摘 要：先分析了8PSK 的软解调原理，针对的对数似然比（LLR）运算复杂度较高的特点，选用了相对简化的值（MAX）算法作为可编程逻辑门阵列（FGPA）硬件平台实现方案。随后，通过QUARTUS II 仿真平台对8PSK 软解调器进行了硬件描述语言（VHDL）的设计实现和功能仿真，并通过与LDPC 译码模块级联在Altera 公司的Stratix II 系列FPGA 芯片上完成终测试。通过与MATLAB 仿真结果进行比较，验证上述简化8PSK 软解调器设计的正确性和可行性。 　　0 引言 　　随着卫星通信服务业的发展，人们对服务质量的要求越来越高。2003 年，卫星数字视频广播（DVB-S

其中具体流程为刷两次指纹图像，然后保存指纹图像，然后按下进入验证指纹状态，然后按刷指纹的按键，正确的话蜂鸣器会响，不正确的话蜂鸣器会不响。同时还有相关的指示灯。FPGA实现，vivado工程，同时适配quartus，把里面的代码直接导进quartus就可以直接用。 基于FPGA实现的指纹密码锁系统是一项应用在门禁安全领域的技术，它结合了指纹识别技术和现场可编程门阵列（FPGA）的高速处理能力，提供了更为安全和便捷的身份验证方式。在本项目中，使用AS608作为指纹识别模块，这个模块是广泛应用于指纹识别技术的一个组件，因其性能稳定、识别精度高而被多数指纹密码锁产品所采纳。 该系统设计包含三个主要的物理按键，分别用于不同阶段的操作：首先是读取手指图像按键，用于触发指纹模块进行指纹图像的采集；其次是保存按键，用于将采集到的指纹图像数据保存至存储单元中，为后续的验证提供数据基础；最后是进入验证指纹状态按键，用于激活指纹密码锁的验证功能。 整个使用流程包括以下步骤：首先用户需要两次刷取指纹图像，系统将对这两次采集的图像进行比对，确认一致后进行保存。在指纹图像保存之后，用户可以按下进入验证指纹状态的按键，此时系统进入指纹验证模式。当用户再次将手指放在指纹识别模块上进行验证时，系统会比对先前保存的指纹图像与当前读取的图像是否匹配。如果验证成功，系统会通过蜂鸣器发出响声作为成功提示，并可能通过指示灯显示相应的状态；如果验证失败，则蜂鸣器保持不响，指示灯也显示出不同的状态。 本项目使用了Xilinx公司的vivado软件进行FPGA的工程设计和开发，vivado是一个强大的FPGA设计套件，支持从设计到硬件实现的完整流程。此外，为了增加适用性和兼容性，该项目还适配了Altera（现为Intel FPGA的一部分）公司的quartus软件。quartus是Altera公司推出的另一种FPGA设计工具，它同样支持从设计到硬件实现的全过程。开发者可以在vivado环境下完成设计后，将代码直接导入到quartus中进行使用和进一步的开发。这种跨平台的代码兼容性设计为开发者提供了极大的便利，使得项目可以在不同的硬件平台上灵活应用。 在实际应用中，这种基于FPGA的指纹密码锁系统能够提供快速、准确的验证，同时由于FPGA的可编程特性，系统还可以进行升级和功能拓展，满足不同场景下的安全需求。此外，FPGA相比于传统微控制器的运行速度快，稳定性高，功耗低，非常适合于需要快速响应和高可靠性的安全系统。 对于希望将此项目应用于自己板卡的开发者而言，需要针对自己使用的具体硬件板卡进行引脚配置，以确保系统能够正确运行。这通常涉及到查阅硬件手册，了解各个引脚的功能，以及如何将FPGA的输入输出与指纹模块和其他外部设备如蜂鸣器、指示灯等相连接。 本项目展示了一种创新的安全技术应用，结合了FPGA的高性能和指纹识别模块的精确性，提供了可靠的身份验证解决方案。通过对项目的深入理解和操作，开发者不仅能够学会如何设计和实现一个基于FPGA的指纹密码锁，还能够掌握跨平台设计工具的使用方法，为未来在安全系统的开发和创新打下坚实的基础。

