基于DSP的数据采集和频谱分析系统设计_杜治芸(3)
发布时间:2021-06-06
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30山 西 电 子 技 术 2010年
[1] 洪炳荣.基于视觉的足球机器人系统[J].计算机应用
2G内存,测得目标定位速度为12ms/帧~23ms/帧,跟踪过
程中平均定位速度为13ms,剩余20秒左右供自主式移动机器人进行运动决策,基本能满足动态跟踪要求。
研究,2001,18(1):1-3.
[2] 王耀南,李树涛,毛建旭.计算机图像处理与识别技术
[M].北京:高等教育出版社,2001.
[3] 郭国栋,马颂德.彩色图像分割[J].中国图像图形学
5 结论
本文在自主式移动机器人识别与跟踪过程中,采用了一种色度HS向量阈值的颜色判定方法,结合动态窗口和螺旋扫描方法,有效地提高了系统的运行速度;并通过优化目标识别与跟踪过程、干扰排除等方法提高了系统的鲁棒性。本系统也可以推广到其他领域。
参考文献
报,1998,3(11):918-921.
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TheFastRecognitionandTrackinggonColor
Ma(CollegeofMUofAeronauticsand
AJ210000,China)
Abstract:Inbyonomousmobilerobot,thevisualsystemismainlytocompletetargetrecognitionandtracking.Toimprovereal2timeandaccuracyoftargetrecognitionandtrackingisthekeytoensuretherobottocompletethetrackingprogress.AkindofvectorialjudgementalgorithmbasedoncolorchromaticityHsispresentedinthisarticle,usingthisalgorithmandcombingwithdynamicwindowandspiralscanningmethod,thereal2timeandaccuracyoftargetrecognitionandtrackingiseffectivelyimproved.
Keywords:targetrecognition;dynamicwindow;spiralscanmethod(上接第4页)
统的设计与实现[J].微计算机信息,2008,24(7):208
-209,256.
[2] 刘锋.频谱分析仪中DSP结构分析[J].中山大学研究
成份,分别为100Hz,300Hz,1000Hz,且各个频率分量的幅值比例关系也可以清楚的看出。
4 结论
本系统的特点在于充分利用了TMS320F2812强大的运算性能和丰富的外设、接口,且通过将内部“零等待”RAM分块用作数据存储区和程序存储区、在RAM中运行程序、使用中断来实现任务调度等软件上的优化,提高了系统的性能。但本系统也有一些不足的地方需要改进,频率分辨度有待提高;FFT算法还可以进一步优化等。
参考文献
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[5] TexasInstrumentsInc.
Guide,2002.
FFTLibraryModuleuser’sTMS320F2812DataMenual,
TheDesignandImplementofDataAcquisitionandSpectrumAnalysisSystemBasedonDSP
DuZhi2yun,WangWei
(CollegeofElectronicsEngineering,ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications,Chongqing400065,China)
Abstract:Inthispaperareal2timespectrumanalysissystemispresented,inwhichTMS320F2812DSPisusedasthedatapro2cessingcoreandtheextended142bithigh2precisionADCisusedforsignalacquisitionandFastFourierTransform(FFT)forfrequency2domaindataprocessing.TheresultsofspectrumanalysiscanbedisplayedinLCDanduploadtouppercomputer.AndthenFFTalgo2rithmisoptimizedbytakensoftwaremeanssuchastheuseofsub2blockintheRAMandinterruptionsinPCswhichachievesthetaskschedules.Thesystemhasgoodreal2timeperformance.
Keywords:signalspectrumanalysis;DSP;FFT
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