"基于FPGA的车牌识别系统：利用Verilog代码与Matlab仿真实现图像采集与红框标识，支持OV5640摄像头与HDMI显示，达芬奇系列板子兼容，XC7A35TFPGA芯片优化",基于FPGA的车牌识别系统：使用Verilog和Matlab仿真，OV5640图像采集与HDMI显示的红框车牌识别,基于FPGA的车牌识别系统verilog代码，包含verilog仿真代码，matlab仿真 OV5640采集图像，HDMI显示图像，车牌字符显示在车牌左上角，并且把车牌用红框框起。 正点原子达芬奇或者达芬奇pro都可以直接使用，fpga芯片xc7a35tfgg484，其他板子可参考修改。 ,基于FPGA的车牌识别系统;Verilog代码;Matlab仿真;OV5640图像采集;HDMI显示图像;车牌字符显示;红框框起车牌;正点原子达芬奇/达芬奇pro;XC7A35TFPGA芯片。,基于FPGA的达芬奇系列车牌识别系统Verilog代码：图像采集与红框显示

内容概要：本文详细介绍了基于FPGA的车牌识别系统的Verilog实现方法。系统由OV5640摄像头采集图像并通过HDMI实时显示，同时对车牌进行识别并在画面上叠加红框和识别结果。主要内容涵盖硬件架构设计、图像采集状态机、RGB转HSV的颜色空间转换、边缘检测算法、字符分割与识别以及HDMI显示控制等多个关键技术环节。文中还提供了详细的代码片段和调试技巧，确保系统的稳定性和高效性。 适合人群：具备FPGA开发经验的研发人员，尤其是从事图像处理和嵌入式系统开发的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要实时车牌识别的应用场景，如停车场管理、交通监控等。目标是提高车牌识别的准确率和速度，同时降低系统功耗和成本。 其他说明：文中提到的代码已在GitHub上开源，便于开发者参考和进一步优化。此外，文中还提到了一些常见的调试问题及其解决方案，帮助开发者更快地完成项目开发。

Jetson AGX Orin结合了NVIDIA的最新技术，是一款专为边缘计算设计的高性能嵌入式计算平台。它搭载了NVIDIA的Orin系统级芯片（SoC），该芯片集成了Arm架构的CPU核心、NVIDIA GPU以及专用AI处理器。这一组合使得Jetson AGX Orin能够提供强大的边缘AI处理能力，适用于各种需要本地高性能计算的应用，比如自动驾驶、机器人技术和工业物联网。 通过使用xdma驱动，开发者能够利用PCI Express（PCIe）总线实现与外部FPGA的高效数据通信。FPGA（现场可编程门阵列）是一种可以通过软件重新配置的芯片，广泛应用于需要高性能定制硬件加速的场合。在Jetson AGX Orin的环境下，xdma驱动支持开发者实现高速、低延迟的数据传输。 在操作FPGA时，内存操作是至关重要的一环。通常，FPGA会通过PCIe接口与Jetson AGX Orin进行连接。PCIe是一个高速串行计算机扩展总线标准，主要用于连接主板与高速外围设备。在Jetson AGX Orin平台上，开发者通过编程可以直接操作FPGA上的动态随机存取存储器（DDR）和基地址寄存器（BAR）地址。DDR是一种高性能的随机访问内存技术，而BAR则是PCIe设备用于报告和管理其内存区域的一种机制。开发者可以利用BAR来映射和访问FPGA内部的存储空间，从而实现更复杂的数据处理和传输任务。 为了更进一步理解如何在Jetson AGX Orin上利用xdma驱动进行内存操作，开发者需要深入了解PCIe的底层通信机制、xdma驱动的工作原理以及如何在操作系统层面上管理内存映射。此外，还需要对FPGA的内存结构有充分的认识，以便正确配置和使用DDR和BAR。 值得注意的是，这一过程还需要开发者具备一定的硬件编程能力和系统软件知识，包括但不限于对NVIDIA的CUDA编程模型、Linux操作系统以及FPGA开发工具链的理解。在进行系统设计时，还需要考虑到数据传输速率、实时性要求、电源管理以及热设计等方面的问题，以确保整个系统的稳定性和可靠性。 在硬件选择上，Zynq这个名字可能指的是Xilinx的Zynq系列芯片，这是一个将ARM处理器核心与FPGA逻辑集成在同一芯片上的产品线。在使用Jetson AGX Orin与Zynq系列FPGA的组合时，开发者能够创建出高度集成化的解决方案，适合需要在边缘执行高级AI推理任务的场景。 当开发者在Jetson AGX Orin上利用xdma驱动进行PCie操作FPGA时，涉及到的技术层面相当广泛，包括但不限于硬件选择、驱动编程、内存管理以及系统优化。这些知识的综合应用使得能够充分利用Jetson AGX Orin的计算潜能，以及将FPGA作为一种有效的硬件加速器来满足边缘计算的特定需求。

