一、DSP主机接口在嵌入式系统中的应用（论文文献综述）
谢安东[1]（2021）在《基于嵌入式深度学习的信号识别》文中提出伴随着世界更加数字化、信息化,人们开始渴望通信系统领域的相关技术应用可以更加智能化。近年来,一大批深度学习研究学者将目光逐渐深入到军事雷达通信和卫星导航等领域,不断地有基于深度学习的信号调制识别、载波信号检测等算法被提出。然而,深度学习算法复杂,运算起来通常比较耗时。在对相关技术的实际应用中,人们还是希望可以在小巧易携带且节能环保的嵌入式设备上实施操作,并希望能够在低功耗的嵌入式设备上,更快地实现对深度学习算法的推理运算。本文以嵌入式设备为实验平台,以信号识别深度网络算法为加速对象,研究深度学习神经网络在嵌入式设备上的加速优化方法。本文对基于深度学习的通信信号识别网络的网络结构和网络中所包含的各种网络层的原理和结构进行了简要说明。本文还对信号识别深度网络的层间并行进行可行性讨论,以确定并行方针,随后对网络中各网络层所包含的并行性进行分析。为后续在嵌入式设备上的网络并行加速工作提供了理论支持。本文首先以NVIDIA Jetson TX2这款嵌入式GPU（Graphics Processing Unit,图形处理器）作为加速实验平台,在研究了这款设备基于CUDA的并行加速实现方式之后,深入学习了CUDA对NVIDIA GPU的优化加速方法。然后在TX2上进行了一系列对信号识别神经网络中卷积层的异构加速优化实验,最后在一维的工作空间并设置工作组为256后取得了最优的加速效果为75.719ms,是多核处理器的2.1倍运算速度,然后在TX2上对信号识别神经网络的所有网络层进行异构并行加速推理,经过并行加速后,整个网络的耗时为78.166ms,运算速度是多核处理器的2.65倍。本文还在DE5-NET这款嵌入式FPGA（Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列）设备上进行了信号识别神经网络的并行加速优化实验,使用Open CL这个通用异构并行框架来完成并行任务。同样,先在DE5-NET上通过使用不同的优化方法来对卷积运算进行并行加速优化实验,实验得出使用二维的工作空间并进行十流水线复制的优化措施可以取得最佳的运算耗时45.882ms,是多核处理器的3.5倍运算速度,并将整个信号识别网络的所有层都放在DE5-NET上做并行加速,整个网络的耗时为60.001ms,运算速度是多核处理器的3.45倍。
王振宇[2]（2021）在《基于TDA2x的疲劳驾驶监测及行为识别算法研究与应用》文中研究说明疲劳驾驶作为引发交通事故的首要因素,严重影响着司机和乘客的安全。因此,驾驶员疲劳监测系统（Driver Monitoring System）的研发,成为了汽车行业的重要课题。疲劳驾驶监测系统能实时监测司机的驾驶状态,在司机疲劳时发出告警,从而有效减少交通事故的发生。然而,目前市场中的多种疲劳监测系统,难以平衡其硬件平台在算力和成本、功耗之间的关系,导致基于深度学习的疲劳驾驶监测产品难以落地。针对此难题,本文利用低成本的车规级芯片和传感器实现了基于深度学习的行为识别及疲劳监测预警系统。本文以低成本车规级芯片TDA2HG为硬件平台,以车规级摄像头、近红外传感器分别为白天、夜间的图像传感器,实现了一款全天候的疲劳监测预警系统。本文基于一种稀疏、轻量化的框架,实现基于深度学习SSD（Single Shot Multi Box Detector）网络的疲劳检测算法,使用自采集数据标定及训练,得到检测精度94%以上的模型,该模型在评估板EVE上每秒可推理3.74帧768*320大小的图像。疲劳检测算法针对驾驶员眼睛的纵横比EAR（Eye Aspect Ratio）判断驾驶员疲劳状态,通过实验证明其有效性。同时,针对夜间目标识别率较低的难题,本文采用近红图像作为训练样本,并结合中值滤波和小波变换混合的方式去除噪声。最后,本文依照系统功能需求,在TDA2HG SoC平台上给出行为识别及疲劳驾驶监测系统的开发过程、数据流构建过程及算法实现过程。通过实际测试分析和进一步优化,降低了系统资源占用率及SBL引导时间,有效提升系统的实时性和稳定性,满足设计要求,实现了在低成本车规级SoC系统上开发疲劳驾驶监测系统的目标。
瞿伟[3]（2021）在《基于Hi3559V200双系统架构的HDMI显微相机设计与实现》文中认为数字显微镜在生命科学研究、工业制造、医疗诊断、教育等领域有着广泛应用,显微相机则是数字显微镜系统的重要组成部分。显微相机是工业相机的一种,从接口划分可以分为专用机器视觉接口相机和通用接口相机。通用接口相机性价比高且应用场景广泛,拥有重要的实用研究价值。本文基于Hi3559V200平台研究并提出了一款双操作系统架构、拥有丰富图像处理功能和强大视频图像编解码功能、HDMI接口的快速启动显微相机。显微相机作为典型的嵌入式系统,软硬件方面的要求与通用计算平台有所不同。嵌入式系统分为对称嵌入式系统和非对称嵌入式系统,对称嵌入式系统性能负载更均衡、适用范围更广,非对称嵌入式系统则结合了通用操作系统和实时操作系统的优势,适用于对实时性有一定要求且需要有良好功能扩展性和人机交互的场景。论文设计的显微相机支持脱离PC工作。相机通过HDMI接口和USB接口两种方式输出视频码流,支持3840×2160分辨率30FPS视频编解码和3840×2160分辨率图片编解码,支持外接SD卡或U盘扩展存储。同时相机支持丰富多样的图像处理功能,提供了很高的图像调节自由度。相机拥有图形用户界面,通过鼠标可以对相机进行控制。除了图像处理以及视频图片编解码,相机还提供了测量功能,用户可通过鼠标使用图形用户界面提供的多种测量工具完成对实时图像的测量。论文设计的显微相机采用Linux+HuaweiLiteOS的双操作系统架构,Linux负责图形用户界面和外设适配等通用功能,Huawei LiteOS负责图像处理以及视频图片编解码等专用媒体业务。双操作系统分别运行在Hi3559V200双核处理器的两个不同核心上,通过U-boot引导启动,并使用中断和共享内存实现核间通信以及视频码流数据交互。双系统显微相机软件建立在论文设计的中间件基础之上。中间件是位于图形用户界面和底层硬件驱动之间的逻辑抽象层。论文按照低耦合、高复用和高效率的原则设计了软件中间件,中间件从底层到上层分为COMMON、ISP、VIDEO、UVC、TEST和LITEO六个模块,分别负责不同的功能模块。论文提出了针对双系统显微相机的快速启动综合优化方案,从相机启动流程出发,研究了基于U-boot优化、Linux内核优化、程序流程优化和其他整体优化等优化方案,通过裁剪相机的固件、优化启动流程和优化用户程序运行流程,大幅度提升了相机从上电到输出预览图像的速度,与同类型HDMI显微相机相比有效提升了用户体验。论文最后对相机的设计功能进行了整体测试,验证了论文设计双系统显微相机功能的可用性、易用性、稳定性,验证了采用快速启动综合优化方案,相较于同类型HDMI显微相机有明显的领先。与其他显微相机相比,论文设计的显微相机拥有功能丰富、编解码性能高、成本低、启动速度快和结构紧凑的特点,拥有较高的实用价值。
