噪信号,作为自适应算法的输入,最后由VSLMS算法对带噪信号进行增强处理。硬件实现在该组合降噪算法的基础上,利用SOPC技术在FPGA芯片中搭建嵌入式语音降噪系统。实验结果表明,该方法能够优于传统降噪算法,使用硬件结构加快了算法的收敛速度。     

基于元胞自动机的生命游戏硬件以及软件实现

本文讲述了生命游戏的软件语言和硬件语言的实现方法.简单易行是C语言实现生命游戏的优点;而使用FPGA能够使基于元胞自动机的生命游戏进行并行性处理,从而为生命游戏的硬件的实现奠定了一定的基础.本文详细论述了生命游戏的具体硬件实现过程,并得到了具体的仿真结果.通过比较得出了硬件实现生命游戏效率比较高的优点.     

基于小波变换的QRS波检测算法

针对基于小渡变换的心电信号QRS波的检测算法的计算量较大,硬件不易实现的问题,提出一种FPGA的实现方案.首先分析了利用小波变换检测QRS波群的算法,给出硬件实现方案,该算法由小波变换模块和检测模块两个模块实现.然后选取高端FPGA作为硬件处理平台,给出小波变换模块及波形检测模块具体实现结构.最后在Quartus Ⅱ下进行编译和仿真,完成心电信号检测算法的硬件实现.从综合后的资源占有率上可以看出系统充分利用了FPGA内部丰富的资源,从仿真的结果看出在FPGA系统上准确的检测出了QRS波.     

用Verilog HDL进行FPGA设计的原则与方法

Verilog HDL是目前较流行的一种硬件描述语言,在FPGA设计中有着广泛的应用.本文首先介绍了Verilog HDL语言的特点以及用其进行FPGA硬件开发的原则,然后在熟悉FPGA的硬件结构原理的基础上,遵循FPGA设计流程,以分频器和状态机为例,分别讨论了组合逻辑电路和时序逻辑电路各自的特点及其设计输入方法;最后结合FPGA的硬件特点,分析了将用Verilog HDL语言设计的电路的进行综合与设计优化并最终实现为硬件电路的方法.     

一种SD/MMC存储器启动方案在SoC中的设计与实现

本文通过分析嵌入式系统的启动过程,设计实现了基于SD/MMC存储卡的直接启动方案.该方案基于AMBA总线,采用硬件描述语言(Verilog HDL)实现SD/MMC启动控制器,利用EDA工具VCS进行仿真,synplify进行综合,采用Altera公司的FPGA进行验证.全文从系统架构设计出发,详细介绍了启动过程的硬件设计和软件流程,最后给出仿真、综合和FPGA验证结果.     

基于FPGA技术的混沌数字图像加密与硬件实现

提出用FPGA技术实现混沌数字图像加密及其硬件实现的一种新方法.根据离散化和数字化处理技术,对三维Lorenz混沌系统作离散化处理,用硬件描述语言和FPGA技术产生三维Lorenz混沌迭代序列,分别对数字图像的红、绿、蓝三基色信号进行混沌加密和解密.基于芯片型号为EP2C35F672C6的FPGA开发平台,以X640×480 BMP格式的灰度图像为例,设计了Lorenz混沌序列对数字图像进行加密与解密算法,给出了FPGA硬件实现结果.     

红外实时图像增强的硬件设计与实现

根据红外图像特点,提出了基于FPGA＋SRAM的硬件实时图像处理结构.该硬件设计包含4个主要模块：视频处理模块、FPGA模块、图像存储模块和DA转换及视频合成模块.FPGA是该系统的核心部分,能够实现2D-TDI、图像锐化和非均匀性校正等算法;SRAM阵列是暂存实时图像的,用于算法的实现;FPGA配置FLASH存放FPGA的配置程序;完成硬件调试工作后,尝试实现了部分图像增强算法.     

GMSK扩频调制信号解调解扩技术及实现

分析并比较了两种GMSK软扩频调制解扩解调原理和方法,介绍了硬件实现中一些节省FPGA资源以及帧头判决的技巧和方法,最后在FPGA中实现和硬件验证了算法,结果证明该方法能够完全取代传统的声表面波(SAW)匹配滤波器方法.     

小波中值滤波在晃动基座初始对准中的应用

针对捷联惯性导航系统(SINS)在晃动基座下进行初始对准时,陀螺和加速度计受外界干扰噪声较大,而单独采用低通滤波或小波滤波法不能有效实时地实现噪声抑制问题,采用小波阈值消噪和中值滤波相结合的混合滤波方法来实现信号的消噪。将输出信号首先经中值滤波消除信号中的突变噪声,再利用小波阈值消噪滤除振动噪声和白噪声,从而有效地消除基座晃动带来的噪声。测试实验表明,提出的混合滤波法对车载惯导系统输出信号噪声滤波效果明显,在发动机启动的情况下,可基本达到静态信号采集的效果。对准仿真实验表明,提出的滤波法能辅助捷联惯导系统实现在晃动基座下的精对准。     

快速响应热释电器件降噪

振动噪声对长波快速响应热释电红外探测器的实际应用影响较大,减少振动噪声是热释电探测器研究的重要内容之一.提出采用自适应滤波的方法来降低振动噪声,并且就这种方法进行了讨论.     