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

内容概要：本文详细介绍了基于ARM Cortex-M3 (LM3S6911) 和 FPGA (EP1C3) 架构的运动控制卡的工作原理及其源码实现。ARM主要负责复杂的插补算法计算，而FPGA专注于实时脉冲生成和I/O扩展。文中展示了关键代码片段，如环形缓冲区预加载机制、脉冲发生器的Verilog实现、输入信号的数字滤波以及多轴扩展方案。此外，还讨论了硬件设计中的注意事项，如PCB布局优化、电源模块更换带来的影响等。 适合人群：嵌入式系统开发者、运动控制系统工程师、硬件设计工程师、FPGA开发人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解ARM+FPGA协同工作的应用场景，特别是在运动控制领域。目标是帮助读者掌握如何利用这两种处理器的优势，实现高效、稳定的运动控制系统。 其他说明：文章不仅提供了详细的硬件和软件设计方案，还分享了一些实际工程中的经验和教训，如PCB布局优化、电源模块的选择等。这对于从事相关领域的工程师来说非常有价值。

ARM+FPGA架构运动控制卡方案：原理图、PCB图、源码全解析,ARM＋FPGA运动控制卡 运动控制卡方案 运动控制卡方案 运动控制卡 方案 资料包含此运动控制卡原理图，PCB图， FPGA源码，ARM去掉算法后的框架源码，联系后发邮箱。 本运动控制卡采用ARM单片机+FPGA架构； ARM单片机是基于Cortex-M3内核的LM3S6911，插补核心算法均在该ARM内完成，一方面通过以太网与上位机界面交加工数据，另一方面与FPGA（ALTERA的EP1C3）交加工脉冲计数与IO开关量等相关参数。 FPGA主要负责实时性的功能和开关量的扩展。 ,核心关键词：ARM＋FPGA运动控制卡；运动控制卡方案；原理图；PCB图；FPGA源码；ARM框架源码；Cortex-M3内核；插补核心算法；以太网通讯；FPGA实时性功能；开关量扩展。,ARM+FPGA运动控制卡：高精度实时控制方案

【工程源码】基于FPGA的音频采集+FFT频谱分析+VGA显示频谱值，非原创，网上下载的，不过进行了一点修改，原来的程序中用的是寄存器实现了9K的存储器，非常消耗逻辑资源，我给改成使用双口RAM存储了，资源立马降下来了，FFT使用的是VHDl格式的源码，不是IP核。

【AC620_OV5640V2_SDRAM_TFT800_Dual2.rar】这个压缩包文件提供了一套开源的FPGA设计，主要用于实现基于FPGA的双目摄像头系统。在这个项目中，设计者利用了FPGA的强大处理能力来处理来自两个OV5640摄像头传感器的图像数据。OV5640是一种常见的CMOS图像传感器，广泛应用于各种视觉应用中，如摄像头模块、无人机、机器人等，因其高分辨率（最高可达2592x1944像素）和良好的色彩还原性能而受到青睐。 该压缩包中的"5640Dual.png"可能是一张示意图，展示了如何将两个OV5640摄像头连接到FPGA板上，以实现双目视觉功能。双目视觉是模仿人眼的立体视觉原理，通过计算两个摄像头捕获的图像之间的视差来估算场景的深度信息，常用于3D建模、避障导航、自动驾驶等领域。 "AC620_OV5640V2_SDRAM_TFT800"可能是指一块特定的FPGA开发板，其中包含AC620 FPGA芯片，该芯片具有足够的逻辑资源来处理图像数据流，并且配备了SDRAM内存用于存储中间图像数据。同时，TFT800可能指的是一个800x480分辨率的TFT液晶显示屏，可以用来实时显示摄像头捕捉到的图像，便于调试和分析。 FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程的集成电路，允许用户根据需求配置其内部逻辑，实现定制化的数字信号处理。在这个项目中，CrazyBingo蜀黍编写的程序可能涵盖了图像采集、同步、预处理、视差计算等一系列步骤，所有这些都在FPGA硬件上实现，以达到高速、低延迟的效果。 双目摄像头系统的实现涉及以下几个关键技术点： 1. **摄像头同步**：为了得到精确的视差信息，两个摄像头必须同步拍摄，避免因时间差导致的图像对齐问题。 2. **图像采集与预处理**：FPGA需要处理OV5640传感器输出的RAW图像数据，进行色彩空间转换、图像校正等操作。 3. **特征匹配**：在两幅图像中找到对应点，这可以通过特征检测算法（如SIFT、SURF等）或像素级匹配完成。 4. **视差计算**：通过匹配点的坐标差计算出视差，进而求得距离信息。可以使用立体匹配算法，如基于成本聚合的算法（如Block Matching）或深度学习方法。 5. **结果展示**：将计算得到的3D信息或视差图显示在TFT屏幕上，帮助开发者直观理解系统性能。 由于设计者提到程序非原创，意味着这些功能可能是通过预先编写好的IP核或Verilog/VHDL代码实现的，用户只需在FPGA开发环境中导入并配置即可。这样的开源设计为FPGA爱好者和开发者提供了实践双目视觉技术的平台，有助于他们理解和学习相关技术，同时也降低了实验门槛。