汤宇航[4]（2020）在《基于DSP与千兆以太网技术的多功能数据采集系统的设计与实现》文中认为水电能源作为清洁可再生能源,在中国能源结构体系中占有重要地位。随着电力系统的快速发展,大量的水电站投入使用,保障水电机组的安全稳定运行至关重要。水轮发电机组及其调速系统是水电机组的核心,需要对其运行过程进行实时的状态监测和高效的故障诊断。本系统实时采集和处理水轮机调速系统的各项关键参数,以获取调速系统的状态,从而实现状态监测和故障诊断的功能。本文针对水轮机组调速系统的特点和重要参数特征,进行了详细的功能需求分析,设计了具有模拟量信号、频率信号和开关量信号采集和输出功能模块的数据采集监测系统。系统采用TMS320F28335数字信号处理器作为核心处理器,设计了DSP处理器外围电路、调试接口电路和外部SRAM接口电路等硬件电路。采用FPGA器件EP4CE6E22C8N作为系统辅助处理器以拓展系统I/O接口。根据信号采集理论和系统精度要求,对ADC模数转换模块和DAC数模转换模块进行了合理的芯片选型,并设计了相应的调理电路。根据硬件电路的结构特点和DSP程序工程实现的具体要求,开发了各功能模块的软件程序。本系统与上位机的数据交互采用千兆以太网通信技术。系统通过MAC芯片AX88180和PHY芯片RTL8211E实现数据链路层的数据传输,采用uIP极小型协议栈作为TCP/IP协议栈以规范网络层和传输层的网络连接,从而实现了高速稳定的数据通信。本文对设计的系统进行了完整的测试,并根据系统要求对测试数据进行数据分析。测试结果表明系统各模块功能正常且采集速度和精度均符合设计要求,可用于水轮机组调速系统等多种系统的状态监测和故障诊断任务。
薛裕峰[5]（2020）在《智能立体车库云数据采集和控制系统研究与设计》文中指出随着我国汽车保有量的迅速增长和人口向城市集聚的趋势不断加剧,立体车库成为满足快速增长的停车需求的重要解决手段。目前的立体车库多是本地采集数据和控制,随着“互联网+”和云计算的兴起,把传感器数据采集到云端进行基于人工智能的大数据处理,进而实现“无人值守”的立体车库成为发展趋势。基于此,本学位论文在江苏省重点研发计划项目的支持下,以智能立体车库云数据采集和控制系统为目标,研究车牌信号提取和立体车库电机振动信号去噪压缩算法,并设计实现了基于ARM+PLC+DSP的云数据采集和控制装置,为无人值守智能立体车库提供可靠技术支撑。首先提出并实现了一种基于MSER+SVM+Le Net-5的车牌识别算法。针对字符区域提取过程中存在字符丢失情况,基于排列组合规则提出了一种缺失字符补全改进算法,并优化了算法流程。通过Linux系统移植和交叉编译将车牌识别算法在Hi3519＿IMX226嵌入式DSP控制板实现。其次将立体车库电机的振动信号采集传输到云端以实现故障诊断等功能。通过分析电机振动信号的影响因素与噪声来源建立了采样信号的模型,提出了一种将小波去噪与无损压缩相结合的立体车库电机振动信号处理算法。改进了小波去噪的阈值函数,实现了一种自然对数逼近阈值函数。同时通过仿真和应用测试验证了改进的小波去噪算法与选取的LZMA无损压缩算法的有效性。最后根据系统功能需求,设计实现了基于ARM+PLC+DSP的云数据采集和控制装置,包括现场的电气接线和电控柜布局设计。实现了工业现场基于串口通信的底层传感器信息采集、云通信网络数据传输、立体车库自动存取车和人机交互停车智能引导等功能,解决了数据传输过程中出现的数据丢失、指令设置失败、模块宕机等技术难题,并将系统实地部署运行和联调测试。本学位论文研发的智能立停车库云数据采集和控制系统已在苏州市汾湖高新区实际运行,相关性能指标达到了项目要求,提升了立体车库智能化和网络化监控水平。
杨耀森[6]（2020）在《基于嵌入式的流媒体加密传输与存储平台设计》文中提出随着5G与AI的落地,新型通信时代下的流媒体技术对于嵌入式运算平台的需求急剧的增加,在硬件性能和软件版本提升的同时,随着保密意识的增强,安全性也成为了平台发展的重要关注点。因此,本文将围绕视频会议这一流媒体应用点,构建一种流媒体传输存储的专用嵌入式平台并为其设计加密方案,致力于为新型智能的流媒体发展提供一种可观的硬件选择。本文首先从新视频时代下流媒体数据的传输、存储以及加密三个方向切入,对硬件选择和软件设计展开叙述。硬件设计方面采用DSP+ARM的嵌入式SOC架构,选用TI公司生产的基于Davinci技术的TMS320DM8148芯片作为CPU,搭建外围附属电路,完成硬件设计;软件方面首先搭建开发环境,移植linux操作系统,做好初期的准备工作,接着设计基于McFW视频框架的流媒体软件架构,插入同步音频数据的采集并进行压缩编码、媒体封装,最后移植流媒体开源服务器live555对封装包进行传输和存储,其中网络传输的接口为千兆RMGII模式,支持RJ45接口,存储设备则支持可插拔的USB便携存储器。流媒体平台设计完毕后接着进行加密模块的设计,本文选用一种新型的隐写加密技术（将要加密的数据通过相关的算法嵌入到压缩的视频数据中）,首先在传统的隐写算法上引入最小化失真框架,接着构造出基于边缘特征的代价函数,并设计隐写规则进行数据的隐写,最后提出一种基于嵌入式平台的隐写流程,提供出隐写算法的伪代码。文章最后对流媒体平台进行独立硬件性能测试和完整系统运行测试,并给出实验结论,证明该流媒体平台不仅在硬件配置上处于较高的水平,可以作为视频会议等流媒体应用的平台选择,而且高性能DSP核支持音视频算法的植入,系统拥有一定算力,相信在新的智能信息时代中也可以作基础硬件平台使用。