在现代电子技术中，FPGA（Field-Programmable Gate Array）因其高度可配置性和灵活性，在许多领域得到了广泛应用，其中包括家用电器的智能化控制。本文主要探讨的是一项将FPGA技术应用于全自动洗衣机控制器的设计与实现，这标志着家用电器的智能化水平进一步提升。 FPGA是一种现场可编程逻辑器件，它允许用户根据需求定制电路功能。与ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）相比，FPGA具有开发周期短、成本低、可修改性强等优点。在本项目中，FPGA被用来构建一个全自动洗衣机控制器，这使得控制器可以根据预设的洗衣程序执行不同的洗涤动作。 设计过程中，首先需要了解FPGA的基本工作原理和开发流程。FPGA内部包含大量的可编程逻辑块、可编程互联资源和配置存储器。开发者通过硬件描述语言（如Verilog HDL或VHDL）来定义电路逻辑，然后利用相应的开发工具进行编译、综合和配置，最终实现功能。 在本案例中，Verilog HDL被用于描述全自动洗衣机控制器的逻辑。这是一种强大的硬件描述语言，可以用来表示数字系统的行为和结构。通过编写Verilog代码，我们可以定义洗衣机控制器的各种操作，如设定洗衣时间、控制电机正反转、控制进水排水等。例如，Verilog代码可能会定义一个计时模块来实现预置的洗衣时间，以及一个状态机来控制洗衣过程中的不同阶段，如浸泡、搅拌、漂洗和脱水。 全自动洗衣机控制器的核心部分可能包括以下几个模块： 1. **定时模块**：根据用户设置的洗衣时间，控制洗衣过程的持续时间。 2. **电机控制模块**：通过改变电机的电源极性，实现电机的正转和反转，从而控制滚筒的转动方向。 3. **传感器接口模块**：接收水位、温度等传感器信号，根据反馈调整洗涤参数。 4. **控制逻辑模块**：处理各种输入信号，根据预设的洗衣程序决定下一步的动作。 5. **人机交互模块**：提供用户界面，允许用户设定洗衣模式和时间，显示当前状态。 在实际实现中，还需要考虑一些实际应用中的问题，如系统的可靠性、抗干扰能力以及功耗等。这通常需要对硬件电路进行优化，如使用适当的电源管理策略、增加滤波电路以减少噪声干扰，并采用低功耗设计原则。 将设计好的Verilog代码下载到FPGA芯片中，经过调试验证，即可得到一个完整的全自动洗衣机控制器。这种基于FPGA的控制器可以灵活地适应各种洗涤需求，为用户提供了更加智能、便捷的洗衣体验。 基于FPGA的全自动洗衣机控制器设计与实现，充分展示了FPGA在家电领域的创新应用。它不仅提升了洗衣机的自动化程度，也为未来智能家居的发展提供了新的思路和技术支持。通过深入理解和掌握FPGA技术，我们能够为日常生活中的各种设备带来更高效、个性化的解决方案。

基于FPGA的暗通道先验图像去雾处理算法仿真研究——使用Quartus 13.0的挑战与改进方向,基于FPGA的暗通道先验图像去雾处理算法仿真与实现挑战——浓雾与天空区域处理优化,FPGA图像增强，基于FPGA的图像去雾处理，算法为暗通道先验，并在matlab上实现了算法的仿真，使用的软件为quartus13.0。 注意在FPGA上实现时，在浓雾区域和天空区域的处理效果不算太好。 ,FPGA图像增强; 基于FPGA的图像去雾处理; 算法为暗通道先验; MATLAB仿真; Quartus13.0; 浓雾区域处理效果不佳; 天空区域处理效果不佳。,基于FPGA的图像增强与去雾处理：暗通道先验算法的优化与仿真

