ARM Cortex-A9的NEON技术研究及应用

ARM Cortex-A系列处理器首次集成了NEON技术,可以有效加速多媒体应用。本文基于Cortex-A9处理器,对NEON技术进行研究,并对JM解码器进行NEON优化,提供实际优化效果。在PandaBoard开发板上对不同分辨率的多个测试序列进行了解码测试,测试结果显示,优化后的解码速率提高了,而且提高分辨率并不影响优化效果。

基于ARM Cortex-A9字符识别系统设计

本文搭建了以ARM Cortex-A9为核心的嵌入式字符分割识别处理平台,研究了在Linux操作系统中交叉编译Open CV、Qt、Boot Loader,并移植相关驱动到嵌入式平台的方法;基于经典算法使用Open CV库函数实现了图像字符的分割和识别处理;最后,在嵌入式平台上移植了开发程序并进行了实验.结果表明,该系统能对图像字符进行很好的分割和识别.

基于ARM Cortex-A8平台的警务终端硬件设计

基于ARM Cortex-A8平台研究设计的警务终端，利用当前热门的嵌入式技术与3G无线通信技术，帮助交通警察及公安警察进行交通管理及犯罪活动的打击。警务终端的主要功能包括3G手机功能、电子地图功能、高清拍照功能、驾照及其他二维条码证件扫描验证功能、二代身份证验证功能、IC卡识别功能、银联无线支付功能等。

基于ARM Cortex-A9的烹饪机器人直流电机控制系统

为改善现有烹饪机器人翻炒过程中响应迟钝、自动化程度低、稳定性差等问题,设计了通过直流电机转动,完成自动烹饪过程中自翻炒、自调节的电控系统。针对较大功率直流电机的调速方式和性能特点,提出了一种以ARM Cortex-A9为内核的Exynos4412微处理器的闭环转速控制方案。该方案运用Exynos4412的PWM输出、PID算法以及旋转编码器实现电机转速以及正反转调节。实验结果显示,直流电机可按照既定完成定速及正反向转动,并能在有误差的情况下及时调节,对烹饪机器人翻炒过程进行精确控制。

基于ARM Cortex-A9 MPCore嵌入式多核操作系统内核研究与实现

随着芯片技术的飞速发展,与过去几年相比,多核处理器的售价目前已非常便宜,在linux等平台的支持之下,多核芯片在人们日常的生产和生活之中应用已经非常普遍。但是多核处理器操作系统原理的研究相比单核处理器就显得复杂,本文分析了嵌入式操作系统的理论和硬件,提出了基于Zynq-7000的嵌入式多核操作系统设计与实现办法,以供参考。

在ARM Cortex-A8内核处理器及Android操作系统上实现双屏异像显示应用

基于iMX536的异步双显系统的一个重要特点是可以给双屏异像应用开发者提供的软件接口与原生的Android应用开发接口无缝兼容,应用开发者使用Android SDK中原有的类、API即可在次屏上输出显示内容,并且像普通Android应用开发一样,可以使用Java语言开发双屏异像的应用程序,开发者在很短时间内即可熟练运用,开发非常方便。

ARM NEON技术在车位识别算法中的应用

为了在车位检测系统中不使用DSP的情况下,达到实时处理和节约成本的目的,在嵌入式Linux系统中使用了CORTEX-A系列的NEON协处理器技术来优化一种车位图像检测算法的代码。在CORTEX-A8平台上使用该图像处理算法进行了大量的处理测试,图像算法处理速度得到很大提升。最后在多个平台下使用该图像处理算法进行测试对比,使用了NEON技术后其算法处理速度提升明显,能够满足实时要求。

基于CORTEX-A7与二维码的仓库货物分拣及防伪检测系统

分拣与防伪在仓库入库、物流以及生产销售上具有极其重要的作用,为了改善当前企业中存在分拣繁琐和防伪不足的问题,提出了一种基于ARM Cortex-A7处理器的融合二维码技术与云服务的货物分拣、记录和防伪检测系统的解决方案。具体介绍了系统框架构成和实现,应用二维码识别技术进行分拣和记录产品出货信息,顾客可以通过扫描商品上的二维码,通过联网到云端平台进行真伪验证和获取其他相关信息。实验测试结果证明了方案的可行性和实用性。

基于cortex-A8步进电机驱动程序设计

linux内核的快速发展,其机制和接口与旧版本差别较大,本文采用linux3.0版本,提出基于cortex-A8的电机驱动程序设计方案,介绍linu3.0版本驱动相关的重要结构体、内核定时器和PWM脉冲宽度调制等内容,并利用linux内核的新机制和接口,优化驱动程序结构。实验结果表明驱动程序达到预期设计目标。

基于Cortex-A8嵌入式实验平台的设计与实现

针对目前嵌入式教学实验平台资源的不足,为了使理论与实践相结合、软硬件联系更紧密,设计提出了一套Cortex-A8内核的嵌入式系统实验平台方案,采用主流硬件构成,阐述了各实验设计流程,最后给出了嵌入式实验开发的关键问题。该实验系统模块丰富,具有可移植、可扩展的特点,实验设计层次鲜明,可满足教师科研工作与实验教学的需求。

