一、多通道数据采集系统中视频捕获卡的研究（论文文献综述）
高伟[1]（2021）在《基于PCIe的SpaceFibre测试系统的研究与实现》文中研究指明SpaceFibre总线是专门面向航天器开发的高速总线,其相关测试设备较少,为了更方便的对SpaceFibre节点进行数据传输和性能测试,设计一种可在通用计算机上使用的SpaceFibre节点测试系统具有重要的实用意义。PCI Express总线因具有优良的性能,一经推出就被广泛使用,且大部分的通用计算机均具有PCIe的接口,故本文使用了PCIe接口作为SpaceFibre测试系统的上位机接口。在此基础上,本文提出了一种基于PCIe的SpaceFibre测试系统的设计并进行实现。本文在充分调研了SpaceFibre总线技术和PCIe总线技术的基础上,设计了一种基于PCIe的SpaceFibre节点测试系统,基于自顶向下的设计方法,分别进行了硬件平台选型、固件总体方案设计以及软件总体方案设计。本论文实现的测试系统可与其他SpaceFibre节点卡通信,按照SpaceFibre协议发送、接收数据。可自动进行单次测试、多次测试,生成多种测试数据,具有自环回自检功能,并在上位机提供不同格式的测试文件生成以及测试文件分割、文本分页对比等功能,便于进行测试。测试结果得出本系统功能完整,能够实现上位机与SpaceFibre节点的通信,并能够完成对SpaceFibre总线传输过程进行速度测试和传输数据正确性的测试。测试得到的PCIe平均读速率为15.93Gbps,平均写速率为23.01Gbps,SpaceFibre板间通信平均速率为1.91Gbps,均达到预期值。本系统满足了SpaceFibre节点与上位机交换数据以及对SpaceFibre总线数据传输进行测试的需求,对进一步研究SpaceFibre总线技术具有重要的实际价值。
纪敏[2]（2020）在《工程索道吊运货物双目视觉三维建图与跑车运行参数监测研究》文中研究指明利用实时监测系统对工程索道遥控跑车进行研究,能够有效减少人力成本,提高运输可靠性。以遥控跑车实时监测系统为对象,结合国内外虚拟仪器与Lab VIEW技术、双目视觉技术研究现状,对遥控跑车实时监测系统中参数监测与双目视觉模块进行设计与研究。为了更加准确有效掌握运输情况,本文主要研究了两大问题:一是如何实时监测遥控跑车作业下的参数变化以及对信号数据进行采集分析;二是建立双目视觉系统对吊运货物进行图像处理、深度信息、位置追踪与三维重建。根据遥控跑车实时监测系统工作需求,对吊运货物双目视觉与遥控跑车运行参数监测两个模块进行详细研究。探讨针对实时场景应用中所需要进行的视觉预处理算法;探讨了视觉系统并确定融合使用双目视觉监测策略;探讨了参数监测要监测的几个方面内容,并确定实现方法:选择图形化编程的Lab VIEW与嵌入式my RIO-1900技术的方案。通过对软件、监测中心与硬件选型等搭配研究,选择最为合适的遥控跑车应用场景的最佳方案。双目视觉图像预处理对视频图像进行中值滤波、直方图均衡化、视频去抖动与颜色识别的处理。对双目视觉获取的吊运货物深度信息进行精确度与实时性验证,深度测量误差在5%以内。完成对遥控跑车吊运货物的空间位置追踪,在遥控跑车运输速度快的情况下的直线估计距离精度受到的影响比较大。基于稠密视觉SLAM算法的双目视觉以大幅度、迅速、增量式完成对吊运货物与周围环境进行重建,重建时间10 s,能够达到系统在线三维重建的要求。对遥控跑车运行参数进行监测与信号采集处理研究,完成在遥控跑车运输过程中对三轴加速度、速度与位移的实时监测。
曾鹏程[3]（2020）在《基于高清视频处理芯片DM8168的车载数据记录仪设计》文中研究指明本课题来源于某车载记录仪设计项目,该车载记录仪用于记录导弹发射车运行过程中车内各运行设备间交互的总线信号和导弹发射过程中发射终端的图像视频。本文针对传统车载记录仪的不足,如记录数据类型单一、系统启动时间长、紧急掉电情况下数据丢失等,提出了一种基于高清视频处理芯片DM8168的解决方案,并加以实现。本文在TI公司的高清视频处理芯片DM8168平台下,完成了DM8168中GPMC总线驱动程序的开发,将FPGA中采集的CAN、RS422多路总线数据传输到DM8168中,在其中完成解析分包处理后,按数据类型、通道分别存储在硬盘中。通过视频采集芯片ADV7441A接收视频数据并完成RGB到YUV的格式转换,使用TI达芬奇系列处理器的软件开发包DVRRDK中的McFW软件框架,实现了两路高清VGA视频、一路标清PAL视频的采集,视频输出支持多画面拼接显示,还基于H.264视频编码标准实现了视频数据的压缩编码,并将H.264流数据写入SATA盘。为了提高记录仪的实用性,本文实现了记录仪自检、数据循环存储和U盘数据导出等功能。通过对记录仪进行测试分析,实验结果表明本设计能支持多通道、多类型总线数据的存储,两路高清VGA视频、一路标清PAL视频的记录;总线数据无重复、丢帧,紧急掉电情况下数据无丢失;系统启动时间不超过30秒。系统功能和性能达到设计要求。
张聪[4]（2020）在《多通道表面肌电信号特征提取关键技术研究》文中认为表面肌电信号（surface Electromyography,sEMG）作为一种无创、安全和易采集的生物信号,是肌肉活动的电生理根源,被广泛用于运动生物力学相关领域的分析与研究。研究表明,为了适应不同的力学任务,骨骼肌内部存在不均匀的激活状态,单电极或若干对电极采集肌电的方式无法充分捕获肌肉激活的不均匀性,因而无法完成精确的肌肉激活分析和肌肉力估计等任务。高密度阵列等多通道表面肌电采集技术可捕获高时空分辨率信号,是肌肉力估计和运动分析等研究中的主流数据采集技术。尽管多通道表面肌电可采集到丰富的信息,同时也带来冗余和干扰信息,在实际应用时需对其进行较为深入的处理,以提取最合适的肌电特征。针对表面肌电-肌力估计的多通道肌电信息融合需求和爬行运动中肌肉协同提取存在的不稳定及不彻底等问题,本文对基于主成分分析（principalcomponent analysis,PCA）、独立成分分析（independentcomponentanalysis,ICA）、非负矩阵分解（nonnegative matrix factorization,NMF）、因子分析（factor analysis,FA）和典型相关分析（canonical correlation analysis,CCA）等盲源分离算法的多通道表面肌电特征提取问题展开了深入探索。论文主要研究内容和成果可归纳如下:（1）高密度阵列表面肌电-肌力估计中的特征提取研究。本文将力估计模型的输入特征（输入信号）提取分为三个步骤:信号预处理、数据融合和滤波器设计。在信号预处理方面,提出了以PCA为基础的阵列表面肌电去噪方案。利用信噪比或CCA辅助辨识噪声主成分,利用非噪声主成分重构得到去噪后的阵列表面肌电。