基于EHMM算法的眼状态识别SoC设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景 | 第9-12页 |
| ·眼状态识别系统的研究现状 | 第9-11页 |
| ·SoC设计方法的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的研究意义 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13页 |
| ·课题来源 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 基于EHMM 眼状态识别系统算法分析 | 第15-23页 |
| ·EHMM 算法原理分析 | 第15-19页 |
| ·马尔科夫模型 | 第15页 |
| ·隐马尔科夫模型（HMM） | 第15-18页 |
| ·嵌入式隐马尔科夫模型（EHMM） | 第18-19页 |
| ·基于EHMM 眼状态识别 | 第19-22页 |
| ·人眼图像的EHMM 分析 | 第19-20页 |
| ·眼状态EHMM 参数训练过程 | 第20页 |
| ·基于EHMM 眼状态的识别流程分析 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于EHMM 眼状态识别SoC架构设计 | 第23-37页 |
| ·系统数据流分析 | 第23-24页 |
| ·眼状态识别IP核硬件架构分析 | 第24-28页 |
| ·串联架构 | 第24页 |
| ·并行架构 | 第24-25页 |
| ·并行流水线架构 | 第25-27页 |
| ·并行流水线架构的IP核内部结构 | 第27-28页 |
| ·眼状态识别SoC分析 | 第28-36页 |
| ·系统SoC架构 | 第28页 |
| ·模块的封装 | 第28-29页 |
| ·端口设计 | 第29-33页 |
| ·存储资源需求分析 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于EHMM 眼状态识别系统硬件模块设计 | 第37-54页 |
| ·2D-DCT模块 | 第37-42页 |
| ·2D-DCT算法原理分析 | 第37-39页 |
| ·2D-DCTIP核设计 | 第39-40页 |
| ·2D-DCTIP核验证 | 第40-42页 |
| ·基于混合高斯模型的概率计算模块 | 第42-49页 |
| ·混合高斯模型原理分析 | 第42-43页 |
| ·基于混合高斯模型的概率计算IP核设计 | 第43-47页 |
| ·基于混合高斯模型的概率计算IP 核验证 | 第47-49页 |
| ·Viterbi模块 | 第49-53页 |
| ·Viterbi算法原理分析 | 第49-51页 |
| ·ViterbiIP核设计 | 第51-52页 |
| ·ViterbiIP核验证 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 眼状态识别SoC系统的验证及结果分析 | 第54-60页 |
| ·基于EHMM 的眼状态识别SoC系统集成 | 第54-57页 |
| ·系统SoPC设计平台 | 第54-55页 |
| ·眼状态识别IP核的SOPC集成 | 第55-57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附件 | 第68页 |