FPGA——reg2reg路径的时序分析 FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）是一种基于门阵列的可编程逻辑器件，广泛应用于数字电路设计和开发中。reg2reg路径的时序分析是FPGA设计中一个非常重要的方面，因为它直接影响着系统的时序性能和可靠性。 在reg2reg路径的时序分析中，我们需要了解数据路径（data path）和时钟路径（clock path）的概念。数据路径是指数据在整个传输起点到传输终点所走过的路径，而时钟路径则是指时钟从源端到达各个寄存器输入端的路径。 在时序分析中，我们需要考虑两种路径：数据到达路径（data arrival path）和数据所需路径（data required path）。数据到达路径是指数据在两个寄存器间传输的实际所需时间，而数据所需路径则是指为了确保稳定、可靠且有效的传输，数据在两个寄存器间传输的理论所需时间。 在reg2reg路径的时序分析中，我们需要了解setup relationship和hold relationship及其与launch edge和latch edge之间的关系。Setup relationship是指在正常情况下，两个相邻的寄存器，后一级寄存器每次锁存的数据应该是前一级寄存器上一个时钟周期锁存过的数据。Hold relationship则是指保持时间，即后一级寄存器的保持时间很可能遭到上一级寄存器同一个时钟周期所传输数据的“侵犯”。 在时序分析中，我们可以得到比较理想的reg2reg传输的建立时间和保持时间余量（slack）计算公式： 建立时间余量的计算公式：Setup time slack = Data Required Time – Data Arrival Time 保持时间余量的计算公式：Hold time slack = Data Arrival Time – Data Required Time 这些公式的应用可以帮助我们更好地理解和优化FPGA设计的时序性能，从而提高系统的可靠性和稳定性。 在实际应用中，reg2reg路径的时序分析可以应用于各种数字电路设计和开发，例如数字信号处理、数字控制系统、计算机网络等领域。同时，这种分析方法也可以应用于其他类型的数字电路设计和开发中，例如ASIC设计、SoC设计等。 reg2reg路径的时序分析是FPGA设计中一个非常重要的方面，通过了解数据路径、时钟路径、setup relationship和hold relationship等概念，我们可以更好地理解和优化FPGA设计的时序性能，从而提高系统的可靠性和稳定性。

PXIe PXI背板技术：全混合架构、14GB/s系统带宽，兼容主流控制器，设计与应用详解（含设计文件、原理图&PCB、FPGA源码）,全混合多槽系统 - 高效的PXIe PXI背板架构，兼容主流厂商控制器，系统带宽高达14GB/s的解决方案。,PXIe PXI背板 全混合8槽 4 Link架构 系统带宽14GB s 兼容主流PXIe厂商PXIe控制器 PXIe PXI背板 全混合8槽 4 Link架构 系统带宽14GB s 单槽4GB s 兼容主流PXIe厂商PXIe控制器 远程开关控制接口 设计文件 原理图&PCB FPGA源码 可直接制板 问 1.FPGA加载哪一份mcs？最新20220314么？功能是否已测试完善？ 2.机箱的结构设计是否有注意事项要求文档？ 3. PXIe 中断能不能正常使用？ 4.背板能否在线复位(包括PC端和板卡端) ？ 5.BOM中的元器件是否有停产的或者很难买到的？ 6.该背板有无集成到机箱中的使用经历？ 答 1、对的，加载20220314.mcs，功能都OK了。 2、没有结构要求文档，注意连接器位置就可以。 3、中断可以正常使用，项目中用过。 4、