本文设计的新型全数字自动激光功率控制设计应用FPGA设计使用硬件资源少，节约成本；可以通过设置相应功率等级寄存器的值就可以很容易的改变功率等级划分的标准，大大增加了功率控制的灵活性；通过增加PWM模块和简单的模拟器件，就可以实现多个激光器的控制，大大缩短设计周期。 基于FPGA的数字激光自动功率控制系统设计是一种创新的解决方案，旨在优化半导体激光器的功率管理。该系统利用FPGA（Field-Programmable Gate Array）的可编程特性，以节省硬件资源并降低成本。FPGA的设计使得功率等级的划分更加灵活，只需通过修改相应的功率等级寄存器值即可实现。此外，通过集成PWM（Pulse Width Modulation）模块和少量模拟组件，该系统能够高效地控制多个激光器，显著缩短设计周期。 自动功率控制（APC）在半导体激光器中至关重要，因为激光器的阈值功率会随温度和使用寿命的变化而漂移。不稳定的阈值会导致输出光功率的波动，可能引发不良的光电效应和系统不稳定。传统的模拟电路APC方案虽然提供稳定的增益控制，但需要更多的元件，并且随着时间推移，元件的老化会影响控制精度。此外，这种方法的激光功率通常是固定的，无法实现多级功率控制。 本文提出的FPGA为基础的数字APC系统克服了这些问题。系统主要由光电检测、A/D转换、SOC（System on Chip）控制、APC判定、PWM反馈输出及低通滤波器等部分组成。光电检测器检测激光器的背向输出光功率，通过A/D转换器转化为数字信号，随后在FPGA的APC模块中进行处理，输出调整后的数字偏流信号。这个数字信号经过PWM模块和模拟低通滤波器，转换为模拟信号以驱动激光器。 FPGA内部设计包括SOC、APC和PWM模块。SOC中使用的是Leon2处理器，这是一款32位的嵌入式CPU，具备高可靠性和可扩展性，支持多种外设接口。APC模块负责功率控制决策，而PWM模块则生成用于控制激光器偏流的脉宽调制信号。 在硬件层面，该设计采用了Avnet Design Services的FPGA评估板，搭载Xilinx的XC4VLX25-FF668 FPGA芯片。该板还配备有32MB DDR内存和其他必要的外围设备，为实现高效、灵活的功率控制提供了硬件基础。 基于FPGA的数字激光自动功率控制系统通过数字化设计，实现了对激光器功率的精确控制，提高了系统的灵活性和可靠性，降低了成本，同时也简化了多激光器系统的设计和维护。这对于依赖于半导体激光器的高速光通信和其他应用具有重要意义。

基于FPGA的高精度五级CIC滤波器设计与Verilog实现,基于FPGA的CIC滤波器设计与实现：五级积分梳状滤波器Verilog代码优化与位宽处理策略,基于FPGA的积分梳状CIC滤波器verilog设计 1.系统概述 这里设计的五级CIC滤波器。 那么其基本结构如上图所示，在降采样的左右都有五个延迟单元。 但是在CIC滤波的时候，会导致输出的位宽大大增加，但是如果单独对中间的处理信号进行截位，这会导致处理精度不够，从而影响整个系统的性能，所以，这里我们首先将输入的信号进行扩展。 由于我们输入的中频信号通过ADC是位宽为14，在下变频之后，通过截位处理，其输出的数据仍为14位，所以，我们将CIC滤波的输入为14位，但是考虑到处理中间的益处情况以及保证处理精度的需要，我们首先将输入位宽扩展为40位，从而保证了处理精度以及溢出的情况。 这里首先说明一下为什么使用的级别是5级。 从硬件资源角度考虑，CIC滤波器的级数太高，会导致最终输出的数据位宽很大，通过简单的验证，当CIC的级数大于5的时候，输出的位宽>50。 这显然会导致硬件资源的大量占用，如果CIC级数太小，比如1,2

