基于CNN的姿势识别 帮助机器通过相机了解人类的行为很重要。 一旦实现，机器就可以对各种人体姿势做出不同的React。 但是该过程也非常困难，因为通常它非常缓慢且耗电，并且需要非常大的存储空间。 在这里，我们着重于实时姿势识别，并尝试使机器“知道”我们做出的姿势。 姿势识别系统由DE10-Nano SoC FPGA套件，相机和HDMI监视器组成。 SoC FPGA捕获来自摄像机的视频流，使用CNN模型识别人体姿势，最后通过HDMI接口显示原始视频和分类结果（站立，行走，挥动等）。 单据 我们在这里上传论文。 并演示了该项目的详细信息。 专案 我们上载我们的项目，包括Matlab，Python和Quartus。 软件版本为： Matlab R2017b 的Python 3.6.3 Python5.1.0 TensorFlow-gpu 1.3.0 Quartus 14.0

软件介绍: DE10-standard开发板随机软件光盘DE10_Standard_SystemBuilder.exe，对学习FPGA有参考价值。能够设置开发板参数，读取、写入、创建配置文件。

DodgeBall:Terasic DE10 Lite的DodgeBall游戏（主要为VHDL）

fpga_shapes_game 使用VHL在FPGA DE10 LiTE板上制作形状选择游戏

Altera 公司的DE10-standard开发板光盘，对学习FPGA有参考价值。

RISC-V核心Altera 该项目是围绕基本RISC-V核心的工具链和系统的实现。

Terasic DE10-Nano *套件的FPGA硬件设计 概述 为Terasic DE10-Nano *套件构建FPGA设计的说明。 该存储库为为套件的开发板构建演示FPGA映像提供支持，旨在与层结合使用。 在构建过程中创建了3个FPGA项目 de10-nano-base ：没有IP的基本设计，需要其他许可证 de10-nano-fft ：一个基于FPGA的FFT示例。 FFT IP确实需要许可证 de10-nano-mandelbrot ：Mandelbrot的FPGA实现。 Mandelbrot的输出显示在HDMI输出上 注意：可以在github项目的release部分中找到FPGA映像的已发布版本。 注意：只有发行版本才经过完整测试。 master分支可能会起作用，但尚未经过全面测试。 制作说明 基于Makefile的构建用于该项目，其产生以下输出： 编译的Intel *

友晶科技的培训课件，关于DE10-Nano开发板，里面包括： 1、使用软件创建quartus工程 2、创建Qsys系统 3、使用System Console与FPGA交互 4、创建HPS系统 5、U-boot与FPGA交互 6、Linux与FPGA交互

terasic-de10-nano-kit信息库 该存储库包含与Terasic Technologies Inc.的Terasic DE10-Nano开发工具包一起使用的代码示例和教程。有关更多详细信息，请参阅每个子目录中的README文件。 您可以从Terasic Technologies Inc.购买Terasic DE10-Nano开发套件。 教程文档 如果您更愿意下载教程的PDF文档而不是源存储库，则可以从GitHub *版本下载页面（下载它们。 其他名称和品牌可能是其他所有者的财产。

在FGPA上实现的RISCV CPU 玩人生游戏 什么为什么 回到大学时，我建立了Little Computer 3，该计算机最终在FPGA上运行，并导致灯闪烁。 我在工作时使用FPGA，有一天我想到，再次在FPGA上构建LC3，使其比闪烁的灯光更有用，这很有趣。 在工作中，我使用Quartus来构建FPGA设计，并且可以使用免费的lite版本。 它将FPGA搜索限制在Altera / Intel，但是熟悉该软件将使项目的这一部分变得更容易。 经过一番搜索之后，我选择了DE10Nano-Lite，因为它有很多内置的东西我可以尝试驱动，例如HDMI，GPIO，Shield，DDR3等，这笔钱相当可观。 当我开始计划时，我想起了用LC3汇编语言编写代码是多么烦人，而且我不确定是否可以使用C编译器。 因此，我研究了其他架构。 Z80似乎有一个不错的库可以工作，也许68000可以。 然后，我研究了