基于FPGA的实时图像处理技术，特别是使用帧间差分法实现运动物体的实时追踪。首先阐述了运动追踪与物体跟踪技术的重要性和应用场景，然后深入讲解了帧间差分法的技术原理，即通过比较连续帧之间的像素差异来检测运动物体。接着，文章重点描述了FPGA在实时图像处理中的优势及其具体实现步骤，包括图像采集、预处理、帧间差分、追踪处理以及输出显示。最后，文章展示了如何利用Quartus和Vivado这两个常用FPGA开发工具完成整个系统的搭建，并简要提及了未来的应用前景和技术发展方向。 适用人群：从事图像处理、运动追踪研究的专业人士，以及对FPGA开发感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要高效率、低延迟的实时图像处理场合，如安防监控、智能交通、体育赛事等领域，旨在实现对运动物体的精确追踪。 其他说明：文中还提供了一个简单的Python代码片段用于演示帧间差分法的基本流程，但在实际FPGA实现中需要使用硬件描述语言进行复杂逻辑设计。

内容概要：本文详细介绍了如何利用FPGA进行高效的实时图像处理，重点在于使用帧间差分法实现运动追踪和物体检测。文中首先阐述了系统的硬件架构，包括图像缓存、差分计算和目标标记三个主要模块。接着深入探讨了各个模块的具体实现细节，如双口RAM用于帧缓存、Verilog代码实现差分计算以及形态学处理去除噪点。此外，还讨论了如何通过连通域标记算法优化运动区域识别，并展示了如何在HDMI输出层叠显示运动区域。文章强调了硬件实现的优势，特别是在资源受限的情况下，帧间差分法能够显著提升处理速度和效率。最后，作者分享了一些实际部署中的经验和教训，如时钟域交叉问题、形态学处理的优化以及阈值自适应调整。 适合人群：对FPGA开发和实时图像处理感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是有一定硬件编程基础的人群。 使用场景及目标：适用于需要快速响应和低延迟的运动追踪应用场景，如安防监控、工业自动化等领域。目标是帮助读者掌握FPGA在实时图像处理中的应用技巧，理解帧间差分法的工作原理及其优势。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码片段和实现思路，还分享了许多实战经验，有助于读者更好地理解和应用相关技术。

内容概要：本文详细介绍了使用Python进行流体力学和传热学数值计算的方法，涵盖了有限差分法、有限体积法以及格子玻尔兹曼方法（LBM）。首先，通过一维对流方程展示了迎风差分格式的应用，确保数值解的稳定性。接着，利用有限体积法解决了扩散方程，强调了其在守恒性方面的优势。然后，深入探讨了LBM在处理复杂流动问题中的优越性，特别是在顶盖驱动流中的应用。此外，还讨论了泊松方程的压力场求解方法，包括显式和隐式格式的选择及其稳定性。最后，结合具体实例，如管道流动模拟，展示了多种数值方法的综合应用。 适合人群：具备一定编程基础并对流体力学和传热学感兴趣的工程师、研究人员及学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解流体力学和传热学数值计算原理的人群，旨在帮助他们掌握不同的数值方法及其应用场景，提高解决实际工程问题的能力。 其他说明：文中提供了丰富的Python代码示例，便于读者理解和实践。同时，强调了数值方法的稳定性和准确性，指出了每种方法的优点和局限性。

"FDTD复现技术：法诺共振、等离子激元、MIM介质超表面折射率传感器及MIM波导的时域有限差分法模拟研究与实践",FDTD复现:用时域有限差分法FDTD去复现的几篇lunwen lunwen关于法诺共振、等离子激元、MIM介质超表面折射率传感器、MIM波导 附送FDTD学习知识库 ,FDTD复现; 法诺共振; 等离子激元; MIM介质超表面折射率传感器; MIM波导; FDTD学习知识库,FDTD复现：多篇论文研究法诺共振与等离子激元等物理现象 时域有限差分法（FDTD）是一种数值计算技术，被广泛应用于电磁波在时空中传播的模拟。FDTD方法的原理是通过在离散的时间和空间网格上应用差分方程来模拟电场和磁场的变化。这种方法能够精确模拟各种电磁现象，包括但不限于反射、折射、衍射等。 在本研究中，FDTD复现技术被用来探索法诺共振、等离子激元、以及金属-绝缘体-金属（MIM）介质超表面折射率传感器和MIM波导。法诺共振是指特定频率下的光波在介质中产生共振吸收的现象，这一现象在设计光学滤波器和传感器等领域有着重要的应用价值。等离子激元是指金属表面的自由电子与入射光子相互作用产生的表面等离子体，它能够在纳米尺度上操纵光波，为纳米光子学的发展提供了新的可能。 MIM结构是一种特殊的光学结构，由两层金属和夹在中间的一层绝缘体组成。这种结构能够在亚波长尺度上操纵光的传播，使得其在制作微型光学设备、如传感器和波导等方面具有独特优势。MIM介质超表面折射率传感器便是利用MIM结构的光学特性来测量介质的折射率变化，具有高灵敏度和快速响应的特点。 MIM波导则是一种利用金属-绝缘体-金属结构导引光波的波导，它在集成光路、光学通信和传感等领域有着潜在应用。波导中的光波传输可以通过改变波导的尺寸和材料来控制，实现光信号的放大、转换和调制等功能。 FDTD复现技术的实践不仅加深了对法诺共振和等离子激元等物理现象的理解，也为开发新型光学设备提供了强有力的理论支持和设计工具。通过FDTD模拟，研究者可以在计算机上对光学器件进行预设计和优化，从而减少实验成本，加速研发进程。 此外，附送的FDTD学习知识库为学习者提供了一个系统化的学习路径，帮助他们更好地掌握FDTD方法，以便于在未来的科研和工程实践中应用这一技术。 整体而言，FDTD复现技术在现代光学和光子学领域的研究和应用中扮演着举足轻重的角色。通过复现研究，我们可以更深入地理解光学现象的本质，开发出性能更为优越的光子学器件，并推动相关科技的快速发展。