在数据融合方面,在利用盲源分离算法分析不均匀激活信息的基础上,提出并实现了一系列基于盲源分离算法的阵列表面肌电融合框架,具体包括:基于ICA和权重组合聚类的ICAClustering框架,基于不均匀性最大化的PCASelecting框架,基于多主成分最优快速融合的PCAFixedPoint框架,以及新颖的基于CCA的通用源信号融合框架（PCA-CCA、ICA-CCA、CCA-CCA和FA-CCA）。在滤波器设计方面,针对低通滤波器参数选择困难等问题,提出利用肌电调制模型进行滤波器参数寻优的思想,设计了一种基于峭度的高效滤波器参数优选算法。以静态等长线性增长-维持屈肘力任务为研究对象,本研究募集了 10位受试者,开展了目标力为20%MVC（最大自主收缩力）、40%MVC和60%MVC的数据采集。数据分析结果表明:本研究提出的噪声源辨识方法有效,通过主成分重构可显着提升低信噪比通道的信号质量（p<0.05）;基于不均匀性的数据融合框架可较好的捕获肌肉激活信息,将融合后的信号经过所设计的峭度引导的低通滤波器后,可得到高质量的力模型输入信号（输入信号与实测力的皮尔逊相关系>0.95）;最终,将输入信号输入多项式模型,实现了高精度的力估计（均方根误差（root mean square difference,RMSD）<10%）。（2）稳定高效的爬行运动肌肉协同特征提取研究。鉴于爬行运动中肌肉激活差异大,分析了采用传统NMF算法提取肌肉协同存在的不稳定性和协同分离不彻底性两大难题,探索了两种NMF改进思路。首先,为解决协同提取不稳定性问题,提出了一种基于PCA的NMF协同初始值设定方法。其次,针对协同分离不彻底问题,提出了基于能量分层和协同不相关约束的两种NMF协同提取方案。本研究对10位受试者开展了爬行运动和数据采集,数据分析结果表明:PCA指定协同初始值的方法显着提升了基于NMF算法的肌肉协同提取的稳定性,大多数情况下多次运行算法,协同可收敛到同一个解;HNMF中的高能层信号主要代表少数强激活肌肉的信息,无法表征爬行运动的特点,低能层信号代表大多数弱激活肌肉的信息,可充分表征爬行运动特点;HNMF的高低能层划分减少了协同提取受肌肉激活差异大的影响,协同分离度高;UNMF通过一个不相关约束,对NMF的迭代准则加入正则项,显着提升了协同分离度,得到较为稀疏的协同结构,具有潜在的神经控制意义。总之,本文系统研究了基于盲源分离算法的多通道表面肌电特征提取问题,其主要创新点如下:（1）考虑到肌肉激活不均匀性问题,提出了一系列基于盲源分离的框架并将其用于信号预处理和数据融合;（2）基于肌电调制模型提出了一种新颖的滤波器参数寻优方法,实现了阵列表面肌电-肌力估计中的高质量力模型输入特征提取;（3）考虑到爬行过程中肌肉间激活差异大带来的协同提取问题,试图从不同角度改进NMF算法,实现了对爬行运动的稳定高效肌肉协同提取。本论文研究成果可用于假肢控制、人机接口设计、康复训练、运动评估等领域。
尹明锋[5]（2020）在《智能视频监控系统中目标跟踪问题的研究》文中提出智能视频监控系统作为近年来计算机视觉领域的研究热点,它的主要职能是利用计算机视觉技术和模式识别技术实现所监控场景的自主图像处理、分析和理解,其核心技术包括目标检测、目标跟踪、目标识别和行为理解。智能视频监控系统可以用于社会安全管理、智能交通管理、智慧城市建设等诸多方面,发挥出了巨大的社会效益和经济效益。作为智能视频监控系统的核心技术之一,目标跟踪担负着承前启后的关键任务。目标跟踪是在监控场景中完成目标检测的基础上,对目标进行准确有效地跟踪,为事件检测和行为识别提供支持。论文针对智能视频监控系统中的目标跟踪问题进行了深入研究,展开了以下内容的工作:（1）针对颜色直方图容易受相似颜色分布背景或目标干扰而导致跟踪失败的问题,提出了基于空间直方图的粒子滤波目标跟踪算法。该方法提取空间颜色直方图描述目标,采用目标-背景相似性加权JSD相似性度量方法,增强了目标表观模型的分辨能力,提高了目标跟踪算法的鲁棒性。（2）针对视频监控场景中的目标遮挡问题,提出了基于贝叶斯决策和粒子滤波遮挡目标跟踪算法。该方法采用空间不确定性衡量粒子滤波跟踪的稳定性,利用贝叶斯决策理论判别目标遮挡情况并采取自适应模型更新策略。在粒子滤波跟踪框架下,该方法有着较强的遮挡处理能力。（3）针对智能视频监控系统中目标跟踪实时性和鲁棒性的要求,提出了一种多特征加权时空上下文目标跟踪算法。一方面,时空上下文跟踪框架保障了算法的计算效率;另一方面,多特征模型和权重系数矩阵提升了表观模型在复杂场景中的鉴别能力。最后,采用信息散度最小化方法对不同特征的置信图进行融合,保证每种特征的有效信息得到充分利用。实验结果表明,所提方法具有较好的实时性和鲁棒性。（4）针对视频监控场景中跟踪目标光照变化、尺度变化和遮挡等问题,提出了一种基于通道可靠性的多尺度背景感知相关滤波跟踪算法。首先,提取方向梯度直方图特征、灰度特征和颜色属性特征,增强了目标模型的判别力;其次,为避免通道之间的相互干扰,各通道相关滤波器采取独立训练机制;然后,建立通道可靠性系数衡量各通道特征的置信度,并根据此合成多通道背景感知相关滤波跟踪器的最终响应图;最后,运用尺度池方法对目标尺度进行估计。实验结果表明:所提算法可以有效处理光照变化、尺度变化和遮挡等复杂因素的干扰,并具有较高的精确度和鲁棒性。本文针对智能视频监控系统中的目标跟踪问题,提出了应对不同场景变化的目标跟踪算法,为实现智能视频监控系统中精确、鲁棒和快速的目标跟踪打下了坚实的基础。
蒋鸿阳[6]（2019）在《基于DSP的拉曼光谱图像采集与处理系统》文中提出拉曼光谱分析法用于物质的检测,无需对样品进行预先处理,适用于固体、液体、气体以及任何混合形态的样品,同时还有非接触无损测量,操作简便,测定时间短,灵敏度高等优点,因此被广泛应用于物质的鉴别和结构分析等。但拉曼散射光强度通常只有激发光强度的10-6到10-12,远远低于瑞利散射光和外界杂散光等噪声,这对拉曼光谱系统的灵敏度和噪声抑制能力提出了很高的要求。目前小型便携式拉曼光谱仪多采用CCD或CMOS作为检测器,可以避免波长扫描过程方式,一次性获得全波段拉曼光谱图,但其灵敏度较之光电倍增管要低很多,很难满足微弱光谱信号检测所需的高灵敏度和信噪比要求,并且数据量更大,对处理器的性能的要求更高。本课题主要针对本研究所自主研发的小型便携式拉曼光谱仪LMGPY-290的拉曼光谱图像采集系统灵敏度不够高、曝光时间不够长、在近红外波段的光谱响应度低等问题进行改进,采用高灵敏度CMOS图像传感器研制新的拉曼光谱仪,设计和开发了基于DSP的拉曼光谱图像采集系统,从源头上提高拉曼光谱数据的可靠性,从而进一步提高拉曼光谱仪的性能。首先,设计了新的光谱图像采集系统,选择Sony星光级高灵敏度CMOS图像传感器和华为海思DSP,借助海思平台完成了图像采集系统的设计和开发,实现了参数的控制以及曝光时间的延长,提高了光谱图像采集系统的灵敏度与信噪比,拓展了光谱响应范围。然后,阐述了光谱仪的组成和原理,分析了分光系统的闪耀角、色散率等性能指标及其对光谱仪性能的影响,设计并搭建了一套小型便携式拉曼光谱仪,并完成了光谱仪的调试。其后,分析了光谱采集系统噪声的特点,采用时空累加算法、背景扣除、频数分布滤波等光谱处理方法,开发了基于Lab VIEW的拉曼光谱图像采集与数据处理软件系统,实现了拉曼光谱的实时处理和显示。最后,分别采用532nm和785nm的激光作为激发光进行了实验研究,并与本研究所自主研发的小型拉曼光谱仪LMGPY-290的实验结果进行对比分析,结果显示本课题改进后的拉曼光谱仪具有拉曼光谱图像噪声更小,信噪比更高,光谱曲线更加平滑,细节更加清楚的优势,实现了拉曼光谱仪性能的提高。
