基于FPGA和PC机的客流统计系统设计

提出了一种基于FPGA和PC机的客流统计系统的设计方法。其中基于FPGA的下位机数据采集与处理电路模块采用Verilog HDL语言和原理图相结合的方式设计,上位机的人机交互界面及串口通信采用Visual C＋＋6．0设计完成。经模拟仿真和实际电路验证,结果表明该系统具有结构简单,成本低廉,计数准确率高的特点,能够很好地实现客流统计的功能,并可在不改变硬件平台的情况下对系统随时进行升级与重构,具有良好的适用性。     

改进型CORDIC算法及FPGA的实现

传统CORDIC算法需要通过乘法器和查找表才能实现多种超越函数的计算,这会导致硬件电路实现复杂、运算速度降低。针对传统CORDIC算法的缺陷,提出了一种改进型CORDIC算法,并给出了FPGA实现方案。它不需要模校正因子和查找表,只需通过简单的加减和移位运算就能实现多种超越函数的计算,从而能够减少硬件的开销,提高运算的性能.     

基于FPGA的光栅尺位置速度反馈模块设计

利用FPGA的高速运算能力,建立一个数据采集处理模块,该模块的任务是采集光栅尺输入信号,对采集到的信号进行分析处理,得出速度、位移、方向等物理量.并对该模块进行了仿真,结果表明模块可以很好地完成预定任务.     

基于FPGA的大屏幕扫描控制系统的设计

提出了一种基于FPGA可编程逻辑器件为设计平台的大屏幕显示系统的扫描控制技术。根据系统总体设计要求,分析了其系统的组成部分及原理。在系统中FPGA芯片作为LED显示屏的扫描控制芯片,负责从ARM接收数据信息并实现LED显示屏的刷新。在对系统功能进行分析后,对FPGA芯片的内部功能以模块化的方式进行了设计。本方案实现了LED屏的显示功能,解决了现有LED显示屏难以满足显示区域较大、显示内容切换频繁等方面的问题。并且可支持更大可视区域的稳定显示,存储更多显示内容。     

三维声纳频域波束形成算法的优化及实现

为了对三维声纳频域波束形成算法进行优化,提出了一种算法的优化方法。利用声纳回波信号的位移矢量分解与合成原理,推导出波束强度与相应方向角的数学关系式,进而使算法得到优化,并对优化的波束形成算法进行了仿真。同时,给出了实现此算法的两种数据通路,并对其内存需求量和计算量进行了分析。最终在XilinxISE环境下,在现场实现可编程门阵列(FPGA)上对该两种数据通路进行了仿真,并列出了相应的资源利用情况。优化后的算法不仅可以得到与传统算法相同的波束强度矩阵结果,而且减少了存储相移参数所需的内存空间。     

时频二维搜索捕获算法及其FPGA实现

基于“多段匹配滤波器+FFT”的架构,提出并实现了一种新的适用于高动态下GPS (Global Positioning System)P码直捕的时频二维并行搜索算法,其新颖性在于采用“折叠滤波器+重排序RAM”的结构实现了多段匹配滤波器和在FPGA中全并行地实现了捕获算法。采用流水线结构的硬件实现表明,新算法占用的资源大约为原来的1/16。仿真结果和实际测试都表明该算法在GPS高动态下能更快完成P码直捕。     

一种新型瞬变电磁仪发射电路设计

为提高瞬变电磁仪测量的准确度,设计了基于FPGA的瞬变电磁仪发射电路。该电路采用EXB841模块设计驱动电路,实现对H桥路上下臂MOSFET的有效驱动;利用改进的H桥路设计及改变传统桥路的控制策略,实现对MOSFET的超短时间关断;采用RCD吸收保护电路降低尖峰电压干扰,改善发射电路输出波形。试验结果表明,该发射电路的发射信号过压仅为正常信号的1.33倍,振荡时间为500ns,下降沿时间为700ns,实现了发射电流的快速关断,且稳定性好。     

高性能MCU的FPGA原型验证系统研究与平台实现

本文研究并实现了一种基于Cortex-A7核的高性能MCU在FPGA原型阶段的验证平台。该设计研究可以针对高性能MCU芯片或其FPGA原型验证阶段的软硬件验证环境快速搭建,通过交互式、软硬件协同的方式对MCU芯片各个模块功能进行实时、可靠的功能验证。高效的FPGA原型验证可以提高MCU研发速度、缩短验证时间、提高验证效率、及时发现芯片设计的缺陷、缩短芯片研发周期。     

4G通信技术的FPGA远程更新系统设计

为了解决在恶劣环境、偏远地区等特殊场合的FPGA远程更新问题,提出了一种基于4G无线通信技术的FPGA远程更新系统设计方法。应用4G无线通信模块实现了更新控制器的通信组网,远程控制器通过4G网络与更新控制器建立通信连接,下发控制命令实现FPGA的远程更新。通过实际测试验证了新方法的可行性、正确性,有效弥补了传统更新方法布线复杂、效率低、距离短等不足,提高了设备维护效率、降低了维护成本,对工程应用具有重大意义。     

基于FPGA的深度卷积神经网络优化压缩算法研究

针对现有海量数字图像信息落后,提出了新型的压缩算法,设计出基于FPGA的视频图像采集系统.应用深度卷积神经网络优化视频图像编码算法和聚类算法实现数据特征提取,将图像与距离信息作为深度卷积神经网络的输入与输出,并利用其特征提取能力学习图像特征的距离信息,提取深度卷积神经网络中的全连接层作为编码,通过迭代调整确定图像编码,完成图像压缩.应用测试结果显示,该算法具有较高效率优势,且图像压缩解码后质量较好.