高分辨航拍相机实时图像存储系统的关键技术
无人机航拍摄像头的图像识别与跟踪技术
无人机航拍摄像头的图像识别与跟踪技术无人机近年来已成为各行各业的热门技术，在航拍领域更是得到了广泛应用。
摄像头对于无人机的重要性不言而喻，无人机的视角可以获取到许多人类不易接触到的海陆空方向的图像。
而图像识别与跟踪技术则是使无人机运用摄像头更加智能的关键因素。
首先，无人机航拍摄像头图像识别技术是基于人工智能算法的关键之一。
图像的自动分类、定位、识别等基础研究是实现无人机摄像头图像识别关键。
智能算法作为无人机摄像头图像自动识别的核心，它具有许多特点，如数据驱动性、自适应能力、计算速度快等，使它能够适应复杂场景中的图像及其位置，发挥出更好的识别效果。
其次，在无人机航拍过程中，摄像头所捕捉的图像容易受到光照、天气、环境等因素的干扰，导致摄像头捕捉的图像失真、模糊等问题。
这就需要图像处理技术来解决。
无人机摄像头图像处理技术是根据无人机摄像头拍摄的图像的特点，对图像进行滤波、锐化、增强、分割、去噪、缩放等操作的过程。
通过图像处理技术，可以将无人机摄像头拍摄的图像进行清晰解析，使其能够更好地为无人机提供信息。
最后，图像跟踪技术则是使无人机在飞行过程中，能够将目标区域跟踪，实现目标的追踪与定位。
这一技术要求无人机摄像头能够在不同环境和姿态下，使用先进的算法，追踪和定位目标区域。
在实现图像跟踪的过程中，应当除了注意图像识别技术和图像处理技术，还要关注飞行器的稳定性、能量消耗等因素。
这需要工程师们在制造无人机摄像头时，要进行多种实验和测试，以保证其稳定性和耐用性。
总的来说，无人机航拍摄像头的图像识别与跟踪技术，是未来无人机发展的重要方向。
对于高品质图像和视频的处理，智能的图像识别和跟踪技术是必不可少的。
这一技术的应用将会给人们生活带来许多便利，推动科技的发展，为未来的无人机应用打下坚实基础。
无人机航拍图像处理与识别算法优化
无人机航拍图像处理与识别算法优化随着时代的进步，人们对于照片的要求也越来越高，而无人机航拍摄影在这一方面扮演着越来越重要的角色。
无人机航拍摄影的发展带来了更加多样化的摄影形式，这些形式依靠的是无人机高空航拍的优势，不仅能够完成传统地面摄影达不到的拍摄效果，而且更加方便快捷。
纵观无人机航拍摄影的发展历程，图像处理和识别算法的优化一直是摆在人们面前的一个重要课题。
本文将探讨无人机航拍图像处理和识别算法的优化。
一、航拍图像识别算法的目前状况对于航拍摄影而言，图像识别算法被认为是最核心的一个部分。
无人机的高空拍摄使得照片中的识别难度增大，因此对航拍图像识别算法的要求也更加高了。
目前，航拍图像识别算法主要分为以下几类：1、传统视觉算法传统视觉算法运用计算机视觉算法将无人机拍摄的航拍照片进行分析识别。
但是，这种算法的应用受到了许多限制，例如光照条件、噪声、低分辨率等等，因此算法的可靠性、准确性并不高。
2、深度学习算法深度学习算法是近年来发展迅速的一种算法。
它能够通过大量的训练数据，使得算法学会区分出各种特征。
这种算法的识别准确率较高，但是算法计算量较大，也需要更多的人力和物力成本。
3、结合传统视觉算法与深度学习算法的算法这种算法将传统视觉算法和深度学习算法进行结合，利用两种算法的优势，使得算法的准确性和可靠性得到更好的提高。
二、优化航拍图像识别算法的方式优化航拍图像识别算法，首要设想是提高图像识别的准确率和可靠性。