王艳杰[7]（2020）在《便携式耳鼻喉科通用接口电子内窥镜图像处理器设计与实现》文中进行了进一步梳理电子内窥镜系统是微创医学的重要装备,其图像处理器设计是核心关键技术,也是研究热点。随着集成电路及嵌入式软件系统的发展,图像处理器向着更通用、更高数据吞吐率、更便携的方向发展。以耳鼻喉科对电子内窥镜系统的需求为例,急诊时需要方便接入多种内窥镜,出诊时需要系统轻便易携带。因此,能同时接入电子鼻咽喉镜、麻醉喉镜等多种电子内窥镜的便携式图像处理器成为设计重点。本文对已有产品性能特点和未来发展趋势进行分析,提出了 一种便携式耳鼻喉科通用接口电子内窥镜图像处理器的设计方案,克服了常规内窥镜系统笨重、不灵活、扩展性差的弊端,具有重要研究意义和应用价值。本论文采用先进的28nm HKMG低功耗工艺制作的ARM架构嵌入式平台,以及新版Linux 3.4.39内核对上述临床医学需求进行方案设计。所选平台具有小尺寸、低功耗、视频处理能力强的特性,适合实现便携式医用电子内窥镜图像处理器。在通用视频输入接口设计方面,本文针对主流的DVP、MIPI、USB接口图像传感器,研发了高效率的视频流软件架构及驱动软件,设计了专用视频流框架,为实现视频的高速低延迟处理,设计了多硬件共用视频缓冲区的方案,实现了多种视频输出接口的软件设计。综上,论文实现了高清720p、200万像素及500万像素多种图像传感器的接入,以及视频实时显示、冻结、拍照、录像、回放、照片浏览、文件管理等功能,以触摸屏控制的方式实现人机交互。本系统所实现的双屏显示功能,也符合现行主流电子内窥镜图像处理器的使用方式。最后,在满足系统通用输入接口及实时图像处理的设计目标基础上,进一步探索了图像分辨率损失度和编码比特率,以及编码帧率的关系,在系统延迟性、图像压缩质量、图像解码还原度等方面做了优化,并对评价内窥镜系统的其他重要参数进行了定量测试分析。本文针对便携式耳鼻喉科电子内窥镜图像处理器的临床医学需求,研发了基于嵌入式处理器的开源驱动模型,并实现了图像压缩的进一步优化,这为未来驱动框架、系统软件和像质分析等相关研究工作的进一步开展打下了良好的基础。
刘付金[8]（2020）在《基于QEMU的嵌入式通信加密系统设计与实现》文中提出伴随着高科技水平不断上升,嵌入式设备的特点之一程序化高度集中,使得嵌入式设备开发调试面临着困难的挑战,深刻影响着每个有嵌入式开发和调试需求的企业及个人。虚拟化技术为底层的嵌入式开发带来了新的机遇,可以让嵌入式设备开发效率提高和成本的下降,然而这些虚拟化平台通常对嵌入式的处理器虚拟化达不到相应的效果,存在虚拟化程度低或者操作复杂,甚至不安全的隐患。QEMU是一个代码开源且移植性高的虚拟化仿真平台,相比其他开源的虚拟化平台,可以提供更强的灵活性、更少的操作、更好的控制和更低的成本,更擅长虚拟化常见的嵌入式设备处理器。本文提出基于QEMU虚拟化平台,去虚拟化PowerPC嵌入式设备,设计研究出PowerPC的通信加密系统解决方案为用户和企业提供开发效率高、成本低和安全的嵌入式开发的一个系统。因此本文具体工作内容主要为以下:（1）搭建基于QEMU的PowerPC嵌入式平台,它是由多个宿主机和客户机组成的,客户机主要是QEMU仿真PowerPC405GPR开发板,现在很少有关于PowerPC开发板虚拟化的文献研究,而且QEMU里关于可提供虚拟化的处理器架构也很局限,因此本文借鉴QEMU运行模拟器的实现原理,自定义开发PowerPC405GPR开发板,并在QEMU中注册,将开发的PowerPC开发板加入到QEMU可提供的虚拟化处理器架构里,并为此设计对应的Bootloader。宿主机是要基于内核版本是2.4.18下运行的虚拟机,在此基础上本文搭建基于QEMU的PowerPC嵌入式平台。（2）在基于PowerPC嵌入式平台上进行二次开发,设计并实现了基于QEMU的嵌入式通信加密系统模型。本方案设计了PCI通信数据接口和USB通信数据接口功能,完成了PCI设备和USB设备的仿真,为仿真设备创建了数据交互区,实现了宿主机和客户机之间通过内部总线设备来实现通信。相比硬件开发大大节约了开发的成本和快速解决通信接口测试问题。（3）基于通信数据接口添加了TLS加密算法设计,通过对TLS加密协议解析和实践研究,设计证书密钥管理分配和数据安全加密策略,在宿主机和客户机的通信数据接口上进行了加密设置,从而实现了数据安全,而且有效保证不被第三方攻击的可能。实验结果证明,基于QEMU的PowerPC嵌入式通信加密系统是一个稳定存在QEMU注册中,而且基于PowerPC的通信加密系统为用户提供了快速地找到软件问题,定位出现故障地方,从而很大程度上提升虚拟化可靠性、操作性甚至安全性。
刘鉴德[9]（2020）在《基于PCI-E总线的气象传真接收机设计与实现》文中研究指明随着经济全球化步伐的不断加快,远洋航行已经成为世界各国政治、经济、文化交流的重要形式。气象传真接收机作为获取海域气象信息的重要途径,已然成为保障船舶安全航行不可或缺的设备之一。目前常用的气象传真机大多需要配备主机板卡,并且在向上位机传输图像过程中会占用大量系统主机资源,由此可见其系统集成度不高且效率较低。如今船用电子设备正朝着数字化、一体化的趋势发展,因此需要研制结合当今电子设备发展趋势的新型气象传真接收机设备。针对现有气象传真接收机的优势与不足,结合第三代总线接口技术的应用环境,本文提出一种基于PCI-E总线的气象传真接收机设计方案。本文设计的传真机系统将传真机板卡与主机板卡相结合,使得系统的集成度以及数字化程度大大提高。传真机系统作为子节点设备应用于综合导航信息系统中,接收的气象传真图像通过PCI-E总线上传至节点主机,再由节点主机作相应处理后汇总到综合导航信息系统主机中。本文设计的气象传真接收机系统主要包括射频前端处理电路、模数转换电路、数据处理及系统控制电路三部分。其中,射频前端处理电路主要由频段选择滤波电路、射频放大电路、本振电路、混频电路、自动增益控制电路组成;模数转换电路主要由抗混叠滤波电路、单端转差分放大电路、A/D转换电路组成;数据处理及系统控制电路是基于AM5718异构多核处理器平台,其主要包括NOR Flash电路、SD Card电路,PCI-E总线接口电路等。系统工作流程大致如下:天线接收的气象传真信号,首先经过射频前端处理电路进行两次混频得到中频信号,再对模拟中频信号进行数字化处理,将数字信号送入主控芯片DSP核进行数字解调处理,同时ARM核作为系统主控制器负责传真机系统整体控制任务,最终由ARM核将图像文件通过PCI-E总线上传至上位机。本文对气象传真接收机系统进行了详细设计说明,对比其他结构的气象传真接收机分析了本方案设计的传真机系统性能指标。在此基础上,完成了对系统各功能模块的设计分析与测试,同时对系统整体进行了调试与验证,证明了本文所设计的气象传真接收机系统方案的正确性。
