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Image-Down-Sampling-Custom-Processor: 本实现利用Spartan 6 FPGA 对图像进行下采样...

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简介：
简介：本项目基于Xilinx Spartan 6 FPGA平台设计并实现了高效的图像下采样专用处理器，旨在优化资源利用率和处理速度。 图像下采样自定义处理器项目旨在将256 * 256的图像降采样为128 * 128大小的图像。在执行代码之前，需要完成几个关键步骤：首先，在MATLAB中开发并仿真合适的降级算法；其次，根据所开发的算法及其主要功能设计ISA（指令集架构）；然后，基于该ISA设计状态机、所需寄存器和数据路径，并通过汇编语言实现相应代码。此外，还需创建一个测试平台进行仿真以确保处理器无误运行。 项目还包括使用UART链接从FPGA上传取图像的功能，以及利用实时图像对系统进行测试与调试。该项目由Isuru Nuwanthilaka、Chirath Diyagama、Chandula Nethmal和Dileepa Perera于2018年6月22日共同完成，作为第5学期小组项目的组成部分。

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  • Image-Down-Sampling-Custom-Processor: 本实现利用Spartan 6 FPGA 对图像进行下采样...
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    简介：本项目基于Xilinx Spartan 6 FPGA平台设计并实现了高效的图像下采样专用处理器，旨在优化资源利用率和处理速度。 图像下采样自定义处理器项目旨在将256 * 256的图像降采样为128 * 128大小的图像。在执行代码之前，需要完成几个关键步骤：首先，在MATLAB中开发并仿真合适的降级算法；其次，根据所开发的算法及其主要功能设计ISA（指令集架构）；然后，基于该ISA设计状态机、所需寄存器和数据路径，并通过汇编语言实现相应代码。此外，还需创建一个测试平台进行仿真以确保处理器无误运行。 项目还包括使用UART链接从FPGA上传取图像的功能，以及利用实时图像对系统进行测试与调试。该项目由Isuru Nuwanthilaka、Chirath Diyagama、Chandula Nethmal和Dileepa Perera于2018年6月22日共同完成，作为第5学期小组项目的组成部分。
     
  • Down-Sample 下采样
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    下采样，又称降采样，是指减少数据或信号样本点数的过程，在图像处理和机器学习领域中广泛应用于降低分辨率或减小特征图尺寸，以提高计算效率。 在 MATLAB 中，对一个样值序列每隔几个样值取一次样的操作称为下采样。通过这种方式得到的新序列是原序列的下采样结果。
     
  • Spartan-6 FPGA 控制 AD9238 数据采集
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    本项目介绍如何在Spartan-6 FPGA平台上控制AD9238模数转换器进行高效的数据采集，适用于高速信号处理系统开发。 在使用Spartan-6 FPGA控制AD9238采集数据的过程中，采样频率设定为25M，在ISE平台上进行开发工作。
     
  • 利用OpenCV进行实时图像对比
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    本项目运用OpenCV库实现实时图像对比功能，能够高效准确地捕捉并分析视频流中的关键帧差异，适用于监控、安防及自动化识别等领域。 使用OpenCV可以实现实时图片对比功能，该技术可用于开发类似支付宝AR红包的功能。
     
  • 利用Matlab进行图像去噪技术的实现（含源码和图像样本）.rar
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    本资源提供基于Matlab的图像去噪技术实现，包含详细注释的源代码及测试用的图像样本。适合学习与研究使用。 资源内容：基于Matlab实现的图像去噪技术（包含完整源码、测试图像及程序运行说明）。 代码特点： - 参数化编程，参数易于调整； - 代码结构清晰，注释详尽。 适用对象：适合计算机科学、电子信息工程和数学专业的大学生在课程设计、期末作业或毕业设计中使用。 作者介绍：一位资深算法工程师，在某大型企业工作已有十年经验。主要负责Matlab、Python、C/C++及Java等编程语言的项目开发，以及YOLO算法仿真研究。擅长领域包括计算机视觉、目标检测模型构建、智能优化算法应用、神经网络预测技术、信号处理方法、元胞自动机模拟实验设计和图像处理技术等多种领域的算法仿真实验。 该资源适用于需要进行相关方向学习或科研工作的学生及研究人员，能够帮助他们更好地理解和掌握基于Matlab的图像去噪实现过程。
     