实现航拍图像识别算法的优化可以从以下几种方式入手。
1、选择更加适合的算法不同的航拍图像识别算法各自有其优缺点，选择适合的算法对于提高准确率和可靠性至关重要。
例如，针对复杂光照条件下的识别问题，可以使用直方图均衡和Gamma校正等预处理方法，以提高分辨率、清晰度和对比度。
2、规范采集和标注数据规范采集和标注数据有利于提高算法的有效性和准确度。
采集时需要考虑拍摄视角和光线等因素。
标注数据时应该遵循标准，采用一致的标注方式，使算法学习的数据更加规范化、标准化，提高算法准确性。
无人机航拍数据处理与分析方法总结
无人机航拍数据处理与分析方法总结引言：近年来，无人机航拍技术的快速发展使得航拍数据的获取变得更加容易和经济高效。
然而，处理和分析这些大量的航拍数据成为了一个巨大的挑战。
本文将总结几种常见的无人机航拍数据处理与分析方法，旨在为相关研究人员和从业者提供一些参考和指导。
一、航拍数据处理方法1. 数据采集与存储无人机航拍数据处理的第一步是数据采集与存储。
在数据采集方面，可以利用高分辨率相机、激光雷达等设备采集影像和点云数据。
对于数据存储，常用的方法是使用硬盘或云存储平台，确保数据的安全和可靠性。
2. 数据预处理与校正在进行数据分析之前，对航拍数据进行预处理和校正非常重要。
这包括对影像进行去噪、几何校正、色彩校正和投影变换等操作，以确保数据的质量和准确性。
3. 图像拼接与融合无人机航拍数据往往包含大量的图像，因此图像拼接与融合是一种常用的数据处理方法。
通过利用图像间的共同点进行匹配和拼接，可以生成更大范围的高分辨率图像。
同时，还可以通过图像融合技术将多个频谱范围的图像合并，以获得更丰富的信息。
二、航拍数据分析方法1. 特征提取与分类航拍数据中蕴含了丰富的地物信息，因此特征提取与分类是一种常见的数据分析方法。
通过利用计算机视觉和机器学习算法，可以提取出图像中的建筑物、植被、道路等特征，并进行分类和识别。
这些特征提取结果可以用于城市规划、环境监测、农业等领域。
2. 三维重建与测量无人机航拍数据通常包括了大量的点云信息，可以通过三维重建与测量技术进行分析。
通过利用三维点云的坐标信息，可以生成高精度的数字地形模型（DTM）和数字表面模型（DSM）。
同时，还可以进行几何测量、体积计算等分析，用于土地勘测、工程测量等应用。
3. 变化检测与监测无人机航拍数据还可以用于变化检测和监测。
通过对多期航拍数据的比对，可以发现建筑物改变、植被生长和土地利用变化等信息。
这种变化检测与监测方法可以应用于城市发展规划、环境评估和自然灾害监测等方面。
2024年航空照相机市场环境分析
2024年航空照相机市场环境分析一、市场背景航空照相机是一种专门用于航空摄影的相机设备。
随着航空技术的不断发展和航拍需求的增加，航空照相机市场也呈现出强劲的增长态势。
本文将对航空照相机市场环境进行分析，从市场规模、市场趋势、竞争格局等角度进行研究。
二、市场规模航空照相机市场在过去几年中取得了快速增长。
根据市场调研机构的数据显示，截至2019年，全球航空照相机市场规模已超过XX亿美元。
预计随着航拍需求的进一步增长，市场规模将继续扩大。
三、市场趋势1.技术升级：随着航空技术的不断创新，航空照相机的拍摄质量和性能不断提升。
高分辨率、多功能、轻便便携成为市场的主要趋势。
2.应用拓展：航空照相机广泛应用于旅游景点拍摄、城市规划、地质勘探、农业监测等领域。
随着无人机技术的发展，航拍市场潜力巨大。