李伟伟[10]（2020）在《基于ARM的仿生弹药目标检测系统设计》文中指出随着机器视觉的快速发展,视频图像运动目标检测技术已成为该领域的研究重点,近年来在视频监控等背景固定的场景中检测运动目标已经取得非常大的成就,但在一些背景运动目标也运动的复杂场景中目标检测效果还不理想,如像鸟类、鱼类、昆虫、蛇类等仿生弹药在对运动目标进行检测过程中受到自身运动的影响,背景运动信息为干扰项,增加了目标检测的难度。仿生弹药的特点是体积小,嵌入式图像实时处理系统要求较高,需要合适的算法与低功耗嵌入式平台结合,完成运动目标实时检测。本文针对上述问题进行了深入的研究,优化了实时运动目标检测算法,设计了一种基于ARM的仿生弹药目标检测系统。主要研究如下:（1）对比了光流场法、帧间差分法、背景减去法这三种常见运动目标检测算法的基础理论和算法原理,通过仿真实验对比三种算法在静态背景、动态背景下的检测结果。并对其适用范围及优缺点进行了评估。（2）针对仿生弹药受到自身运动的影响,融入背景运动信息后增加了目标检测难度的问题,提出了一种基于多方法融合的改进光流算法,利用光流梯度求解出运动目标大致边界,同时引入最大类间方差法来替代传统的人工经验阈值选择法选取最佳阈值。引入光线投影算法对运动目标内部的像素点进行填充。针对在阈值分割以及目标内部像素点填充出现大量孤立的噪声点影响了运动目标的提取的问题,利用形态学滤波中的开运算和闭运算将前景运动目标中的黑色噪声点和背景中白色噪声点去除,仿真实验结果表明改进算法检测精确度得到了明显的提高。（3）针对仿生弹药由于体积小,需要将嵌入式平台与运动目标检测技术有效结合的问题,构建了基于ARM的仿生弹药运动目标检测系统,完成了以S3C2440为主控芯片的硬件平台设计,搭建了软件开发环境并对嵌入式Linux操作系统进行移植,在此基础上完成了嵌入式运动目标检测系统的应用软件设计,开发了基于ARM的仿生弹药目标检测系统试验平台。基于试验平台进行了背景简单和背景复杂、光线较强和光线较暗、单目标与多目标的情况下的对比试验,试验结果表明本文所设计的基于ARM的仿生弹药目标检测系统具有较强的可行性。
二、DSP主机接口在嵌入式系统中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、DSP主机接口在嵌入式系统中的应用（论文提纲范文）
（1）基于嵌入式深度学习的信号识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 信号识别研究现状 |
| 1.2.2 深度学习加速研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容和组织结构 |
| 第二章 信号识别网络算法与并行分析 |
| 2.1 深度信号识别网络拓扑结构 |
| 2.1.1 一维卷积层原理与结构分析 |
| 2.1.2 激活函数层原理与结构分析 |
| 2.1.3 一维下采样层原理与结构分析 |
| 2.1.4 一维上采样层原理与结构分析 |
| 2.2 信号识别网络的并行性分析 |
| 2.2.1 不同层之间的并行分析 |
| 2.2.2 卷积计算的并行性分析 |
| 2.2.3 其他网络层的并行性分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于TX2 的信号识别网络加速 |
| 3.1 实验平台介绍 |
| 3.2 CUDA介绍概述 |
| 3.3 卷积优化实验 |
| 3.3.1 一维工作空间 |
| 3.3.2 二维工作空间 |
| 3.3.3 结果分析 |
| 3.4 信号识别网络推理 |
| 3.4.1 网络推理流程与具体优化措施 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于FPGA的信号识别网络加速 |
| 4.1 实验平台介绍 |
| 4.2 OpenCL并行加速概述 |
| 4.2.1 优化策略介绍 |
| 4.2.2 FPGA与 GPU并行开发的差别 |
| 4.3 卷积优化实验 |
| 4.3.1 一维工作空间 |
| 4.3.2 二维工作空间 |
| 4.3.3 结果分析 |
| 4.4 信号识别网络推理 |
| 4.4.1 网络推理流程与具体优化措施 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得成果 |
（2）基于TDA2x的疲劳驾驶监测及行为识别算法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 驾驶疲劳定义及研究现状 |
| 1.3 国内外研究现状综述 |
| 1.3.1 疲劳驾驶检测方法研究现状 |
| 1.3.2 疲劳驾驶预警系统研究现状 |
| 1.3.3 研究现状问题分析 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.5 章节安排 |
| 第二章 相关技术背景概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 深度卷积神经网络概述 |
| 2.2.1 卷积神经网络概述 |
| 2.2.2 前向传播与反向传播 |
| 2.2.3 CNN稀疏化改进 |
| 2.3 驾驶员疲劳监测及行为识别算法研究 |
| 2.3.1 基于人眼的疲劳状态判定 |
| 2.3.2 驾驶员行为识别方法研究 |
| 2.4 基于驾驶员面部图形近红混合去噪方法研究 |
| 2.4.1 中值滤波 |
| 2.4.2 小波变换 |
| 2.4.3 结果分析 |
| 第三章 基于SSD架构的疲劳检测算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 SSD概述 |
| 3.2.1 SSD结构与基本原理 |
| 3.2.2 SSD网络训练流程 |
| 3.2.3 损失函数 |
| 3.3 基于SSD网络的训练 |
| 3.3.1 数据集采集及处理 |
| 3.3.2 训练优化算法选择 |
| 3.3.3 模型评价及性能分析 |
| 第四章 TDA2x硬件及开发系统概述 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 硬件平台选型 |
| 4.2.1 车规级芯片对比分析 |
| 4.2.2 TDA2HG SoC硬件资源概述 |
| 4.2.3 TDA2HG视觉应用 |
| 4.3 TDA2x软件系统概述 |
| 4.3.1 Vision SDK概述 |
| 4.3.2 TDA2x链接Link和框架Chain |
| 4.3.3 TIDL深度学习概述 |
| 4.4 系统传感器选型 |
| 第五章 基于TDA2x的疲劳驾驶监测系统设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 疲劳驾驶监测系统设计 |