基于ARM的无线网络视频监控系统设计与实现

利用ARM cortex-A8开发一个无线网络视频监控系统。采用系统采用B/S架构,用WiFi网络传输视频数据,由Web视频服务器、无线传输模块和远程监控终端3部分组成。探讨Web视频服务器的软硬件设计,包括服务器硬件平台搭建、Linux系统移植部署、MJPG-streamer移植及WiFi网络构建。测试结果表明,系统运行稳定,实时性较高,可实现多终端同时监控,采集到的图像清晰流畅,无明显失真,视频监控效果良好。

基于ARM的直流充电桩计费控制系统设计

针对电动汽车直流充电桩计费控制系统的智能化水平不够高的问题,设计了一套基于处理器ARM Cortex-A8控制的直流充电桩计费控制系统。首先根据电动汽车直流充电桩计费控制系统的功能要求进行了系统结构设计,并阐述了该系统的工作原理。接着对系统硬件的主要模块进行选型、对系统主要功能进行设计、对主要通信方式进行选择、再对计费控制系统的主要功能模块进行程序设计,进而实现了充电桩的充电控制、计费控制、GPRS短信发送和掉电存储等功能,提高了直流充电桩计费控制系统的智能化水平。

基于ARM与FPGA的电力电源一体化监控装置

为了满足电力电源系统中复杂应用场景的一体化监控需求,文中提出了一种硬件设计方案。本方案基于TI公司的AM335x系列ARM Cortex-A8处理器和XILINX公司的Spartan-3系列的FPGA芯片,重点介绍了ARM与FPGA通信互联以及其他特殊功能模块的实现方法。实验结果表明本硬件系统有应用价值高、性价比高、稳定可靠、灵活多变等优点。

ARM移动处理器的架构解析

由于电池和散热的限制,移动应用处理器不可能像台式处理器那样相对较少地考虑耗电问题,对移动应用处理器来说,所有的一切都得围绕一个词进行:省电。

基于S5PC100实现OPC Server功能的嵌入式系统的硬件设计

本文针对在自动化监控系统中,由于工业控制计算机价格昂贵、体积大、笨重、移动不方便等原因,将嵌入式系统引进工业监控领域,通过以太网实现其功能。基于Samsung公司的S5PC100作为核心处理器,设计出具有OPC Server功能的专用计算机。

多通道配电网同步相量测量装置模拟器的设计

基于ARM cortex-A8处理器硬件平台,设计了一种支持多种通信方式、可模拟多台PMU的多通道配电网同步相量测量装置模拟器。该模拟器以现有《电力系统实时动态监测系统第2部分:数据传输协议》(GB/T26865.2—2011)通信规约为基础,在Linux操作系统中选择读取已有文件数据或随机产生数据,生成符合通信规约要求的数据报文,并通过socket建立多通道连接,完成各种帧的封装与传输。此模拟器克服了使用PMU实体装置进行测试的缺点,从而方便了WAMS系统数据传输的相关测试。

基于BOA服务器的智能家居控制系统设计

设计了一种基于BOA Web服务器的智能家居系统,构建了硬件平台为ARMCortex-A8、操作系统为嵌入式Linux的智能家居网关;在前端采集与控制网络为Zigbee无线自组织网络的情形下,设计了Zigbee协调器与ARM间的通信协议。通过向ARM网关移植BOA服务器,在服务器上进行CGI程序及HTML网页设计,实现了远程PC机和手机对本地环境参数及家电的监控。相对于目前广泛使用的遥控终端、固定电脑终端或其它基于C/S的远程控制方案,该方案具有网关架构设计合理、数据交互协议高效、控制终端平台依赖性小、容易推广等特点,对于智能家居网关的研究有很好的借鉴价值。

基于Android的安防视频监控系统

安防监控是未来智慧城市的重要发展方向之一,基于Android的视频监控使安防应用更为便捷、智能。本系统采用高性能的ARM Cortex-A8处理器,在Android系统之上构建了一个安防视频监控系统。采用Android底层的Linux内核驱动实现视频数据的采集,并通过移植x264和JRTPLIB库实现了视频数据的H.264编码和RTP协议传输,保证了视频监控具有较好的实时性和可靠性。

ZigBee技术在石油化工企业环境监测系统中的应用

针对石油化工企业在生产过程中可能发生气体泄露、火灾等安全问题,开发了一种基于无线传感器网络的多点环境监测系统。该系统采用无线传感器网络的Zig Bee通信协议栈和基于ARM Cortex-A8的无线传感器网络嵌入式网关。阐述了无线传感器网络节点和网关的硬件设计方案,以及软件功能的实现方法。该系统具有成本低,可靠性高的特点,可实现石油化工企业远程环境监测。

无人机基于视觉自主着陆的跑道识别跟踪

跑道检测识别与跟踪是基于视觉的无人机自主着陆的前提和难点,本文根据固定翼无人机基于视觉自主着陆的特点设计了包括跑道检测、跑道特征提取、跑道识别和跑道跟踪的方案,并在ARM Cortex-A9处理器中基于Linux系统使用OpenCV实现了该方案。最后按照逐步递进的方式分别对检测、检测识别、检测识别与跟踪结果进行了实验验证,并对实时性进行了分析。实验结果表明,通过该方案可以准确地识别图像中的跑道并具有较快的跟踪速度。