金属结构红外探测器振动噪声的研究

为使红外探测器在振动干扰的环境下仍具有足够高的探测率,必须降低其因振动而产生的噪声幅度.控制探测器振动噪声的主要手段之一是控制其机械振动幅度,尤其是共振振幅.采用锤击法,利用冲击激励的宽频特性,研究了金属结构红外探测器的共振特性及影响振动噪声的力学因素.通过改变探测器结构的动力学特性,探寻了减振降噪的几种途径.实验结果表明,探测器悬臂冷指的结构参数对探测器的振动特性起主要作用.在冷指自由端与壳体间填胶做支撑、或冷指固定端与壳体间用胶粘隔振的减振降噪效果最好,可使振动噪声降至原值的1/20.     

基于神经网络噪声检测的自适应中值滤波器

针对椒盐噪声污染图像的滤波问题,提出了一种基于前馈神经网络的噪声检测器。基于这种噪声检测方法,采用自适应中值滤波算法,依据像素点的不同属性采用不同的滤波策略。实验结果表明,该算法在有效去除椒盐噪声的同时更好地保留了图像的边缘和细节,是一种有效的图像去噪方法。     

自适应滤波算法在微弱振动测量中的应用

将递归最小二乘自适应滤波算法应用于激光多普勒测振技术中,搭建了相应的微弱振动测量装置。模拟仿真与实验中,通过与设计的切比雪夫低通滤波算法对比,结果表明:该递归最小二乘自适应滤波算法能够有效抑制随机高斯白噪声,还原出原始信号;能够对简谐振动信号实现有效滤波,并且可以还原出淹没在噪声中的低频20 Hz信号;文中算法可以去除语音噪声,使声音更加纯净,增强语音信号,以此验证了该算法在外差振动测量中的可行性。该算法简单易用、收敛性强、速度快,尤其对于随机噪声的去除比普通的低通滤波器更加有效。     

振动基座下光纤陀螺信号消噪方法对比研究

为了减小动态环境下光纤陀螺信号的随机误差,采取振动试验对光纤陀螺的动态误差进行激发,通过对试验数据的Allan方差分析,得到了振动过程中光纤陀螺信号随机误差的变化特性。采用基于AR(2)模型的Kalman滤波方法和小波滤波方法对光纤陀螺信号进行消噪处理,分析结果显示上述两种方法都能够有效地消除振动基座下FOG信号的随机误差,并且小波滤波方法要优于Kalman滤波方法。     

红外探测器的低噪声前置放大电路设计

在红外探测器的工程应用中,前置放大电路是影响整个探测系统性能的重要组成部分。本文从制冷型碲镉汞光导红外探测器的工作特性出发,设计了一种恒流偏置的低噪声前置放大电路。对电路的工作原理以及噪声性能进行分析,并进行了电路仿真验证以及低噪声的性能测试。实验结果表明,基于窄带滤波法设计的前置放大电路信噪比达到80 dB,具有60~120 dB的可调增益,可以有效抑制噪声并检测到10-8A量级的微变交流信号,在信号检测方面达到了良好的检测效果。     

雪崩光电探测器的噪声抑制技术研究

背景光噪声和探测器暗噪声是影响激光测距系统探测灵敏度的重要因素,根据所选探测器的特性,仿真分析了温度对探测器暗噪声的影响,当温度由60℃降低到-40℃时,探测器噪声等效功率减小1个数量级;同时采用光谱滤波和空间滤波法抑制背景光噪声,从而提高激光测距系统探测灵敏度。仿真计算结果表明,当同时采用降温、光谱滤波和空间滤波方法抑制噪声时,探测灵敏度可提高7.7倍。     

Switching degenerate diffusion PDE filter based on impulselike probability for universal impulse noise removal

In this paper, a switching degenerate diffusion partial differential equation filter (SDDPDE) is developed by introducing the switching operators for reducing all kinds of impulse noise, and especially for images having a mixture of salt-and-pepper impulse noise and random-valued impulse noise which is a shortage for most of the existing filtering models. Our SDDPDE consists of the coarse and fine filtering stages. In the coarse filtering stages, the switching operator depends on a simple noise detector. In the fine filtering stages, we introduce the notion of impulselike probability, and the switching operator depends on both a simple noise detector and impulselike probability. Our SDDPDE will denoise noise pixels detected by the coarse detector while further modify the so-called noise-free pixels according to impulselike probability. The main advantages of our SDDPDE over published approaches are its simplicity and universality. In addition, we demonstrate the performance of our SDDPDE via application to three standard test images, corrupted by salt-and-pepper impulse noise, random-valued impulse noise and mixed impulse noise with high-noise levels, and the comparison with the other well-known filters. Experimental results show that our SDDPDE achieves high peak signal-to-noise ratio and better visual effect.