| 5.3 疲劳驾驶监测系统开发环境 |
| 5.3.1 疲劳监测系统支撑平台 |
| 5.3.2 应用程序编译和加载 |
| 5.4 疲劳驾驶监测及行为识别算法实现 |
| 5.4.1 用例创建及数据流结构 |
| 5.4.2 疲劳驾驶监测算法Link |
| 5.5 系统实现及性能优化 |
| 5.5.1 系统验证效果 |
| 5.5.2 性能分析测试 |
| 5.5.3 系统性能优化 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（3）基于Hi3559V200双系统架构的HDMI显微相机设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 工业相机研究现状 |
| 1.2.2 嵌入式操作系统研究现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 本论文结构安排 |
| 第2章 多核处理器上的嵌入式系统研究 |
| 2.1 多核处理器 |
| 2.2 对称嵌入式系统 |
| 2.3 非对称嵌入式系统 |
| 2.3.1 虚拟化 |
| 2.3.2 各核心运行独立操作系统 |
| 2.4 双操作系统结构的关键技术 |
| 2.4.1 Huawei LiteOS结构 |
| 2.4.2 双操作系统内核启动方式 |
| 2.4.3 双操作系统通信方式 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 双系统显微相机硬件结构与电路设计 |
| 3.1 总体硬件结构设计 |
| 3.2 硬件核心模块 |
| 3.2.1 主控芯片模块 |
| 3.2.2 内置存储模块 |
| 3.2.3 图像采集模块 |
| 3.2.4 外设接口模块 |
| 3.3 双系统显微相机样机 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 双系统显徼相机软件设计 |
| 4.1 双系统显微相机总体软件框架 |
| 4.2 双系统显微相机软件系统环境设计 |
| 4.2.1 开发环境搭建 |
| 4.2.2 软件运行内存划分 |
| 4.2.3 固件分区设计 |
| 4.3 双系统显微相机驱动程序的开发 |
| 4.3.1 图像传感器驱动 |
| 4.3.2 RTC驱动 |
| 4.4 双系统显微相机中间件的设计 |
| 4.4.1 中间件结构 |
| 4.4.2 COMMON模块设计 |
| 4.4.3 ISP模块设计 |
| 4.4.4 VIDEO模块设计 |
| 4.4.5 UVC模块设计 |
| 4.4.6 LITEOS模块设计 |
| 4.4.7 TEST模块设计 |
| 4.5 双系统显微相机的图形用户界面及其功能 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 双系统显徼相机快速启动分析与优化 |
| 5.1 快速启动优化总览 |
| 5.2 U-boot优化 |
| 5.2.1 U-boot裁剪 |
| 5.2.2 U-boot启动流程优化 |
| 5.3 Linux内核优化 |
| 5.3.1 Linux内核裁剪 |
| 5.3.2 关闭Linux内核打印 |
| 5.4 程序流程优化 |
| 5.4.1 驱动加载优化 |
| 5.4.2 快速启动参数 |
| 5.5 其他通用优化 |
| 5.5.1 硬件解压缩 |
| 5.5.2 文件系统优化 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 双系统显徽相机整体展示 |
| 6.1 相机工作场景测试 |
| 6.2 ISP功能测试 |
| 6.3 视频编解码性能测试 |
| 6.3.1 编码 |
| 6.3.2 解码 |
| 6.4 UVC测试 |
| 6.5 快速启动测试 |
| 6.5.1 测试方法 |
| 6.5.2 测试结果 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 |
| 作者简历 |
| 在学期间所取得的科研成果 |
（4）基于DSP与千兆以太网技术的多功能数据采集系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 课题国内外研究概况 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 数据采集监测系统总体设计 |
| 2.1 系统总体需求 |
| 2.2 系统性能要求 |
| 2.3 系统总体结构 |
| 2.4 DSP技术及器件选型 |
| 2.5 以太网技术及器件选型 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 系统硬件电路设计 |
| 3.1 TMS320F28335处理器核心电路 |
| 3.2 频率信号测量与输出电路设计 |
| 3.3 开关量信号采集与输出电路设计 |
| 3.4 模拟量信号测量与输出电路设计 |
| 3.5 以太网通信电路设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 系统软件设计开发 |
| 4.1 DSP处理器程序设计基础 |
| 4.2 系统主程序设计 |
| 4.3 频率信号功能模块程序设计 |
| 4.4 开关量信号功能模块程序设计 |
| 4.5 模拟量信号功能模块程序设计 |
| 4.6 以太网通讯模块程序设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 系统测试 |
| 5.1 模拟量信号测量模块测试 |
| 5.2 频率信号测量模块测试 |
| 5.3 模拟量信号输出模块测试 |
| 5.4 频率信号输出模块测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 课题展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）智能立体车库云数据采集和控制系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究重点和难点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 智能立体车库云数据采集和控制系统总体方案设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 系统总体架构设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于DSP的车牌识别算法研究与应用 |
