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毫米波成像系统DSP处理单元设计及算法移植与实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 研究现状第12-17页
        1.2.1 无源毫米波成像系统国内外发展概况第12-14页
        1.2.2 数字信号处理器的发展状况第14-17页
    1.3 本论文的主要工作和章节安排第17-19页
        1.3.1 本论文的主要工作第17-18页
        1.3.2 本论文的章节安排第18-19页
第二章 毫米波无源成像及DSP单元开发技术基础第19-26页
    2.1 无源毫米波成像系统基本理论第19-21页
        2.1.1 黑体辐射特性第19-20页
        2.1.2 无源毫米波成像特点第20-21页
    2.2 无源毫米波成像系统的结构第21-22页
    2.3 DSP处理单元的开发基础第22-25页
        2.3.1 DSP单元的软件开发工具第22-23页
        2.3.2 DSP单元软硬件设计流程第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 DSP处理单元的软硬件设计及实现第26-46页
    3.1 DSP单元需求及选型分析第26-28页
        3.1.1 DSP单元需求分析第26-27页
        3.1.2 DSP芯片的选型分析第27-28页
    3.2 DSP硬件平台介绍第28-33页
        3.2.1 TMS320DM6437CPU功能介绍第30页
        3.2.2 TMS320DM6437流水线结构第30-31页
        3.2.3 TMS320DM6437两级内部存储结构第31-33页
    3.3 DSP单元接口模块的设计及实现第33-45页
        3.3.1 前端数据传输接口EMIFA的设计及实现第34-37页
        3.3.2 DSP与ARM接口设计及实现第37-39页
        3.3.3 DPS与上位机的数据通信第39-43页
        3.3.4 接口调试中遇到的问题和解决方法第43-45页
    3.4 本章小结第45-46页
第四章 毫米波成像系统相关处理算法分析第46-57页
    4.1 图像预处理算法第46-48页
    4.2 超分辨算法第48-51页
        4.2.1 毫米波图像梯度特性第48页
        4.2.2 超分辨重建的贝叶斯框架第48-50页
        4.2.3 基于梯度先验信息的超分辨重建算法流程第50-51页
    4.3 毫米波图像序列动目标提取算法第51-54页
        4.3.1 无源毫米波系统的成像模型第51-52页
        4.3.2 动目标提取算法第52-53页
        4.3.3 模型的更新策略第53-54页
    4.4 图像的融合算法第54-56页
        4.4.1 基于Kmeans算法的分割第54-55页
        4.4.2 NSCT变换多尺度分解第55页
        4.4.3 融合算法的流程第55-56页
    4.5 本章小结第56-57页
第五章 毫米波成像系统的算法移植与优化第57-75页
    5.1 DSP平台的C/C++程序开发第57-60页
        5.1.1 Q值的选取和动态Q值第57-58页
        5.1.2 存储器模型第58-59页
        5.1.3 DSP系统初始化第59-60页
    5.2 算法的移植与实现第60-68页
        5.2.1 图像预处理算法的实现第61-62页
        5.2.2 超分辨算法的移植与实现第62-64页
        5.2.3 动目标提取算法的移植与实现第64-65页
        5.2.4 融合算法的移植与实现第65-67页
        5.2.5 算法移植过程中遇到的难点和解决方法第67-68页
    5.3 DSP的算法优化第68-74页
        5.3.1 程序优化代码的数据结构第70-71页
        5.3.2 使用内嵌函数和流水线来优化C/C++代码第71-73页
        5.3.3 采用混合编程进行算法优化第73-74页
    5.4 本章总结第74-75页
第六章 总结与展望第75-77页
    6.1 工作总结第75页
    6.2 工作展望第75-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-81页
攻读硕士学位期间取得的成果第81-82页

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