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基于FPGA的人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)方法的研究
- 基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)方法已成為實際實時應用神經(jīng)網(wǎng)絡的一種途徑。本文就十多年來基于FPGA的ANN實現(xiàn)作一個系統(tǒng)的總結(jié),例舉關鍵的技術問題,給出詳細的數(shù)據(jù)分析,引用相關的最新研究成果,對不同的實現(xiàn)方法和思想進行討論分析,并說明存在的問題以及改善方法,強調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡FPGA實現(xiàn)的發(fā)展方向和潛力及提出自己的想法。另外,還指出基于FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡存在的瓶頸制約,最后對今后的研究趨勢作出估計。
- 關鍵字: FPGA 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 實現(xiàn)方法
BP神經(jīng)網(wǎng)絡圖像壓縮算法乘累加單元的FPGA設計
- 0 引 言
神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Ar-tificial Neural Networks)的簡稱,是當前的研究熱點之一。人腦在接受視覺感官傳來的大量圖像信息后,能迅速做出反應,并能在腦海中重現(xiàn)這些圖像信息,這 - 關鍵字: FPGA BP神經(jīng)網(wǎng)絡 圖像壓縮 算法
基于FPGA玻璃缺陷圖像采集處理系統(tǒng)
- 在進行圖像采集過程中,重點需要解決采集系統(tǒng)的實時性問題。而這里選用的多線陣CCD拼接圖像的采集方法勢必導致在低級算法階段會產(chǎn)生極大的數(shù)據(jù)流,應用一個高速的嵌入式處理模塊則能很好地完成圖像處理的低級算法部分。在此分析了玻璃缺陷采集處理系統(tǒng)的工作過程,對系統(tǒng)內(nèi)存控制做了詳細的描述,并在FPGA內(nèi)實現(xiàn)了圖像的低級處理,從而使計算機從低級處理的大量數(shù)據(jù)中解脫出來。
- 關鍵字: FPGA 玻璃 缺陷 處理系統(tǒng)
FIR帶通濾波器的FPGA實現(xiàn)
- 為設計一個項目可用的FIR數(shù)字帶通濾波器,采用Matlab/Simulink軟件中DSPBulider強大的算法模塊設計工具,結(jié)合Altera公司的FPGA開發(fā)板實現(xiàn)FIR數(shù)字帶通濾波器的系統(tǒng)集成、RTL級仿真、綜合編譯、下載等設計流程,并對正弦信號進行濾波,結(jié)果下載到開發(fā)板上用示波器觀測,達到了預期的濾波效果和目的。基于DSPBuilder完成系統(tǒng)建模,省去了復雜的VHDL編程,還可針對具體模塊進行參數(shù)設置從而適應不同的濾波需求。該方法實現(xiàn)簡單、可靠,還可類推實現(xiàn)其他復雜的嵌入式系統(tǒng)設計。
- 關鍵字: FPGA FIR 帶通濾波器
基于FPGA嵌入式的多比特自相關器設計
- 該設計利用FPGA的嵌入式軟核NiosⅡ處理器,通過嵌入式操作系統(tǒng)μC/OS-Ⅱ,實現(xiàn)了在FPGA內(nèi)的自相關計算器;利用FPGA強大的并行運算功能和自帶存儲器實現(xiàn)的“乒乓”RAM,通過軟核NiosⅡ輸出控制字實時切換調(diào)用兩個“乒乓”RAM的存儲和讀取功能,使之同時完成對采集數(shù)據(jù)的緩沖存儲和向乘法器提供計算數(shù)據(jù)的功能,使芯片的整個數(shù)字處理鏈路連續(xù)化。另外,采用多比特進行自相關運算較之于現(xiàn)在天文臺使用的1 b量化自相關器,能有效地提高SNR退化比。
- 關鍵字: FPGA 嵌入式 比特
基于FPGA的激光無線通信精跟蹤系統(tǒng)
- 0 引 言
以大氣作為傳輸介質(zhì),激光作為信息載體進行無線通信時,空一地激光無線通信是激光無線通信的一種常見形式,信標光的準確捕獲、瞄準與跟蹤(Acquisition,Pointing and Tracking,APT)是其關鍵技術,AP - 關鍵字: FPGA 激光 跟蹤系統(tǒng) 無線通信
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