| 3.1 车牌识别算法嵌入式实现总体分析 |
| 3.2 MSER+SVM+LeNet-5 车牌识别算法研究 |
| 3.2.1 MSER字符提取算法 |
| 3.2.2 SVM字符区域判别算法 |
| 3.2.3 LeNet-5 字符识别算法 |
| 3.2.4 字符补全改进算法 |
| 3.3 车牌识别算法嵌入式实现 |
| 3.3.1 车牌识别算法测试 |
| 3.3.2 嵌入式Linux环境搭建 |
| 3.3.3 车牌识别算法移植 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 立体车库电机振动数据去噪与压缩算法研究与应用 |
| 4.1 电机振动数据去噪与压缩总体分析 |
| 4.1.1 电机振动构成及噪声干扰分析 |
| 4.1.2 去噪与压缩过程总体研究思路 |
| 4.1.3 去噪与压缩算法性能评价 |
| 4.2 小波去噪与压缩算法研究与应用 |
| 4.2.1 小波去噪改进算法研究 |
| 4.2.2 无损压缩算法比较与选取 |
| 4.2.3 去噪与压缩算法仿真测试 |
| 4.2.4 去噪与压缩算法实际应用 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于ARM+PLC的云数据采集和控制装置设计与实现 |
| 5.1 云数据采集和控制装置总体架构 |
| 5.2 云数据采集和控制装置硬件设计 |
| 5.2.1 最小系统模块 |
| 5.2.2 电源模块 |
| 5.2.3 串口通信模块 |
| 5.2.4 云通信模块 |
| 5.2.5 电气设计模块 |
| 5.3 云数据采集和控制装置软件开发 |
| 5.3.1 串口通信功能模块 |
| 5.3.2 云通信功能模块 |
| 5.3.3 自动存取车功能模块 |
| 5.3.4 人机交互功能模块 |
| 5.4 系统运行与测试 |
| 5.4.1 系统运行 |
| 5.4.2 系统测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 研究生阶段研究成果及发表学术论文情况 |
| 参考文献 |
（6）基于嵌入式的流媒体加密传输与存储平台设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 流媒体发展现状 |
| 1.2.2 视频加密发展现状 |
| 1.2.3 嵌入式平台发展现状 |
| 1.3 章节安排 |
| 2.流媒体相关技术选择 |
| 2.1 编码技术选择 |
| 2.2 封装格式选择 |
| 2.3 传输协议选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.基于TMS320DM8148 的平台硬件设计 |
| 3.1 硬件平台整体设计方案 |
| 3.2 CPU芯片介绍 |
| 3.3 平台电源设计 |
| 3.3.1 电源转换设计 |
| 3.3.2 处理器上电设计 |
| 3.3.3 复位时钟管理 |
| 3.4 视频输入模块设计 |
| 3.5 音频输入模块设计 |
| 3.6 网卡电路设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 4.系统软件设计 |
| 4.1 软件开发环境的选择与搭建 |
| 4.1.1 交叉开发环境 |
| 4.1.2 交叉编译工具链 |
| 4.1.3 流媒体软件框架 |
| 4.1.4 传输协议 |
| 4.2 软件系统搭建 |
| 4.2.1 Uboot移植 |
| 4.2.2 内核移植 |
| 4.2.3 文件系统移植 |
| 4.3 系统软件设计 |
| 4.3.1 视频框架设计 |
| 4.3.2 音频框架设计 |
| 4.3.3 存储与传输设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5.视频加密设计 |
| 5.1 隐写算法设计 |
| 5.1.1 最小化失真框架引入 |
| 5.1.2 代价函数构造 |
| 5.1.3 映射规则选取 |
| 5.2 隐写方案实现 |
| 5.2.1 消息嵌入 |
| 5.2.2 消息提取 |
| 5.3 隐写加密测试 |
| 5.3.1 安全性分析 |
| 5.3.2 编码效率分析 |
| 5.3.3 信噪比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6.系统测试与功能验证 |
| 6.1 测试环境搭建 |
| 6.2 硬件性能测试 |
| 6.2.1 FLASH速率测试 |
| 6.2.2 USB存储模块测试 |
| 6.2.3 千兆网口模块测试 |
| 6.3 系统功能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7.总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（7）便携式耳鼻喉科通用接口电子内窥镜图像处理器设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 系统方案与硬件设计 |
| 2.1 系统结构介绍 |
| 2.2 采集前端方案 |
| 2.3 处理后端方案 |
| 2.3.1 基于DSP的后端处理方案 |
| 2.3.2 基于FPGA的后端处理方案 |
| 2.3.3 基于ARM的后端处理方案 |
| 2.4 系统硬件设计 |
| 2.4.1 MIPI输入接口电路设计 |
| 2.4.2 LVDS显示接口电路设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 开发环境搭建与系统总体软件设计 |
| 3.1 开发环境搭建 |
| 3.2 软件总体设计 |
| 3.3 系统各部分界面展示及功能介绍 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统软件功能设计 |
| 4.1 系统驱动分析与设计 |
| 4.1.1 Linux设备驱动总述 |
