基于嵌入式系统结构的印鉴鉴别系统

为了弥补市场上现有印鉴鉴别系统体积大、移动性能差、安全性较低、价格比较昂贵等缺陷,研究了基于高速数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)的嵌入式印鉴鉴别系统.系统在印鉴识别算法上,基于平滑卷积的方法计算印鉴的中心位置和半径.采用径向投影法,对一维特征数据计算,得到待验印鉴(SS)与预留印鉴(MS)之间的偏转角度.把印鉴质量指标作为MS与SS对应边缘Hausdorff距离测度的控制参数,用神经网络方法综合分析、判别印鉴真伪.在硬件实现方面,片上可编程(SOPC)系统结合DSP作为检测系统核心.SOPC系统包括控制器、图像预处理器等.DSP作为系统的主处理器,用于进行图像的特征检测与识别.系统具有以太网、RS232、USB等通用接口.实验表明,该系统可以有效识别印鉴,并具有体积小、成本低、系统功能可灵活升级等特点.     

非定常粒子输运蒙特卡罗散射源分层抽样方法

定常粒子输运蒙特卡罗并行计算是成功的,因为粒子游动是独立的,可以把模拟的粒子数等分到每个处理器去.然而,对非定常问题,由于每个时间步涉及散射源和几何网格的通讯,它严重的制约了并行规模,导致并行不可扩展.研究了两种算法,采用自适应分配处理器,提高了加速比和处理器的利用率;采用蒙特卡罗分层抽样大大降低了处理器之间散射源的通讯量,并行可扩展性显著改善,取得了理想的加速比.     

基于嵌入式人脸采集前端的人脸识别系统研究

研究一种结合数字信号处理器（Digital signal processor,DSP）,网络传输技术和后台人脸识别相结合的人脸识别系统,该系统是针对监控网络中人脸识别机制问题提出的一种解决方案。人脸识别模块利用局部Gabor二值模式（Local gabor binary pattern,LGBP）直方图序列、直方图序列相似度和最近邻分类器相结合的识别方法,并通过实验验证系统的有效性。     

面向椭圆曲线密码的处理器并行体系结构研究与设计

在研究椭圆曲线密码算法的处理特征以及有限域层上的并行调度算法基础上,采用指令级并行和数据级并行方法,提出了面向椭圆曲线密码的并行处理器体系结构模型,并就模型的存储结构进行了分析。基于该模型实现了一款验证原型,在FPGA上成功进行了验证测试并在0.18μm CMOS工艺标准单元库下进行逻辑综合以及布局布线。实验证明提出的并行处理器体系结构既能保证椭圆曲线密码算法应用的灵活性,又能够达到较高的性能。     

用ADSP-TS201芯片架构的雷达数字信号处理机

介绍了ADI公司新型DSP芯片ADSP-TS201的主要性能,利用其超高性能的处理能力和易于构造多处理并行系统的特点,实现通用的雷达信号处理平台。采用将信号处理机划分为若干个模块的设计方法,使得研制周期短,系统可重构性好,对算法的适应性强。     

基于TMS320C6701的某警戒雷达信号处理机的实现

介绍了某警戒雷达信号处理系统的设计与实现。该系统为基于两片高速浮点DSP（TMS320C6701－167）的单板系统,充分利用了TMS320C6701强大的运算能力完成了雷达信号处理机的主要功能,避免使用以往设计中所需要的专用FFT芯片、乘法器芯片及其它专用的运算芯片。与过去的雷达信号处理机相比,该系统设计简洁、灵活,降低了成本,提高了系统的可靠性。     

红外气体分析器非线性误差和温度效应误差修正方法

在红外气体分析器中，微机测控系统对改善仪器性能、提高仪器精度都具有重要作用。分析了传感器的非线性误差和温度效应误差对测量精度的影响，提出了三点定标修正接收器非线性误差，用二次拟合多项式补偿温度效应误差的方法，从而使传感器非线性误差减少到2％以下，温度每10℃变化，温度漂移小于满全程浓度的4‰[1]     

ispLSI1032和89C51单片机构成的双片系统

给出了一个由Ｌａｔｔｉｃｅ公司的ｉｓｐＬＳＩ１０３２和８９Ｃ５１构成的双片系统的电路典型结构,讨论采用ＥＤＡ软件设计１０３２,仿真多种接口电路。     

G.722.1低码率宽带语音编解码器的DSP实现

主要介绍基于重叠调制变换(MLT)编码方法的低码率宽带语音编码G．722．1的标准算法及其在TMS320C54x系列DSP的实现。最终能够在TMS320C54x系列DSP上实现多路宽带语音信号的实时编解码。简要介绍了MLT算法和G．722．1标准,提出了基于C语言和汇编语言的各种优化方法。给出了在TMS320C5402上实现的性能指标和测试结果,完全实现ITU—T G．722．1标准的定点算法,通过了ITU—T的所有测试矢量。     

基于DSP+FPGA的多目标实时检测系统设计

根据深空背景的特点,以高性能数字信号处理器TMS320C6203为核心,结合现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)对采集的视频数字图像进行预处理和实时分割,实现了高帧频大视场实时目标检测系统。文中重点介绍了系统的硬件结构、软件流程,以及采用的目标检测算法。工程实践表明,本系统稳定可靠,可实时检测信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)约为2.0的弱小目标。