摘  要： 根据交流采样的原理，设计出基于FPGA开方算法，解决了实时计算电压有效值和频率的问题。充分发挥FPGA硬件并行计算的特性，实现高速运算和可靠性的结合, 能够较好地解决精度与速度的问题。为稳定控制装置快速判断元件故障提供了充足时间，满足电力系统实时性、可靠性的要求。 　　在电力调度自动化系统中，测量电压和频率是重要的功能。如何快速、准确地采集显得尤为重要。目前根据采集信号的不同，可分直流采样和交流采样两种方式，直流采样虽然设计简单，但无法实现实时信号的采集；变送器的精度和稳定性对测量精度有很大影响，无法满足电力系统实时性、可靠性的要求 。交流采样法按照一定规律对被测信号的瞬时值进行

基于FPGA的数字示波器主要由以下几个核心部分构成： 1. 信号调理模块：信号调理模块负责信号的预处理工作，保证信号在A/D转换前的格式和幅度符合采集模块的要求。信号调理模块包括衰减网络、电压跟随电路、程控放大电路和直流偏置电路等。衰减网络的目的是将过大的输入信号衰减到适合ADC模块输入的电压范围内。电压跟随电路起隔离作用，以减少后续电路对前面电路的干扰。程控放大电路可以对输入信号进行程序控制的增益调整，而直流偏置电路确保信号在被采样和处理之前处于适当的电平。 2. A/D转换模块：A/D转换模块是将模拟信号转换成数字信号的关键部分。高速A/D转换器是数字示波器的核心组件之一，它决定了示波器能够捕捉信号的最高频率。在这个设计中，可能使用的是高速AD芯片，以满足高频率信号采集的需求。 3. 控制器模块：控制器模块用于控制整个系统的主要功能，比如信号调理模块、A/D转换模块以及用户交互（如按键输入）。在这个设计中，控制器模块使用的是MSP430单片机，这是一款低功耗、高性能的微控制器，适合用于对功耗要求较高的便携式设备。 4. 时钟产生模块：时钟产生模块负责为数字系统提供稳定的时钟信号，这对于数字电路的同步和稳定运行至关重要。 5. 触发电路：触发电路用于示波器的触发功能，决定在何时开始和停止对信号的采样，这对于正确显示波形至关重要。 6. 数据缓存模块：数据缓存模块用于临时存储A/D转换后的数据，以便后续处理。在FPGA内部完成数据缓存可以提高系统的处理速度。 7. 数据快速处理模块：数据快速处理模块是实现数字信号处理的关键部分，它通常由基于FPGA的SoPC完成。SoPC集成了CPU核心和各种数字信号处理逻辑，可以完成信号的实时处理分析功能，例如参数分析、时频变换处理等。 8. 输入模块及显示模块：输入模块允许用户输入特定的参数和指令，而显示模块则用于将采集和处理后的波形或其他信号信息展现给用户。 此外，系统集成度高、体积小、功耗低和可靠性高等特点，使得这款基于FPGA的数字示波器在测试仪器市场中具有明显的竞争优势。FPGA（现场可编程门阵列）的灵活性使得系统可以根据需要进行重新配置，以适应不同的应用需求，而NIOS软核提供了实现复杂控制和数据处理功能的平台。这些特性使得基于FPGA的数字示波器不仅在科研和工程领域有应用，在教育和业余爱好者中也非常受欢迎。 在系统理论分析及硬件实现方面，数字示波器的设计遵循了集成化和模块化的设计原则，确保了系统的高性能和灵活性。系统的总体框图提供了硬件设计的概览，而各个模块的具体电路图和详细的逻辑设计是实现系统功能的基础。在文档中未提供的具体电路图和设计细节对于理解整个系统的工作原理同样至关重要。 由于本篇文档是一篇学术论文，通常在论文中还会包括实验数据和分析结果以证明设计的可行性。文档中提到的系统测试表明，基于FPGA的数字示波器系统功能正常，这证明了设计方法的有效性和FPGA在数字示波器中应用的可行性。