| 4.1.2 Linux设备驱动模型 |
| 4.1.3 触摸屏与按键驱动的设计与实现 |
| 4.1.4 摄像头IIC驱动的设计与实现 |
| 4.1.5 ION驱动实现与分析 |
| 4.1.6 视频显示有关驱动分析 |
| 4.2 视频流架构设计 |
| 4.2.1 系统专用视频流框架设计 |
| 4.2.2 视频共用缓冲区设计 |
| 4.3 视频采集显示与冻结功能的实现 |
| 4.4 视频编解码与拍照功能的实现 |
| 4.4.1 H.264标准及VPU介绍 |
| 4.4.2 视频H.264编码功能实现 |
| 4.4.3 视频H.264解码功能实现 |
| 4.4.4 JPEG拍照功能实现 |
| 4.5 双屏显示功能的实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统性能测试与分析 |
| 5.1 系统不同接口镜头成像效果测试 |
| 5.2 双屏显示效果测试 |
| 5.3 系统显示时延测试与分析 |
| 5.4 系统编解码性能测试 |
| 5.4.1 编码耗时测试 |
| 5.4.2 图像还原度之分辨率测试 |
| 5.4.3 图像还原度之色差测试 |
| 5.5 摄像系统关键性能评估 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（8）基于QEMU的嵌入式通信加密系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究创新及主要工作 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关理论与研究基础 |
| 2.1 虚拟化技术 |
| 2.2 QEMU基本介绍 |
| 2.2.1 QEMU模块区分 |
| 2.2.2 QEMU运行机制 |
| 2.3 QEMU的翻译解析 |
| 2.3.1 QEMU的二进制翻译解析流程 |
| 2.3.2 TCG的代码生成流程 |
| 2.3.3 翻译块链 |
| 2.4 QEMU硬件设备机制 |
| 2.4.1 QOM的特性与注册流程解析 |
| 2.4.2 QOM硬件关系与属性 |
| 2.4.3 QEMU的设备模型 |
| 2.5 QEMU的PCI模型 |
| 2.5.1 QEMU的PCI设备 |
| 2.5.2 QEMU的PCI桥 |
| 2.6 QEMU的USB模型 |
| 2.7 QEMU通信安全技术 |
| 2.7.1 通信加密技术 |
| 2.7.2 信息认证技术 |
| 2.7.3 数据一致性校验技术 |
| 2.8 文章小节 |
| 第三章 PowerPC嵌入式平台搭建 |
| 3.1 PowerPC嵌入式平台需求分析 |
| 3.2 PowerPC嵌入式平台架构 |
| 3.3 PowerPC嵌入式平台功能模块设计 |
| 3.4 嵌入式平台基础功能模块配置 |
| 3.4.1 QEMU的编译安装 |
| 3.4.2 平台编译环境的配置 |
| 3.4.3 宿主机和客户机的搭建 |
| 3.5 QEMU仿真Power P405GPR处理器 |
| 3.5.1 目标PowerPC处理器硬件需求 |
| 3.5.2 目标仿真处理器注册QEMU流程 |
| 3.6 Power P405GPR的Bootloader设计 |
| 3.6.1 仿真处理器Bootloader工作流程 |
| 3.6.2 Bootloader的移植 |
| 3.7 GDB工具修补vmlinux2.4 补丁 |
| 3.8 本章小节 |
| 第四章 PowerPC嵌入式通信加密系统设计 |
| 4.1 PowerPC嵌入式通信加密系统需求分析 |
| 4.2 PowerPC嵌入式通信加密系统构架 |
| 4.3 PowerPC嵌入式通信加密系统功能模块设计 |
| 4.4 QEMU的PCI通信数据接口 |
| 4.4.1 PCI仿真设备和PCI仿真桥底层设计 |
| 4.4.2 PCI设备的数据交换区设计 |
| 4.4.3 PCI报文读取发送模块 |
| 4.5 QEMU的USB通信数据接口 |
| 4.5.1 USB仿真主控制器和USB仿真设备设计 |
| 4.5.2 USB设备的数据交换区设计 |
| 4.5.3 USB文件模块设计 |
| 4.6 通信数据接口加密设计 |
| 4.6.1 CA加密证书与密钥管理策略 |
| 4.6.2 PCI数据传输加密设计 |
| 4.6.3 USB文件加密设计 |
| 4.7 Main ROM固件程序设计 |
| 4.8 文章小节 |
| 第五章 PowerPC嵌入式通信加密系统测试验证 |
| 5.1 测试环境简介 |
| 5.2 PowerPC嵌入式通信加密系统测试实验 |
| 5.2.1 PowerPC405GPR开发板仿真测试 |
| 5.2.2 客户机和宿主机仿真测试 |
| 5.2.3 客户机Bootloader功能测试 |
| 5.2.4 PCI通信数据接口功能测试 |
| 5.2.5 USB通信数据接口功能测试 |
| 5.2.6 嵌入式通信加密系统性能分析 |
| 5.2.7 嵌入式通信加密系统安全性分析 |
| 5.3 文章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）基于PCI-E总线的气象传真接收机设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外发展现状及发展趋势 |
| 1.2.1 国内外气象传真机发展现状 |
| 1.2.2 气象传真机系统发展趋势 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 |
| 第2章 系统体系与方案设计 |
| 2.1 传真通信基本原理 |
| 2.2 总线接口技术概述 |
| 2.3 传真机系统体系结构分析 |
| 2.3.1 零中频体系结构 |
| 2.3.2 超外差体系结构 |
| 2.3.3 数字中频体系结构 |
| 2.3.4 软件无线电体系结构 |
| 2.4 系统总体方案设计 |
| 2.4.1 射频前端处理电路 |
| 2.4.2 数字信号处理电路 |
| 2.4.3 数字解调方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 气象传真机系统硬件设计 |
| 3.1 气象传真机系统硬件总体方案设计 |
| 3.2 射频前端处理电路设计 |
| 3.2.1 频段选择滤波电路 |