陈清峰[7]（2019）在《基于Zynq-7000的多通道数据采集系统的研究和设计》文中认为数据采集系统对于设备的实时监测和科学实验有着重要的作用,在现代工业生产、科学实验、日常出行等方面有着广泛的应用,如车间的机床,高速运转的汽车发动机,风力发电机,水力发电机,以及科学实验过程,甚至是行驶过程中的动车,飞行过程中的直升飞机,都会有数据采集的需求。随着科学技术的高速发展,科研人员或者工程师们所面临的信号处理需求越来越复杂,对原始数据采集速度要求越来越快,对采样精度要求越来越高,因此对于高速高精度数字采集设备的研究变得越来越重要。近年来,各种芯片设计技术的发展迅猛,如模拟数字转换芯片的精度越来越高,速度越来越快,控制芯片的集成度和工作主频越来越高,特别是最近几年出现了ARM与FPGA集成的SOC芯片,如Altera公司的SoC FPGA,Xilinx公司的Zynq-7000系列等器件,更是简化了数据采集设备的硬件设计。Zynq-7000系列是Xilinx公司的SoC,它是以双核或者单核ARM Cortex-A9与基于28nm工艺的FPGA为核心组成部分,同时包含了片上存储空间和外部存储控制器,以及一系列丰富的外设接口总线。本文以Linux作为嵌入式操作系统,以Labview作为控制界面的开发工具,以Zynq-7000系列的XC7Z020作为核心器件,以DDR作为程序和数据存储空间,以同步8通道24-bit的AD7768作为模数转换芯片,以32-bit的AK4490作为数模转换芯片,采用以太网和USB接口作为本设计的通信接口。本设计包含数字逻辑、嵌入式通信控制和上位机界面三大部分,论文从硬件器件选型,各个模块的逻辑设计,FPGA与ARM之间的数据交互,数字通信接口的实现以及控制界面的设计等方面进行阐述,对逻辑控制的各个模块进行仿真,对数字通信协议进行了软件验证,并且对系统进行了包括上位机控制,数字通信,以及输出接口和输入接口的完整测试,成功实现了多通道数据采集器的设计。
郑佳[8]（2013）在《多通道数据记录装置的设计与实现》文中认为本课题中的多通道数据记录装置用于记录某应用试验过程中温度、振动、压力、冲击、过载等参数，完成这些信号的采集、存储及采集完成后的数据分析处理，属于采集记录测试的研究范畴。数据记录装置由采编器和存储器组成，采编器的模拟量采样率为2.34Msps，采用16位ADC进行采样，使用多通道模拟开关进行通道切换，采样精度高达到0.1％，存储器的容量最大可达4GB。采编器和存储器通过接口线路传输联通，数据传输速率可达8MB/s。擦除、采集等操作在地面测试单元的控制下执行，同时能够进行采集的回收读数并且后期的数据分析处理。文章首先介绍了国内外的数据记录装置的研究现状和发展趋势，其次根据实际应用试验要求，对本装置关键技术的重点、难点提出合理的设计方案，最后对发现的某些问题提出了解决方法和最终结果。文中重点研究和论述了内部总线逻辑控制、多通道模拟开关切换、并行长线传输的可靠性设计和模拟信号调理这几个点的关键技术，针对这些技术点给出了详尽的硬件电路、软件逻辑和优化措施的设计方案，并对这些设计单元中的关键技术及设计问题进行了详细的论述和分析说明。文章最后阐述了数据记录装置整体性能的测试方法，为设计方案最终执行效果的性能指标提供可靠的测试数据和分析过程。
贾奇[9]（2010）在《基于多窗口管理的多投影显示系统》文中研究指明随着科学技术的高速发展以及信息量的急速膨胀,在大规模信息可视化、虚拟现实和仿真、数字影院、展览展示、会议及教育等诸多领域,人们对显示技术的要求越来越高。主要需求表现为高的分辨率、大的显示尺寸和强的沉浸感。由于单台投影仪支持分辨率有限,对多台投影仪输出画面进行拼接来构建多投影显示系统已经成为一个备受关注的研究热点。目前多投影显示系统根据实现方式可分为硬件实现和软件实现。专业硬件产品处理能力强,系统可伸缩性好,但往往针对一种应用场合,价格不菲。国内外研究小组开发的多投影显示系统在非专业硬件基础上利用软件实现各种功能,例如几何和颜色校正,边缘融合,远程交互等。软件实现往往系统功能丰富,价格低廉。目前,基于专业硬件的多投影系统的主要问题为：对于VGA模拟信号,系统缺乏对VGA采集信号进行高质量的颜色校正,难以消除多投影拼接画面色度和亮度的不一致；缺乏对每类应用进行灵活配置,多配置间难以动态切换；当系统输入信号种类较多,每类包含大量的信号采集窗口时,现有系统未提供面向任务的多窗口管理机制。本文给出了一套基于多窗口管理的多投影显示系统。与现有基于专业硬件的多投影系统相比,本文系统具有如下优势：●利用软件方式实现系统的各种功能,扩展性较好,且系统采用非专业硬件,系统成本较专业硬件产品价格低。●内置多个处理模块,能对采集得到的信号数据进行相关处理。模块与模块之间能自由组合成处理流水线。另外,能动态管理信号处理所需参数,对同一类型参数提供多套配置,并能在多配置之间动态切换。●提供类似于Windows的系统桌面和任务栏,用户通过简单的鼠标操作即可实现复杂的布局管理。提供应用场合配置管理功能,支持多个应用场合以及应用场合之间的动态切换。实验数据和实际应用表明本文系统能在主流硬件环境下实现对各类外接信号源的实时捕获,在大部分应用场合下绘制达到实时水平。面向任务的多窗口控制端简化了用户操作,提高了系统的可用性。
