基于暗通道先验的图像去雾算法是一种有效的图像恢复技术，它能够从雾化图像中去除干扰，恢复出清晰的场景。该算法的核心思想在于利用暗通道先验知识来估计图像中的透射率，并通过这一估计值来达到去除雾气的目的。在无雾图像中，暗通道通常具有很低的强度值，基于这一事实，算法提出者通过大量的无雾图像数据统计分析，发现大多数非天空的场景像素在暗通道中的值往往在[0,16]的范围之内。利用这个规律，可以推断出带有雾气的图像中的暗通道在相同的强度区间内，进而推算出透射率。 透射率的准确估计对于图像去雾的效果至关重要。算法通过构建一个透射率模型，结合原始雾化图像，可以计算得到透射图，这个透射图反映了场景中各个部分的能见度。接着，利用大气散射模型结合透射图和暗通道特征，可以对原始图像进行处理，从而得到去雾后的图像。 本文除了介绍算法的理论基础和步骤之外，还特别关注了算法的硬件实现。Verilog作为一种广泛使用的硬件描述语言，非常适合用来实现图像处理算法，尤其是在FPGA（现场可编程门阵列）这类硬件平台上。使用Verilog对图像去雾算法进行硬件描述，可以让算法在FPGA上进行实时或接近实时的图像处理，这对于需要高响应速度的图像处理应用来说非常有价值。例如，在自动驾驶车辆的视觉系统中，快速准确地处理摄像机捕捉到的图像对于安全驾驶至关重要，FPGA实现的图像去雾算法可以在这方面发挥重要作用。 在硬件实现的过程中，Modelsim作为一种仿真工具，也扮演了不可或缺的角色。它允许设计者在将Verilog代码部署到实际硬件之前对其进行测试和验证，确保算法的正确性和效率。通过Modelsim进行仿真，可以发现并修正逻辑错误，优化代码性能，从而确保在FPGA上实现时能够达到预期的效果。 基于暗通道先验的图像去雾算法不仅在理论和算法层面具有创新性，而且其在硬件层面的实现也为图像处理领域提供了新的可能性。利用Verilog将该算法部署到FPGA平台，配合Modelsim的仿真验证，该技术的应用范围和效率得到了极大的提升。

本系统采用verilog硬件开发描述语言，从门级进行搭建十六位原码乘法器，并用modelsim仿真工具对其进行仿真。

ModelSim SE 2020是一款专业强大的硬件描述语言(HDL)仿真软件，专注于为FPGA和ASIC设计提供RTL级和门级电路仿真。它将单内核模拟器技术和VHDL及Verilog的统一调试环境相结合，利用混合型仿真引擎和Tcl/Tk技术，提供专业级的编译、仿真、调试能力。该软件特别强调智能设计调试环境，通过简单直观的方式加速开发和测试流程，显著减少设计人员的工作量，同时提升设计质量和调试效率。 ModelSim SE 2020的优势在于其全面优化和升级的功能，包括更加智能的图形用户界面(GUI)，能够有效利用桌面空间并提供直观的交互式图形元素排列方式，使得用户可以轻松操作。此外，该版本还提供了内存窗口，允许用户以直观、灵活的方式查看和调试设计内存，支持从文件加载或通过预设值来初始化内存，进一步节省了时间。波形和结果查看方面，ModelSim SE 2020提供了高性能的全功能波形窗口，用户可以进行波形比较，并利用强大的时间过滤功能处理仿真结果之间的时序差异。 软件还集成了源窗口模板和向导，利用这些工具，用户可以快速开发HDL代码而无需记住复杂的语法，这对于新手和高级HDL开发人员都是极大的时间节省。项目管理器功能大幅简化了文件和库的组织工作，并且能够保存每个项目的设置，便于从上次中断处重新启动模拟器。 在代码覆盖率方面，ModelSim SE 2020支持语句、表达式、条件、切换以及有限状态机(FSM)覆盖范围，同时提供代码覆盖率浏览器，使得用户能够灵活管理指标。基于断言的验证(ABV)解决方案也是该软件的一个特色，支持SystemVerilog断言(SVA)、属性规范语言(PSL)或两者的组合。 在成本效益方面，ModelSim SE 2020提供了功能强大的仿真解决方案，非常适合验证中小型FPGA设计，尤其是那些具有复杂任务关键功能的设计。该软件还支持与HDL Designer和HDL Author的结合使用，为用户提供了更多元化的仿真和设计环境。

modelsim_6.5b是和Quartus_9.1配套的版本 运行“MentorKG.exe”来更新“LICENSE.TXT”文件。 然后将LICENSE.TXT后缀改为LICENSE.dat 然后将LICENSE.dat放在modelsim的win32aloem目录下 然后在环境变量中的用户环境变量中添加两个环境变量：LM_LICENSE_FILE：E:\altera\91\modelsim_ae\win32aloem\LICENSE.dat MGLS_LICENSE_FILE：E:\altera\91\modelsim_ae\win32aloem\LICENSE.dat 这样就激活成功了！