| 3.2.2 本振电路 |
| 3.2.3 混频电路 |
| 3.2.4 自动增益控制电路 |
| 3.2.5 放大电路 |
| 3.2.6 电源电路 |
| 3.3 模数转换电路设计 |
| 3.3.1 抗混叠滤波电路 |
| 3.3.2 单端转差分放大电路 |
| 3.3.3 模数转换电路 |
| 3.3.4 电源电路 |
| 3.4 数据处理及系统控制电路设计 |
| 3.4.1 AM5718最小系统电路设计 |
| 3.4.2 NOR Flash电路设计 |
| 3.4.3 SD Card电路设计 |
| 3.4.4 PCI-E总线接口电路设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 气象传真机系统软件设计 |
| 4.1 气象传真机系统软件总体方案设计 |
| 4.2 数字解调算法 |
| 4.2.1 数字解调算法原理介绍 |
| 4.2.2 数字解调算法仿真 |
| 4.3 DSP核软件设计 |
| 4.3.1 DSP程序初始化 |
| 4.3.2 前端处理电路控制模块 |
| 4.3.3 ADC控制及解调算法模块 |
| 4.4 ARM核软件设计 |
| 4.4.1 传真机系统开发环境搭建 |
| 4.4.2 嵌入式Linux系统移植 |
| 4.4.3 ARM程序初始化 |
| 4.4.4 ARM核控制任务设计 |
| 4.4.5 PCI-E相关寄存器配置 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 传真机系统调试与结果分析 |
| 5.1 各模块功能验证及分析 |
| 5.1.1 前端处理模块测试 |
| 5.1.2 第一本振模块测试 |
| 5.1.3 数字解调算法测试 |
| 5.1.4 SD Card读写测试 |
| 5.1.5 核间通信测试 |
| 5.2 系统整体功能验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）基于ARM的仿生弹药目标检测系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 背景及意义 |
| 1.2 课题的研究现状 |
| 1.2.1 运动目标检测技术研究现状 |
| 1.2.2 图像处理芯片现状 |
| 1.3 面临的问题与难点 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 常用运动目标检测算法对比研究 |
| 2.1 帧间差分法 |
| 2.1.1 帧间差分法的原理 |
| 2.1.2 结果与分析 |
| 2.2 背景减去法 |
| 2.2.1 背景减去法的原理 |
| 2.2.2 结果与分析 |
| 2.3 光流法 |
| 2.3.1 光流法的原理 |
| 2.3.2 结果与分析 |
| 2.4 三种运动目标检测方法的比较 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于多方法融合的改进光流算法 |
| 3.1 基于光流梯度目标边界检测 |
| 3.2 基于最大类间方差法的阈值判断 |
| 3.3 基于光线投影算法的目标像素点判断 |
| 3.4 基于形态学滤波的孤立噪声点滤除 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 运动目标检测系统硬件设计 |
| 4.1 微处理器芯片选型 |
| 4.2 外围电路的设计 |
| 4.2.1 时钟电路 |
| 4.2.2 复位电路 |
| 4.2.3 储存电路 |
| 4.2.4 电源电路 |
| 4.2.5 下载接口电路 |
| 4.3 外部设备的设计 |
| 4.3.1 USB串口通信模块设计 |
| 4.3.2 LCD显示模块设计 |
| 4.3.3 图像采集模块设计 |
| 4.4 硬件平台集成 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 运动目标检测系统软件设计 |
| 5.1 软件开发环境的搭建 |
| 5.1.1 主机开发环境的搭建 |
| 5.1.2 交叉编译环境的搭建 |
| 5.2 嵌入式操作系统的移植 |
| 5.2.1 引导加载程序的编译 |
| 5.2.2 内核的裁剪与编译 |
| 5.2.3 根文件系统的编译 |
| 5.3 系统应用软件设计 |
| 5.3.1 图像采集模块设计 |
| 5.3.2 运动目标检测模块设计 |
| 5.3.3 Qt界面设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 运动目标检测系统性能测试 |
| 6.1 系统硬件性能测试 |
| 6.2 运动目标检测试验设计 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文和出版着作情况 |
四、DSP主机接口在嵌入式系统中的应用（论文参考文献）
- [1]基于嵌入式深度学习的信号识别[D]. 谢安东. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]基于TDA2x的疲劳驾驶监测及行为识别算法研究与应用[D]. 王振宇. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]基于Hi3559V200双系统架构的HDMI显微相机设计与实现[D]. 瞿伟. 浙江大学, 2021(09)
- [4]基于DSP与千兆以太网技术的多功能数据采集系统的设计与实现[D]. 汤宇航. 华中科技大学, 2020(01)
- [5]智能立体车库云数据采集和控制系统研究与设计[D]. 薛裕峰. 东南大学, 2020(01)
- [6]基于嵌入式的流媒体加密传输与存储平台设计[D]. 杨耀森. 中北大学, 2020(11)
- [7]便携式耳鼻喉科通用接口电子内窥镜图像处理器设计与实现[D]. 王艳杰. 浙江大学, 2020(02)
- [8]基于QEMU的嵌入式通信加密系统设计与实现[D]. 刘付金. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [9]基于PCI-E总线的气象传真接收机设计与实现[D]. 刘鉴德. 哈尔滨工程大学, 2020(05)
- [10]基于ARM的仿生弹药目标检测系统设计[D]. 李伟伟. 南京理工大学, 2020(01)