张磊[10]（2009）在《基于视频捕获卡的多投影显示系统》文中进行了进一步梳理随着科学技术的高速发展以及信息量的急速膨胀,在大规模科学计算可视化、计算机支持的协同工作、军事仿真、工程设计、遥感、指挥、会展行业和数字影院等诸多领域,人们对显示技术的要求越来越高。主要需求表现为高的分辨率、大的显示尺寸和强的沉浸感。由于单台投影机支持分辨率有限,对多台投影机输出画面进行拼接来构建大尺寸高分辨率显示系统已经成为一个备受关注的研究热点。对于多投影显示的研究工作主要分为几何校正和颜色校正。目前几何校正已经有了比较成熟的方法,但是颜色校正还没有一个比较好的解决方案。本文使用照相机作为测量工具,通过三阶段法构建三个显示模型,并在这些模型中做变换的方法,去解决投影显示中遇到的颜色问题,包括达到色度一致和亮度均匀。三个显示模型分别被命名为单投影机模型、标准投影机模型和显示墙模型。单投影机模型特征化每一个投影机的光学显示过程,标准投影机模型把单投影机模型转化为标准化的模型,使每个投影机具有同样的显示特性,显示墙模型描述如何使用若干标准投影机构建高分辨率无缝显示墙。随着视频捕获卡的广泛应用,用其捕获数据作为输入源可以带来速度上的优势。当前视频捕获卡支持数字信号和模拟信号的输入,数字信号和模拟信号的主要差别在于后者捕获的图像存在色彩偏差,而前者不存在图像质量的减损。对于使用模拟信号捕获的情况需要进行相应的颜色校正工作。本文使用四面体插值方法生成查找表,3D体纹理存储查找的方法完成视频捕获卡的颜色校正,这一方法可以较好解决不同视频捕获卡由于自身硬件特性或配置参数引起的捕获图像颜色偏差问题。基于颜色校正的基础上,本文构建了基于视频捕获卡的多投影显示系统。该系统充分利用现有硬件能力进行图像捕获和绘制,设计高效的算法保证各绘制结点之间数据交换的高效性,集群绘制解决了单机绘制系统支持的显示通道数目有限和随着支持通道数目增加不能保证稳定显示帧率的局限性。实验数据表明本文构建的基于视频捕获卡的多投影显示系统可以高效地进行图形显示,并且在视觉感受上可以达到无缝均匀显示。
二、多通道数据采集系统中视频捕获卡的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、多通道数据采集系统中视频捕获卡的研究（论文提纲范文）
（1）基于PCIe的SpaceFibre测试系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作及章节安排 |
| 1.3.1 课题研究目的与主要工作 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 第2章 相关协议研究 |
| 2.1 PCIe协议研究 |
| 2.1.1 PCI系列协议发展 |
| 2.1.2 PCIe总线拓扑结构 |
| 2.1.3 PCIe协议分层结构 |
| 2.1.4 PCIe总线数据传输 |
| 2.1.5 PCIe寄存器配置空间 |
| 2.1.6 PCIe中断机制 |
| 2.2 SpaceFibre协议研究 |
| 2.2.1 SpaceFibre协议分层结构 |
| 2.2.2 SpaceFibre总线拓扑结构 |
| 2.2.3 SpaceFibre数据格式 |
| 2.2.4 SpaceFibre数据传输过程 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于PCIe的 SpaceFibre测试系统软硬件方案设计 |
| 3.1 整体方案设计概述 |
| 3.1.1 功能设计与技术指标 |
| 3.1.2 硬件选型与固件方案设计 |
| 3.2 SpaceFibre通信模块设计 |
| 3.3 DDR高速缓存模块设计 |
| 3.3.1 DDR3 MIG IP核解决方案 |
| 3.3.2 DDR3 FDMA IP核解决方案 |
| 3.4 PCIe通信接口模块设计 |
| 3.4.1 Xilinx提供的三种IP核对比 |
| 3.4.2 XDMA IP核的介绍 |
| 3.4.3 PCIe链路LTSSM状态机 |
| 3.5 上位机驱动软件方案设计 |
| 3.5.1 XDMA中的DMA启动流程 |
| 3.5.2 基于XDMA的驱动解决方案 |
| 3.5.3 驱动程序开发环境搭建 |
| 3.6 上位机应用软件程序设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于PCIe的SpaceFibre测试系统的实现及功能验证 |
| 4.1 整体实现方案简述 |
| 4.2 SpaceFibre光纤通信模块实现与验证 |
| 4.2.1 SpaceFibre光纤通信模块实现 |
| 4.2.2 SpaceFibre光纤通信模块验证 |
| 4.3 DDR高速缓存模块实现与验证 |
| 4.3.1 DDR高速缓存模块实现 |
| 4.3.2 DDR高速缓存模块验证 |
| 4.4 PCIe通信接口模块实现与验证 |
| 4.4.1 PCIe通信接口模块实现 |
| 4.4.2 PCIe通信接口模块验证 |
| 4.5 上位机软件功能实现与测试 |
| 4.5.1 上位机软件功能实现 |
| 4.5.2 上位机软件功能验证 |
| 4.6 测试结果正确性验证 |
| 4.7 速度测试结果与分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）工程索道吊运货物双目视觉三维建图与跑车运行参数监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外双目视觉技术的研究现状 |
| 1.2.2 国内外虚拟仪器与Lab VIEW技术的研究现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容和技术路线 |
| 1.3.1 论文研究主要内容 |
| 1.3.2 论文研究技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 遥控跑车双目视觉与参数采集监测系统搭建 |
| 2.1 双目视觉成像与参数监测方案设计 |
| 2.2 模块规划与功能说明 |
| 2.3 硬件选型与平台搭建 |
| 2.3.1 双目视觉相机选择 |
| 2.3.2 微控制器模块选择 |
| 2.3.3 持力能量盒与PC端选择 |
| 2.3.4 硬件平台整体搭建实现 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 双目立体视觉理论与摄像头参数标定 |
| 3.1 双目立体视觉模型 |
| 3.2 张正友标定 |
| 3.3 双目摄像头内外参数与畸变参数 |
| 3.4 立体匹配 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 双目视觉图像预处理算法研究 |
| 4.1 中值滤波与直方图均衡化 |
| 4.1.1 中值滤波 |
| 4.1.2 直方图原理 |
| 4.1.3 直方图计算与分析结果 |
| 4.2 视频监控去抖动方法研究 |
| 4.2.1 去抖动框架与原理 |
| 4.2.2 运动分析 |
| 4.2.3 运动平滑 |
| 4.2.4 视频监测去抖动效果 |
| 4.3 目标物体颜色识别研究 |
| 4.3.1 HSV模型 |
| 4.3.2 Laplace检测算法 |
| 4.3.3 颜色识别效果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于三轴加速度的遥控跑车运行参数与存储研究 |
| 5.1 三轴加速度原理与采集算法 |
| 5.1.1 三轴加速度计基本原理 |
| 5.1.2 加速度模块软件设计 |
| 5.2 遥控跑车加速度积分算法 |