基于FPGA的运动目标检测跟踪系统：从顶层设计到模块实现的全流程实践（进阶版结合XY轴舵机控制）,基于FPGA的运动目标检测跟踪系统项目 ，FPGA项目，FPGA图像处理 FPGA项目 采用帧间差分法作为核心算法，该项目涉及图像采集，颜色空间转，帧间差分核心算法，腐蚀等形态学处理，目标定位，目标标识，图像显示等模块。 通过该项目可以学习到以下两方面内容 1.FPGA顶层架构设计、各功能模块详细设计、模块间接口设计； 2.各模块的RTL编写与仿真，在线逻辑分析，程序调试等。 本项目提供完整项目源程序，仿真程序，在线逻辑分析，以及讲解等 ***另有结合XY两轴舵机控制的进阶版本，详细信息欢迎咨询*** 涉及整个项目流程的完整实现，适合于FPGA学习者，对于提高FPGA设计能力有很大的帮助。 非诚勿扰 主页还有更多有关FPGA图像处理算法实现的项目，欢迎咨询。 其中包括： 1.颜色空间转 2.快速中值滤波算法 3.sobel边缘检测算法 4.OTSU（最大类间方差）算法 5.卡尔曼滤波算法 6.局部自适应分割算法 7.目标检测与跟踪算法 8.图像增强去雾算法 #FPGA #图像处理 #

《FDTD Solutions软件教程——微纳光学仿真利器》 FDTD Solutions是一款强大的微纳光学领域仿真软件，基于Lumerical公司开发的时域有限差分法（Finite-Difference Time-Domain，简称FDTD）。该软件广泛应用于光学器件、超表面等微纳结构的设计和分析，具有直观易用的计算机辅助设计模拟编辑功能，丰富的材料数据库，以及强大的脚本语言支持，为科研和工程人员提供了灵活多样的仿真工具。 在最新版8.6中，FDTD Solutions引入了一系列新特性，如用户可定义的材料模型，允许用户直接修改更新方程，以适应各种非线性、负折射率等复杂材料的建模。此外，新增了对非对角各向异性介质的支持，可以处理具有9元介电常数张量矩阵的材料，这对于研究光在复杂材料中的传播行为至关重要。 软件的材料数据库不断更新，加入了如顺磁性材料、拉曼-可尔模型和四级、二电子激光模式等新材料模型，能够模拟硅的拉曼效应、孤子传播和激光动力学等现象。同时，用户可以通过应用程序库获取这些新材料模型的示例，进行实际操作学习。 FDTD Solutions的脚本语言功能强大，涵盖了系统控制、变量操作、运算符、函数、循环和条件语句、绘图命令、实体对象的添加和操作、模拟计算运行、量度与规范化、测量和优化数据、近场和远场投影、光栅投影等功能。这使得用户可以编写自定义脚本来实现复杂的仿真需求，极大地扩展了软件的适用范围。 在模拟计算方面，FDTD Solutions提供了模式扩展监视器、可旋转模式光源和场分析工具，便于用户分析计算结果。新版本还改进了材料拟合功能，增强了计算结果的管理和可视化，以及支持在任意角度导入TFSF光源，提升了模拟的准确性和效率。 7.5及更早版本也引入了诸如参数扫描、优化处理、实体对象库、并行模拟计算等特性，逐步完善了软件的功能，使其在微纳光学仿真领域保持着领先地位。 FDTD Solutions的安装和许可流程简化，支持多种操作系统，如Mac OS X和Windows 7，以及共形网格的使用，都表明了其致力于提供跨平台、高效且用户友好的解决方案的决心。 总之，FDTD Solutions是微纳光学领域不可或缺的仿真工具，通过其强大的功能和持续的更新，为科研人员提供了精确、全面的模拟环境，推动了微纳光学技术的发展和创新。对于希望深入理解和应用微纳光学的人来说，掌握FDTD Solutions的操作和应用无疑将大大提高其研究和设计能力。

对比有限差分法和打靶法求解非线性常微分方程两点边值问题的近似解: , 并将计算结果与精确解作图进行比较，并对比牛顿迭代法在这两种方法的应用情况。

用有限差分法求解方程，里面有两个文件，其中一个是泊松方程，另外一个是求解其他势能的方程

实验题目 考虑定解问题 方向步长取，网格比，分别用： (1)古典显格式； (2)古典隐格式； (3)Crank-Nicolson格式 计算的解，并比较结果、分析原因(精确解：)。 1算法原理与流程图 2程序代码及注释 3算例求解过程 4讨论与结论

擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。