  • FPGA利用OV5620摄像头进行视频采集
    优质
    本项目基于FPGA平台，采用OV5620摄像头模块实现高质量视频图像数据的实时采集与处理。 OV5620摄像头图像采集通过FPGA缓存并使用VGA接口输出，适用于Xilinx Zynq系列开发板。
     
  • 降采样策略（Sampling).zip
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    本资料包探讨了数据科学与机器学习中的降采样技术(Sampling)，旨在平衡类别不平衡的数据集，并介绍多种有效的降采样策略及其应用。 在数据分析与可视化领域，高效处理大量数据至关重要。Echarts 是一款强大的 JavaScript 图表库，提供了丰富的图表类型和交互功能，但在处理大数据集时可能会遇到性能问题，特别是在使用 dataZoom 组件进行数据区域缩放和拖动操作时。 我们需要理解什么是降采样。降采样是统计学与信号处理中的一个概念，指从原始数据中选取有代表性的样本以减少数据量并降低计算复杂度，同时尽量保持整体特性不变。在 Echarts 中，当数据量过大时，数据渲染和交互计算的负担会显著增加，导致页面响应变慢甚至卡顿。sampling 降采样策略正是为了解决这一问题而设计的——通过智能地选取部分数据点来代替全部数据，在展示大规模数据集的同时提升性能与流畅度。 在 Echarts 高级进阶教程中，讲解了如何应用 sampling 降采样策略解决 dataZoom 组件处理大量数据时出现卡顿的问题。dataZoom 是用于实现数据区域缩放和滑动查看的重要工具，允许用户探索数据细节。但当数据量过大时，每次拖动或缩放都会触发对所有数据的重新计算，这无疑加重了浏览器负担。 为了优化这一过程，可以采用动态降采样策略：设定一个阈值，在超过该阈值后启动降采样；在 dataZoom 操作期间仅细致处理当前可视区域内的数据，其余超出部分则使用简化后的采样数据。这样既能保证局部精度又能提升整体操作流畅性。 具体实现可能涉及以下步骤： 1. 分析数据分布并确定合适的采样间隔或比率。 2. 编写降采样算法（如等距、随机或基于统计特征的采样）。 3. 结合 dataZoom 事件动态调整策略，确保可视区域覆盖所有采样点。 4. 更新 Echarts 实例，并使用处理后的数据重新渲染图表。 教程中的 `index.html` 文件可能是示例代码和实现的主要页面；`favicon.ico` 是网站图标文件；而 `data` 文件可能包含大量数据集；最后，在 `js` 文件夹中则存放着用于处理数据及执行降采样逻辑的 JavaScript 代码。 总之，sampling 降采样策略是 Echarts 处理大数据量的有效方法。它帮助开发者在保持图表性能的同时展示大规模数据的关键信息，并提升用户探索过程中的体验。通过理解和应用此策略，我们可以更好地利用 Echarts 进行复杂的数据分析与可视化项目。
     
  • 掌握Xilinx Spartan 6 FPGA.7z
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    本资源为《掌握Xilinx Spartan-6 FPGA》电子书，旨在帮助工程师和学生深入了解Spartan-6 FPGA的架构、设计流程及应用开发。 Xilinx Spartan 6的学习入门资料可以帮助初学者快速掌握这一硬件描述语言及相关工具的使用方法。这些资源通常包括官方文档、教程以及社区论坛上的讨论内容，适合希望深入了解FPGA设计与开发的新手用户。
     
  • FlappyFPGA: 在Nexys-3 Spartan 6 FPGA上用Verilog实现《Flappy Bird》游戏
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    FlappyFPGA项目展示了如何在Xilinx Nexys-3 Spartan 6 FPGA开发板上使用Verilog语言，成功实现经典手机游戏《Flappy Bird》的硬件逻辑设计。 我们的目标是重新制作 Flappy Bird 游戏，并重点复制游戏玩法的物理组件。该设计通过 Verilog 代码实现，可以合成并下载到 Nexys3 Spartan 6 FPGA 板上。该游戏使用 Nexys 板的 VGA 输出显示并通过按钮输入进行控制。 设计包括四个核心模块：这些模块为游戏的功能提供动力。每个模块都接收相同的 Start、Stop 和 Ack 信号，在玩家开始、输掉和重新开始游戏时同步它们的功能。X_RAM_NOREAD 模块包含一个小型状态机，用于管理五个管道障碍物的 x 坐标输出。该模块包含两个数组，每个数组有五个 10 位数字；一个数组保存管道左边缘的 10 位 x 坐标，另一个保存右边缘坐标。当机器重置为初始状态时，数组被重新初始化。