| 5.2.1 加速度信号频域积分 |
| 5.2.2 加速度信号时域积分 |
| 5.2.3 LabVIEW程序框图积分模块 |
| 5.3 遥控跑车TDMS数据存储 |
| 5.3.1 数据采集系统结构 |
| 5.3.2 TDMS系统结构 |
| 5.3.3 数据记录程序设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 双目视觉与运行参数监测与实验结果与分析 |
| 6.1 双目视觉与参数监测实验平台搭建与实验方案介绍 |
| 6.2 系统软件实时显示 |
| 6.3 双目视觉三维重建试验结果与分析 |
| 6.3.1 双目视觉深度试验 |
| 6.3.2 遥控跑车位置追踪试验 |
| 6.3.3 在线3D建图试验 |
| 6.4 遥控跑车运行参数监测试验结果与分析 |
| 6.4.1 三轴加速度试验 |
| 6.4.2 加速度积分速度、位移试验 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 7.3 创新点 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 A:货物箱与木材实验样本深度信息采集 |
| 攻读学位期间的学术论文与研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于高清视频处理芯片DM8168的车载数据记录仪设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织安排 |
| 2 总体方案设计及理论基础 |
| 2.1 系统功能及性能要求 |
| 2.1.1 功能需求 |
| 2.1.2 性能要求 |
| 2.2 系统总体设计 |
| 2.3 系统主要芯片选型 |
| 2.3.1 视频处理芯片选型 |
| 2.3.2 视频采集芯片选型 |
| 2.4 DVRRDK软件开发框架 |
| 2.4.1 McFW API机制 |
| 2.4.2 DM8168 的多核间通信机制 |
| 2.5 H.264 视频压缩编码标准 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 软件功能模块设计 |
| 3.1 总线数据记录功能设计 |
| 3.1.1 GPMC总线驱动设计 |
| 3.1.2 总线数据存储功能设计 |
| 3.2 视频记录功能设计 |
| 3.2.1 视频采集驱动设计 |
| 3.2.2 视频采集显示功能设计 |
| 3.2.3 视频压缩编码功能设计 |
| 3.3 自检功能设计 |
| 3.4 循环存储功能设计 |
| 3.5 数据导出功能设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 系统功能实现 |
| 4.1 总线数据记录功能实现 |
| 4.1.1 GPMC总线驱动实现 |
| 4.1.2 总线数据存储功能实现 |
| 4.2 视频记录功能实现 |
| 4.2.1 视频采集驱动实现 |
| 4.2.2 视频采集显示实现 |
| 4.2.3 视频压缩编码实现 |
| 4.3 自检功能实现 |
| 4.4 循环存储功能实现 |
| 4.5 数据导出功能实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统测试与分析 |
| 5.1 系统开发环境搭建 |
| 5.1.1 系统硬件平台搭建 |
| 5.1.2 嵌入式Linux系统移植 |
| 5.2 系统功能测试 |
| 5.2.1 总线数据记录功能测试 |
| 5.2.2 视频记录功能测试 |
| 5.2.3 自检功能测试 |
| 5.2.4 数据导出功能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（4）多通道表面肌电信号特征提取关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 运动生物力学简介 |
| 1.1.2 神经肌肉骨骼系统 |
| 1.1.3 多通道表面肌电信号 |
| 1.2 多通道表面肌电信号特征提取及其研究意义 |
| 1.3 基于盲源分离的多通道表面肌电特征提取研究现状 |
| 1.4 本论文的研究内容和意义 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 生理学和算法理论基础 |
| 2.1 生理学基础 |
| 2.1.1 神经系统介绍 |
| 2.1.2 肌电信号的产生与检测 |
| 2.1.3 肌肉力的产生 |
| 2.1.4 运动的产生 |
| 2.2 盲源分离介绍 |
| 2.2.1 盲源分离概念及基础模型 |
| 2.2.2 表面肌电信号处理中常用的盲源分离算法 |
| 2.2.3 主成分分析 |
| 2.2.4 独立成分分析 |
| 2.2.5 典型相关分析 |
| 2.2.6 非负矩阵分解 |
| 2.2.7 因子分析 |
| 2.2.8 算法间的异同 |
| 2.3 肌肉力测量 |
| 2.3.1 肌力测量意义 |
| 2.3.2 肌力测量方法 |
| 2.3.3 基于高密度阵列表面肌电的肌力估计 |
| 2.4 运动分析 |
| 2.4.1 运动分析的意义 |
| 2.4.2 运动分析技术 |
| 2.4.3 肌肉协同理论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 阵列表面肌电-肌力估计中的预处理及滤波器设计研究 |
| 3.1 特征提取框架 |
| 3.2 肌力估计实验设计与数据采集 |
| 3.3 基于盲源分离的信号预处理 |
| 3.4 基于表面肌电信号调制模型的滤波器参数寻优方法 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 信号预处理结果及分析 |
| 3.5.2 滤波器参数寻优结果 |
| 3.6 总结与讨论 |
| 3.6.1 PCA预处理框架的有效性讨论 |
| 3.6.2 基于峭度引导的滤波器参数寻优方法的有效性讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 阵列表面肌电-肌力估计中的数据融合研究 |
| 4.1 三种不同的阵列表面肌电数据融合方案 |
| 4.1.1 基于ICA的数据融合方案 |
| 4.1.2 基于PCA的数据融合方案 |
| 4.1.3 基于CCA的数据融合方案 |
| 4.2 实验结果与分析 |
| 4.2.1 基于ICA的数据融合结果及分析 |
| 4.2.2 基于PCA的数据融合结果及分析 |
| 4.2.3 基于CCA的数据融合结果及分析 |
| 4.2.4 各数据融合方案性能比较 |