在信息信号处理过程中,如对信号的过滤、检测、预测等,都要使用到滤波器,数字滤波器是数字信号处理中使用最广泛的一种方法,常用的数字滤波器有无限长单位脉冲响应（IIR）滤波器和有限长单位脉冲响应（FIR）滤波器两种[1]。对于应用设计者,由于开发速度和效率的要求很高,短期内不可能全面了解数字滤波器相关的优化技术,需要花费很大的精力才能使设计出的滤波器在速度、资源利用、性能上趋于较优。而采用调试好的IP核需要向Altera公司购买。本文采用了一种基于DSP Builder的FPGA设计方法,以一个低通的16阶FIR滤波器的实现为例,通过生成的滤波器顶层模块文件与A/D模块文件设计,在联星科技的NC-

本文探讨了基于现场可编程门阵列（FPGA）的卷积神经网络（CNN）设计与实现。在计算机视觉应用中，CNN已经取得了巨大的成功，这部分归因于其固有的并行架构。文章分析了CNN的这种并行性，并基于这种特性，提出了一个并行的CNN前向传播架构。通过实验验证，在操作频率为110MHz的情况下，该架构使得FPGA的峰值运算速度可以达到0.48 GOP/s（Giga Operations Per Second），与ARM Mali-T628 GPU平台相比，其速度能达到23.5倍。 为实现该架构，研究者们需要对CNN的各个组成部分有深入理解，包括卷积层、激活函数（如ReLU）、池化层、全连接层等。CNN由许多层组成，其中卷积层用于特征提取，激活函数为非线性转换层，池化层用于降低特征维度以及防止过拟合，全连接层则用于分类决策。文章中提及的AlexNet网络是深度CNN的一个实例，它在2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获得冠军，并大大推动了CNN在深度学习领域的应用。 文中还提到，FPGA作为可编程的硬件加速器，在并行计算方面表现出色。FPGA的可编程性允许设计者为特定的算法优化硬件，从而在特定任务上实现高性能。这种灵活性使得FPGA特别适合于实现并行的CNN前向传播。FPGA能够达到的高运算速度与高效的资源利用率使其成为加速深度学习任务的有力候选者。 在具体实现CNN时，FPGA需要映射到大量的处理单元（PE，Processing Element）。这些PE负责执行CNN中的计算任务，例如矩阵乘法、卷积运算等。文中提到了不同类型的PE和它们在不同尺寸的卷积核上的应用。这些处理元素的高效使用与优化是实现高效CNN的关键。 对于FPGA的使用，研究人员还面临挑战，包括如何有效地映射CNN模型到FPGA硬件资源上，以及如何优化数据流和计算流程以最小化处理时间和功耗。这些问题的解决需要对FPGA的内部结构及其与CNN操作之间的关系有深入理解。 文中提到的实验结果显示，在相同的操作频率下，FPGA实现的CNN架构达到了比ARM Mali-T628 GPU平台高23.5倍的计算速度。这说明，尽管GPU在处理并行任务方面也有很好的性能，但在某些应用中，针对特定算法优化的FPGA解决方案在速度上具有明显优势。 文章中也提到了一些关键技术参数，如CNN的参数数量、存储需求等，这对于评估FPGA实现的成本效益至关重要。例如，CNN模型AlexNet的参数量为6100万，其中前三个卷积层的参数数量分别为27万（C1层）、170万（C2层）和120万（C3层）。这些参数直接关联到FPGA上实现时需要的存储器资源以及带宽需求。 总结来说，本文通过设计和实现基于FPGA的CNN，展示了FPGA在深度学习应用中的巨大潜力，特别是在对实时性和能效有极高要求的场景下。通过充分挖掘CNN并行架构的特性以及FPGA的可编程优势，研究人员可以在某些应用中获得比传统GPU更快的加速效果。随着FPGA技术的不断进步和CNN应用领域的不断拓展，基于FPGA的CNN实现将继续成为研究热点，推动着人工智能技术的发展。