基于DSP的空中风测量系统研究与实现
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·课题主要工作 | 第15页 |
| ·章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 系统设计 | 第17-28页 |
| ·系统性能要求与设计思想 | 第17-18页 |
| ·主要性能要求 | 第17-18页 |
| ·总体设计思想 | 第18页 |
| ·DSP 硬件平台设计 | 第18-24页 |
| ·硬件平台总体设计 | 第18-19页 |
| ·DSP 主控制器 | 第19-21页 |
| ·视频采集与输出模块 | 第21页 |
| ·角度感应模块 | 第21-22页 |
| ·网络模块 | 第22-23页 |
| ·无线同步数传模块 | 第23-24页 |
| ·云台电机控制模块 | 第24页 |
| ·DSP 软件系统设计 | 第24-28页 |
| ·TI DSP 软件系统 | 第24-25页 |
| ·软件系统整体框架设计 | 第25-28页 |
| 第三章 识别算法研究与实现 | 第28-50页 |
| ·模式识别简介 | 第28-30页 |
| ·模式识别方法与过程 | 第28-29页 |
| ·本系统的模式识别总体方案 | 第29-30页 |
| ·数据获取与表示 | 第30-36页 |
| ·颜色特征 | 第30-33页 |
| ·纹理特征 | 第33-36页 |
| ·特征提取与选择 | 第36-42页 |
| ·类别可分判据 | 第37-38页 |
| ·特征选择中的直接选择 | 第38-39页 |
| ·分支定界法的原理与实现 | 第39-42页 |
| ·训练和学习 | 第42-45页 |
| ·判别域原理 | 第42-43页 |
| ·Fisher 判别获取权矢量 | 第43-45页 |
| ·基于DSP 的分类识别 | 第45-50页 |
| ·中心区域分块的识别 | 第45-46页 |
| ·区域生长 | 第46-47页 |
| ·链码识别 | 第47-50页 |
| 第四章 自动聚焦与云台电机的DSP 控制 | 第50-59页 |
| ·自动聚焦 | 第50-53页 |
| ·图像聚焦的一般方法 | 第50-51页 |
| ·聚焦算法的实现 | 第51-53页 |
| ·云台电机的DSP 控制 | 第53-57页 |
| ·直流电机的控制方法 | 第53-55页 |
| ·本系统的DSP 电机控制设计 | 第55-56页 |
| ·位置信息的修正 | 第56-57页 |
| ·双目三维重构 | 第57-59页 |
| 第五章 DSP 算法实现和优化 | 第59-75页 |
| ·识别跟踪算法在DSP 上的实现 | 第59-60页 |
| ·DSP 内核结构及程序优化方法 | 第60-66页 |
| ·TMS320C642 内核体系结构 | 第60-62页 |
| ·DSP 程序优化方法 | 第62-66页 |
| ·主要算法优化 | 第66-75页 |
| ·纹理计算的优化 | 第66-72页 |
| ·聚焦评价函数的优化 | 第72-73页 |
| ·其他算法 | 第73-75页 |
| 第六章 系统评估 | 第75-78页 |
| 第七章 总结 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第84页 |