| 4.2.5 肌力估计结果及分析 |
| 4.3 总结与讨论 |
| 4.3.1 肌肉激活不均匀性问题 |
| 4.3.2 数据融合框架的有效性及选取建议 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 爬行运动肌肉协同特征提取研究 |
| 5.1 爬行运动概述 |
| 5.2 实验设计与数据采集 |
| 5.3 基于NMF算法的肌肉协同特征提取改进方案 |
| 5.3.1 基于PCA的初始协同矩阵设置方法 |
| 5.3.2 基于信号分层的肌肉协同提取方案 |
| 5.3.3 基于协同不相关约束的NMF算法改进 |
| 5.3.4 协同矩阵匹配方法 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 基于PCA的协同初始化结果 |
| 5.4.2 基于PCA的多通道信号分层结果 |
| 5.4.3 基于HNMF和UNMF的肌肉协同提取结果 |
| 5.5 总结与讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文主要工作总结 |
| 6.2 研究创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（5）智能视频监控系统中目标跟踪问题的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 智能视频监控系统的发展和现状 |
| 1.2.1 视频监控系统的发展 |
| 1.2.2 智能视频监控系统的现状 |
| 1.2.3 智能视频监控系统基本框架 |
| 1.3 智能视频监控中的目标跟踪问题 |
| 1.3.1 目标跟踪基本框架 |
| 1.3.2 目标跟踪方法分类 |
| 1.3.3 目标跟踪面临的挑战 |
| 1.4 论文的章节安排与主要研究内容 |
| 1.4.1 论文章节安排 |
| 1.4.2 论文主要研究内容 |
| 2 目标跟踪基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于粒子滤波的目标跟踪 |
| 2.3 基于相关滤波的目标跟踪 |
| 2.3.1 MOSSE相关滤波跟踪方法 |
| 2.3.2 核相关滤波跟踪方法 |
| 2.3.3 其他经典相关滤波跟踪方法 |
| 2.4 跟踪算法测试数据集和性能评价方法 |
| 2.4.1 测试视频集 |
| 2.4.2 跟踪算法集 |
| 2.4.3 算法性能评价准则 |
| 2.4.4 算法性能整体评估 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于粒子滤波的目标跟踪方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于改进的空间直方图相似性度量的粒子滤波目标跟踪 |
| 3.2.1 颜色直方图 |
| 3.2.2 空间直方图 |
| 3.2.3 空间直方图的相似性度量 |
| 3.2.4 目标-背景相似性加权JSD相似性度量方法 |
| 3.2.5 实验结果与分析 |
| 3.3 基于贝叶斯决策和粒子滤波的遮挡目标跟踪 |
| 3.3.1 遮挡问题研究 |
| 3.3.2 算法描述 |
| 3.3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 多特征加权时空上下文目标跟踪 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 时空上下文目标跟踪 |
| 4.3 多特征加权时空上下文跟踪方法 |
| 4.3.1 多特征提取 |
| 4.3.2 加权系数矩阵 |
| 4.3.3 加权时空上下文跟踪 |
| 4.3.4 多特征置信图融合 |
| 4.3.5 尺度更新策略 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 实验环境与参数设置 |
| 4.4.2 定量分析 |
| 4.4.3 定性分析 |
| 4.4.4 复杂度分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于通道可靠性的多尺度背景感知相关滤波跟踪方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 算法描述 |
| 5.2.1 多通道特征提取 |
| 5.2.2 背景感知相关滤波器 |
| 5.2.3 多通道背景感知相关滤波器 |
| 5.2.4 通道可靠性系数 |
| 5.2.5 尺度估计 |
| 5.2.6 模型更新 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.3.1 实验环境与参数设置 |
| 5.3.2 定量分析 |
| 5.3.3 定性分析 |
| 5.3.4 复杂度分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结束语 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（6）基于DSP的拉曼光谱图像采集与处理系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的意义和目的 |
| 1.2 拉曼光谱采集系统国内外发展现状 |
| 1.2.1 基于光电倍增管的光谱仪 |
| 1.2.2 基于线阵CCD或 CMOS的光谱仪 |
| 1.2.3 基于面阵CCD或 CMOS的光谱仪 |
| 1.3 光谱图像采集系统方案 |
| 1.3.1 基于单片机的图像采集系统 |
| 1.3.2 基于FPGA的图像采集系统 |
| 1.3.3 基于FPGA与 DSP的图像采集系统 |
| 1.3.4 基于DSP的图像采集系统 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 拉曼光谱仪及光谱图像采集原理 |
| 2.1 小型拉曼光谱仪原理 |
| 2.1.1 拉曼光谱仪系统组成 |
| 2.1.2 闪耀光栅分光原理 |
| 2.1.3 闪耀光栅衍射效率测试 |
| 2.1.4 拉曼光谱仪色散系统分析 |
| 2.2 光谱图像采集系统器件分析 |
| 2.2.1 背照式CMOS与参数分析 |
| 2.2.2 DSP对比与分析 |
| 2.3 拉曼光谱图像数据处理方法研究 |
| 2.3.1 时空累加算法 |
| 2.3.2 背景扣除 |
| 2.3.3 频数分布滤波 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 光谱图像采集系统设计与实现 |
| 3.1 光谱图像采集系统硬件平台 |