在当前快速发展的科技背景下，车牌识别技术已经成为智能交通系统中不可或缺的一环。随着计算机视觉与机器学习的不断进步，车牌识别系统的准确性和实用性得到了极大的提升。达芬奇FPGA开发板xc7a35t的引入，为车牌识别项目提供了一种全新的硬件支持平台。 通过使用Vivado设计平台和ModelSim仿真软件，项目开发人员能够在FPGA上实现高效的车牌识别算法。Vivado是一种现代化的集成电路设计解决方案，它支持从设计输入到实现的整个过程，包括硬件描述语言(HDL)的编译、综合、实现以及设备编程。ModelSim则是被广泛使用的仿真工具，它允许设计师在物理硬件制造之前进行广泛的测试和验证。 在进行车牌识别项目时，开发人员首先需要对车牌图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、滤波去噪等步骤，以减少图像的复杂度并突出车牌区域。接下来，利用字符分割技术从车牌区域中分离出单个字符，再通过字符识别算法识别出字符的文本信息。在这一过程中，机器学习方法如支持向量机(SVM)、深度学习网络等可以被应用来提升识别的准确率。 完成识别后，该项目的实施可能会涉及到多个环节，例如将识别结果与数据库进行比对，以验证车牌的有效性；或将识别结果发送到交通管理系统中，用于实时监控和管理交通流量。这些功能的实现不仅需要强大的算法支持，还需要一个稳定可靠的硬件平台。 本项目的思维导图作为辅助材料，为项目规划和进度跟踪提供了直观的展示，有助于开发者对整个车牌识别流程和各个模块进行细致的管理和优化。通过这种方式，开发者能够更容易地识别出项目中的关键点和潜在的瓶颈，从而在实际部署中确保车牌识别系统的高效和准确。 此外，将本项目纳入个人简历，不仅可以展示个人的技术能力，还能够体现项目管理能力和解决复杂问题的实践经验。这对于求职者来说，是增加就业竞争力的有力工具。通过简历中对项目细节的描述，求职者能够向潜在雇主证明自己在实际工作中解决问题的能力以及对新技术的掌握程度。 此外，本项目的实施还可能涉及到用户接口设计，包括如何与司机或交通管理员进行交互，如何展示识别结果等，这些都是在实际应用中需要考虑的用户界面问题。因此，本项目的成功不仅取决于技术的实现，还取决于如何将技术成果转化为用户友好的产品。 在项目的技术分析和博客文章中，开发者不仅需要总结技术实现的过程，还要深入探讨各项技术如何协同工作以达到最终的目标。这些分析文档不仅是对项目的深度反思，也可以作为未来项目开发的参考和借鉴。通过这种方式，技术团队能够持续学习和进步，进而推动整个行业的发展。 本项目作为一个典型的FPGA应用案例，充分展示了硬件平台在智能图像处理中的潜力。同时，它也证明了个人技术能力和项目经验在职业发展中的重要性。随着社会的不断进步，类似的技术项目将成为更多求职者和开发者提升自身价值的跳板。

simulink与modelsim联合仿真buck闭环设计 主电路用simulink搭建，控制电路完全有verilog语言实现（包括DPWM,PI补偿器) 适用于验证基于fpga的电力电子变换器控制，由于控制回路完全由verilog语言编写，因此仿真验证通过，可直接下载进fpga板子，极大缩短了开发数字电源的研发周期。 buck变换器指标如下： (*额定输入电压*) Vin->20, (*最大输入电压*) Vin_max->25, (*最小输入电压*) Vin_min->15, (*输出电压*)Vo>10, (*开关频率*)fs->50*10^3, (*输出功率*)Po->100, (*最小占空比*)Dmin->0.1, (*额定占空比*)D ->0.5, (*最大占空比*) Dmax->0.6, (*额定输出电流*) Io-> 10 包括：buck主电路以及控制回路设计文档，仿真文件。 以及simulink与modelsim的联合仿真调试说明文档。

modelsim 10.6d se x64版本，能够配合vivado 2019.1的的最新版本，亲测可用，解决了安装过程闪屏的问题，带破解程序，强烈推荐。

FPGA多运动目标检测（背景帧差法）； Modelsim仿真 Xilinx FPGA + ov5640 + VGA LCD HDMI显示的Verilog程序（通过四端口的DDR3，进行背景图像和待检测图像的缓存） 使用背景帧差法实现多个运动目标的检测，并进行了识别框合并处理 ,FPGA; 背景帧差法多运动目标检测; Modelsim仿真; Xilinx FPGA; ov5640摄像头; VGA LCD HDMI显示; DDR3缓存; 识别框合并处理。,基于FPGA的背景帧差法多运动目标检测与识别合并处理

内容概要：本文详细介绍了如何在FPGA上使用Verilog实现N级CIC滤波器的设计方法及其在Quartus II 18.0中的应用。首先解释了CIC滤波器的基本结构，即由积分器和梳状滤波器组成，重点在于参数化的Verilog代码实现。文中提供了具体的积分器和梳状滤波器的Verilog代码片段，展示了如何处理符号扩展、延迟线、以及多级级联时的位宽管理等问题。同时，讨论了仿真过程中的一些技巧，如利用Matlab生成测试信号、ModelSim查看频谱变化等。此外，还分享了一些常见的工程实践问题及解决方案，如时钟使能信号同步、复位信号去抖动、数据溢出饱和处理等。 适合人群：具有一定FPGA开发经验，熟悉Verilog语言的硬件工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要进行采样率转换、抗混叠滤波等应用场景的技术人员。主要目标是帮助读者掌握CIC滤波器的工作原理及其在FPGA上的高效实现方法。 其他说明：文章强调了在实际项目中可能会遇到的问题及解决办法，如Quartus II 18.0的特定设置、资源优化策略等。对于初学者来说，建议先确保功能正确再逐步优化性能。

视频四像素模式转单像素模式，输入数据96bit位宽，输出数据位宽24bit，输出时钟频率比输入时钟频率需提高4倍。仿真工程将testpattern测试图转换后再存为bmp位图。