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CPLD/FPGA是目前应用最为广泛的两种可编程专用集成电路（ASIC）， 特别适合于产品的样品开发与小批量生产。本书从现代电子系统设计的角度出发，以全球著名的可编程逻辑器件供应商Xilinx 公司的产品为背景，系统全面地介绍该公司的CPLD/FPGA 产品的结构原理、性能特点、设计方法以及相应的EDA工具软件，重点介绍CPLD/FPGA在数字系统设计、数字通信与数字信号处理等领域中的应用。   本书内容新颖、技术先进、由浅入深，既有关于大规模可编程逻辑器件的系统论述，又有丰富的设计应用实例。对于从事各类电子系统（通信、雷达、程控交换、计算机等）设计的科研人员和应用设计工程师，这是一本具有实用价值的新技术应用参考书。本书也可作为高等院校电子类高年级本科生或研究生的教材或教学参考书。   随着电子技术的不断发展与进步，电子系统的设计方法发生了很大的变化，传统的设计方法正逐步退出历史舞台，而基于EDA技术的芯片设计正在成为电子系统设计的主流。大规模可编程逻辑器件CPLD和FPGA是当今应用最广泛的两类可编程专用集成电路（ASIC），电子设计工程师利用它可以在办公室或实验室里设计出所需的专用集成电路，从而大大缩短了产品上市时间，降低了开发成本。此外，可编程逻辑器件还具有静态可重复编程和动态在系统重构的特性，使得硬件的功能可以像软件-样通过编程来修改，这样就极大地提高了电子系统设计的灵活性和通用性。   由于具备上述两方面特点，CPLD和FPGA受到了世界范围内广大电子设计工程师的普遍欢迎，应用日益广泛。与此同时，可编程ASIC本身也在近几年得到了迅速的发展，其集成度、工作速度不断提高。目前已有单片可用门数超过300万门。工作频率可达200 MHz以上的可编程ASIC芯片问世。由于结构和工艺的改进，可编程ASIC芯片上包含的资源越来越丰富，可实现的功能越来越强，它们已成为当今实现电子系统集成化的重要手段。   Xilinx公司是全球著名的可编程逻辑器件供应商，也是FPGA器件的发明者，它在多年用户需求的基础上开发了多种性能优越的系列产品，其售后服务周全，用户涉及面广，是开发和研制产品的最佳选择之一”。 本书以Xilinx公司的产品为背景，系统介绍该公司的CPLD和FPGA典型产品的结构原理、性能特点、设计方法以及相应的EDA工具软件，详细介绍Foundation Series 开发软件的特点、安装和使用方法，重点介绍CPLD/FPGA在数字系统设计、数字通信与数字信号处理等领域中的应用。除此以外，还对JTAG边界扫描测试电路以及硬件描述语言VHDL的基本概念作了简要的介绍。本书在选材上注重内容新颖、技术先进，并在书中给出了经实践验证的大量设计实例，希望能对读者迅速掌握大规模可编程逻辑器件设计与应用有所帮助。同时，为保证书中实例不受具体器件限制，本书所有实例均采用VHDL语言或Verilog HDL语言编写，可以方便地移植到其他公司（如Altera、LarTIce、 Actel 等）的CPLD/FPGA器件中。

污水处理程序 工厂污水处理控制系统。 西门子PLC200smart和上位机wincc（版本号V7.4）污水处理控制系统，带图纸，带分配点位，带管道图，带PLC程序，带上位机程序，上位机画面，真实工程项目，已稳定运行两年多 约三百万的项目！非常值得借鉴学习。

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传统的单脉冲测向方法主要有3种，分别是半阵法、加权法和和差比幅法。其实这3种方法都需要形成和波束和差波束，只是波束形成的方法不同，进一步来说，就是和波束、差波束的权值计算的方法不同。有关半阵法的原理及仿真可以参考博文链接: 单脉冲测角-半阵法。在了解单脉冲测向之前，首先要知道普通波束形成，普通波束形成就是设计一组权值，使得对各个阵元接收到的信号进行加权求和之后，形成一种空间滤波，选择性的接收期望方向的信号而抑制其他方向的信号。在实际情况中，前端处理得到的波束指向角 不一定等于 ，但真实角度一般出于波束的3dB带宽以内。因此我们就需要一种方法在已知确知波束指向角的情况下测量期望信号的真实方向。单脉冲测角就是用于解决该问题。通常情况下，单脉冲测角需要在阵列的输出端分别形成和波束和差波束，其中和波束要求在波束指向处形成主瓣增益，而差波束则要求在波束指向处形成零陷。然后利用单脉冲比即和差比估计出期望信号方向与波束指向间的插值半阵法和加权法最大的局限性在于，它们

数据类型：8位灰度或索引色，16位无符号整数，32位浮点和RGB色彩。 文件格式：读写全部支持的数据类型为TIFF（非压缩）或原始数据。 打开和保存GIF，JPEG，BMP，。PGM，FITS和ASCII。打开DICOM。使用URL打开的TIFF、GIF文件、JPEG文件、DICOMs和原始数据。也能够扩展很多其它格式 的插件。 图像增强：支持平滑。锐化，边缘检測。中值滤波和阈值的8位灰度和RGB彩色图像。 交互方式调整亮度和8位，16位和32位图像的对照度。 几何操作：裁剪，缩放。调整大小和旋转。翻转垂直或水平。 分析：測量面积。平均值，标准偏差，最小的选择和最大或整个图像。 測量长度和角度。使用现实世界中的度量单位。如毫米。校准使用密度标准。生成柱状图和剖面图。 色彩处理：分裂一个32位彩色图像转换成RGB或HSV分量。 合并8位组件成彩色图像。RGB图像转换为8位索引颜色。应用伪彩色调色板为灰度图像。

红外图像处理算法的研究 学位论文 内容详实 论述清晰 针对红外图象特征

SincNet SincNet是用于处理原始音频样本的神经体系结构。 这是一种新颖的卷积神经网络（CNN），它鼓励第一个卷积层发现更多有意义的滤波器。 SincNet基于参数化的Sinc函数，这些函数实现了带通滤波器。 与学习每个滤波器的所有元素的标准CNN相比，所提出的方法只能从数据中直接学习低和高截止频率。 这提供了一种非常紧凑而有效的方式来导出专门针对所需应用进行了调整的定制滤波器组。 该项目发布了一系列代码和实用程序，可通过SincNet进行说话人识别。 使用TIMIT数据库提供了说话人识别的示例。 如果您对应用于语音识别的SincNet感兴趣，可以查看PyTorch-Kaldi