| 3.1.1 系统硬件平台组成 |
| 3.1.2 Hi3516CV300资源概述 |
| 3.2 光谱图像采集系统软件开发 |
| 3.2.1 软件开发平台搭建 |
| 3.2.2 嵌入式Linux移植 |
| 3.2.3 IMX385驱动开发 |
| 3.2.4 UVC驱动移植 |
| 3.2.5 光谱图像采集系统开发 |
| 3.3 上位机光谱图像数据处理系统 |
| 3.3.1 光谱图像数据处理系统设计 |
| 3.3.2 光谱图像数据处理系统开发 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 拉曼光谱仪的搭建与实验分析 |
| 4.1 拉曼光谱仪的搭建与调试 |
| 4.2 光谱图像采集系统测试与分析 |
| 4.2.1 光谱图像采集系统光谱响应测试实验 |
| 4.2.2 光谱采集系统噪声测试实验 |
| 4.3 532nm激光作为激发光的实验结果及分析 |
| 4.3.1 乙醇拉曼光谱图像采集实验及分析 |
| 4.3.2 乙醇拉曼光谱处理结果及分析 |
| 4.4 785nm激光作为激发光的实验结果及分析 |
| 4.4.1 乙醇拉曼光谱图像采集实验及分析 |
| 4.4.2 乙醇拉曼光谱处理结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于Zynq-7000的多通道数据采集系统的研究和设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第二章 系统设计流程 |
| 2.1 系统性能指标 |
| 2.2 系统设计方案 |
| 2.2.1 Zynq-7000系列器件简介 |
| 2.2.2 AD7768性能特点 |
| 2.2.3 AK4490性能特点 |
| 2.2.4 labivew简介 |
| 2.3 系统设计过程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数据采集功能的实现 |
| 3.1 数据采集原理 |
| 3.1.1 数据采集基础知识 |
| 3.1.2 采样定理 |
| 3.1.3 信号抽取原理 |
| 3.1.4 定点数 |
| 3.1.5 数字滤波器 |
| 3.2 抽取参数的计算 |
| 3.2.1 抽取倍数计算 |
| 3.2.2 信号抽取过程的实现 |
| 3.3 抽取滤波器设计 |
| 3.3.1 滤波器系数的计算 |
| 3.3.2 可重配系数滤波器的实现 |
| 3.4 高精度电压校准功能实现 |
| 3.4.1 输入电压校准算法 |
| 3.4.2 系数定点化 |
| 3.5 AD7768控制接口 |
| 3.6 AD7768数据接口 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 信号输出的实现 |
| 4.1 AK4490控制接口 |
| 4.2 AK4490数据接口 |
| 4.3 信号输出的功能实现 |
| 4.3.1 输出波形文件 |
| 4.3.2 输出电压模式 |
| 4.3.3 波形直接生成 |
| 4.4 输出电压校准 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 数据存取和接口通信的实现 |
| 5.1 采集数据的存取 |
| 5.1.1 采集数据存储格式 |
| 5.1.2 数据写入控制模块 |
| 5.1.3 采集数据上传流程 |
| 5.2 输出数据的存取 |
| 5.2.1 数据读取控制模块 |
| 5.2.2 数据读取流程 |
| 5.3 接口通信过程 |
| 5.3.1 socket通信 |
| 5.3.2 JSON表示法 |
| 5.3.3 USB接口 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统控制界面的设计 |
| 6.1 通信部分DLL的简介 |
| 6.2 控制界面的设计 |
| 6.2.1 参数配置界面 |
| 6.2.2 网络配置界面 |
| 6.2.3 波形显示界面 |
| 6.2.4 输出波形界面 |
| 6.2.5 后面板的设计过程 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 系统功能测试 |
| 7.1 测试结果 |
| 7.1.1 信号采集测试 |
| 7.1.2 输出信号测试 |
| 7.1.3 上位机功能测试 |
| 7.2 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）多通道数据记录装置的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景和来源 |
| 1.2 课题研究目的和意义 |
| 1.3 国内外发展现状 |
| 1.4 本文的主要内容及特色 |
| 1.4.1 论文主要内容 |
| 1.4.2 论文内容特色 |
| 2 方案设计 |
| 2.1 系统技术要求 |
| 2.2 数据记录装置方案设计 |
| 2.2.1 设计原则 |
| 2.2.2 采编器体系结构 |
| 3 数据采集控制逻辑设计 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 数据采集结构优化设计 |
| 3.3 内部总线数据逻辑控制 |
| 3.3.1 主控制卡控制逻辑设计 |
| 3.3.2 各采集卡控制逻辑设计 |
| 3.4 多通道模拟开关切换 |
| 3.4.1 模拟开关连接设计 |
| 3.4.2 采集卡帧结构设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 接口技术 |
| 4.1 并行长线控制命令传输的可靠性设计 |
| 4.1.1 长线信号传输分析 |
| 4.1.2 长线传输方案设计 |
| 4.1.3 硬件电路抗干扰设计 |
| 4.1.4 时序逻辑抗干扰设计 |
| 4.2 采编器与存储器接口设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 多物理参数信号调理电路的设计 |
| 5.1 概述 |
| 5.2. 电压调理电路设计 |
| 5.3 脉压调理电路设计 |
| 5.4 温度信号调理电路设计 |
| 5.5 ADC 模拟前端运放跟随器的选择 |
| 5.5.1 跟随器建立时间分析 |
| 5.5.2 跟随器运放带宽分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 性能测试及分析 |
| 6.1 锂电池性能测试与分析 |
| 6.2 数据传输存储的完整可靠性分析 |
| 6.2.1 采集卡半满信号分析及测试 |
