改进BP神经网络在物体识别中的应用

针对传统BP神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢和确定隐含层的神经元个数比较困难等缺点,从结构和算法两方面对BP神经网络进行改进。改进后的网络具有较快的收敛速度和较短的运行时间,加强了BP神经网络的学习能力和自适应能力,并将其应用于物体的分类识别,取得了良好的效果。仿真结果表明了此改进方法的可行性和有效性。     

平视显示器字符亮度与线宽研究

平视显示器字符的亮度、线宽是决定其显示性能优劣的重要参数, 良好的字符显示特性决定了平显在高强度外界光或漆黑深夜等环境下的字符可视性及观察舒适程度, 因此, 对平视显示器字符显示的发光光谱、时间特性、亮度分布、线宽等特性进行了分析与测试。测试表明, 平显为周期20 ms的脉冲式发光, 其线亮度分布为高斯分布, 平显字符亮度随眼盒内观察位置不同和视场角度不同而存在一定差异。研究结果为平显字符显示性能的提高及相应指标测试提供了理论基础。     

基于DSP和FPGA的新型笔划式字符发生器

为提高字符发生器数据处理能力和笔划书写性能,设计一种新型笔划式字符发生器。采用具有双处理器双总线的DSP作为主处理器,采用FPGA集成矢量发生器。利用DSP的握手式DMA通道,加上矢量指令管理单元的时序配合,完成矢量发生器对矢量指令的自主申请和获取,实现字符发生器数据处理与笔划书写的并行管理,提高字符发生器的平均书写速度和笔划书写均匀性。着重介绍字符发生器的组成、工作原理、工作流程及矢量指令管理单元的时序设计。