| 6.2.2 采集数据的帧结构数据分析与测试 |
| 6.3 采集数据精度分析及上位机软件测试 |
| 6.3.1 振动冲击传感器振动实验惯组传感器陀螺离心机实验 |
| 6.3.2 惯组传感器陀螺离心机实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（9）基于多窗口管理的多投影显示系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 本文工作 |
| 第二章 相关工作 |
| 2.1 多投影显示应用 |
| 2.2 多投影显示系统构建 |
| 2.3 多窗口管理 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 系统整体架构 |
| 3.1 整体架构 |
| 3.2 多投影显示系统 |
| 3.2.1 信号数据流模块 |
| 3.2.2 辅助信息流模块 |
| 3.3 多窗口控制端 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 多投影显示系统 |
| 4.1 系统架构 |
| 4.2 信号捕获 |
| 4.2.1 外接计算机图像信号 |
| 4.2.2 外接视频信号 |
| 4.2.3 本地计算机桌面图像 |
| 4.2.4 多通道同步捕获 |
| 4.3 缓存管理 |
| 4.4 信号处理 |
| 4.4.1 捕获卡颜色校正 |
| 4.4.2 信号内容区域显示 |
| 4.4.3 重叠区域融合 |
| 4.4.4 虚拟相机成像校正 |
| 4.4.5 信号内容混合 |
| 4.4.6 信号处理流水线 |
| 4.5 系统画布绘制 |
| 4.6 多投影无缝显示技术 |
| 4.6.1 几何校正 |
| 4.6.2 颜色校正 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 多窗口控制端 |
| 5.1 系统架构 |
| 5.2 布局管理 |
| 5.2.1 窗口的移动和缩放 |
| 5.2.2 窗口的最大最小化 |
| 5.2.3 窗口内容锁定 |
| 5.2.4 窗口之间的遮挡 |
| 5.2.5 系统任务栏 |
| 5.2.6 预定义布局 |
| 5.2.7 面向任务的布局管理设计 |
| 5.3 背景管理 |
| 5.4 信号处理参数管理 |
| 5.4.1 信号内容区域显示 |
| 5.4.2 重叠区域融合 |
| 5.4.3 虚拟相机成像校正 |
| 5.4.4 信号处理流水线 |
| 5.5 应用管理 |
| 5.6 其它功能管理 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 测试环境和应用场合 |
| 6.2 教学与会议场合测试 |
| 6.3 立体影院场合测试 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 总结和未来工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于视频捕获卡的多投影显示系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 本文工作 |
| 第二章 相关工作 |
| 2.1 多通道显示系统应用 |
| 2.2 高分辨率显示系统构建 |
| 2.3 多投影显示中的画面校正 |
| 2.3.1 几何校正 |
| 2.3.2 颜色校正 |
| 2.4 集群显示 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 投影机颜色校正 |
| 3.1 预备知识 |
| 3.1.1 色彩学知识介绍 |
| 3.1.2 投影机知识介绍 |
| 3.2 三阶段法颜色校正 |
| 3.2.1 三阶段法介绍 |
| 3.2.2 三阶段法颜色模型构建 |
| 3.2.3 三阶段法颜色校正逻辑 |
| 3.3 实验 |
| 3.3.1 ITF恢复 |
| 3.3.2 色度校正 |
| 3.3.3 投影机颜色校正 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 视频捕获卡颜色校正 |
| 4.1 视频捕获卡介绍 |
| 4.2 四面体网格技术 |
| 4.3 颜色校正步骤 |
| 4.4 实验 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于视频捕获卡的多投影显示系统 |
| 5.1 系统概述 |
| 5.1.1 硬件结构 |
| 5.1.2 软件结构 |
| 5.2 模块介绍 |
| 5.2.1 管理模块 |
| 5.2.2 捕获模块 |
| 5.2.3 交换模块 |
| 5.2.4 绘制模块 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 多线程并发优化 |
| 5.3.2 结点数据高效交换 |
| 5.3.3 网络同步技术 |
| 5.3.4 投影画面校正 |
| 5.3.5 Shader绘制 |
| 5.3.6 帧率控制优化 |
| 5.3.7 系统灵活配置 |
| 5.4 实验 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、多通道数据采集系统中视频捕获卡的研究（论文参考文献）
- [1]基于PCIe的SpaceFibre测试系统的研究与实现[D]. 高伟. 中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心), 2021(01)
- [2]工程索道吊运货物双目视觉三维建图与跑车运行参数监测研究[D]. 纪敏. 福建农林大学, 2020(06)
- [3]基于高清视频处理芯片DM8168的车载数据记录仪设计[D]. 曾鹏程. 中北大学, 2020(11)
- [4]多通道表面肌电信号特征提取关键技术研究[D]. 张聪. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [5]智能视频监控系统中目标跟踪问题的研究[D]. 尹明锋. 南京理工大学, 2020(01)
- [6]基于DSP的拉曼光谱图像采集与处理系统[D]. 蒋鸿阳. 哈尔滨工业大学, 2019(01)
- [7]基于Zynq-7000的多通道数据采集系统的研究和设计[D]. 陈清峰. 厦门大学, 2019(07)
- [8]多通道数据记录装置的设计与实现[D]. 郑佳. 中北大学, 2013(10)
- [9]基于多窗口管理的多投影显示系统[D]. 贾奇. 复旦大学, 2010(03)
- [10]基于视频捕获卡的多投影显示系统[D]. 张磊. 复旦大学, 2009(12)