3.云存储服务：随着数据量的增加，航空照相机用户对于数据的存储和管理提出了更高的要求。
云存储服务的兴起为航空照相机提供了更便捷的数据存储解决方案。
4.智能化应用：人工智能技术的发展将带来航空照相机智能化应用的突破。
例如，通过人脸识别技术实现旅客登机自助服务等。
四、竞争格局目前，航空照相机市场呈现出竞争激烈的态势。
主要竞争者包括国内外知名相机制造商和无人机企业。
这些企业通过技术创新、产品升级、市场推广等方式争夺市场份额。
此外，航空照相机领域还存在一些创业公司，他们通过研发新型设备、提供特色化服务等方式寻求市场机遇。
五、市场挑战1.技术壁垒：航空照相机领域的技术门槛较高，需要具备熟练的航空知识和摄影技巧。
同时，航空照相机的制造需要大量的资金和资源，对于一些小型企业来说是一种挑战。
2.法律法规：航空照相机在使用过程中需要遵守相关的航空法规和隐私保护法律，一些地区对于航拍有严格的管控。
这些法律法规限制了航空照相机的使用范围，也给市场带来了一定的不确定性。
3.竞争压力：航空照相机市场竞争激烈，市场份额分配不均。
大型相机制造商和无人机企业的品牌影响力和资源优势使得中小型企业在市场上面临竞争压力。
空中航拍图像处理技术研究
空中航拍图像处理技术研究随着科技的不断发展，空中航拍成为了人们关注的焦点之一，其图像处理技术也越来越成熟。
空中航拍在城市规划、农业生产、自然资源调查等领域中应用广泛。
一、空中航拍技术简介空中航拍是利用航空器、遥控飞行器、无人机等设备来拍摄照片或录制视频，然后进行图像处理并提取信息的过程。
空中航拍可以从不同高度、角度、视角等多维度观测目标区域，并能够获得高分辨率、高精度、全景视野的图像数据。
二、空中航拍图像处理方法1. 影像配准影像配准是指将不同拍摄高度或角度获得的影像图像进行对齐、标准化等处理，以便进行图像融合或其他处理。
影像配准可以通过地面控制点、GPS等定位技术来实现。
2. 影像融合影像融合是指利用多幅影像数据进行拼接、叠加等处理，以获得更高精度、全景视野的影像数据。
影像融合可分为像素融合、特征融合、语义融合等多种方法。
3. 特征提取特征提取是指从图像数据中提取出与目标属性相关的特征信息，比如地物类型、区域面积、形态特征等。
常用的特征提取方法包括基于像素级、对象级、语义级等多种方法。
4. 空间分析空间分析是指利用图像数据进行空间关系分析，比如地物占用率、土地利用类型等。
空间分析可以通过GIS、遥感软件等工具来实现。
三、空中航拍图像处理应用1. 城市规划空中航拍图像处理可以为城市规划提供高精度、全景视野的影像数据，帮助规划师更好地了解城市形态、土地利用结构等信息，提高规划方案制定的准确性。
2. 农业生产空中航拍图像处理可以为农业生产提供高精度、多维度的影像数据，帮助农民了解农田耕作情况、农作物生长状态等信息，优化农业生产方案，提高农作物产量。
3. 自然资源调查空中航拍图像处理可以为自然资源调查提供高精度、多样化的影像数据，帮助生态学家、环保专家了解自然环境的变化情况，提高环保方案制定的准确性和实际效果。
四、空中航拍图像处理技术的发展趋势随着空中航拍技术不断发展，其图像处理技术也日渐成熟。
未来，空中航拍图像处理技术将会更加智能化、自动化、多样化。
dmc航空摄影相机技术参数
dmc航空摄影相机技术参数
DMC航空摄影相机是一种高性能、高分辨率的航空摄影设备，其技术参数如下：
1.分辨率：该相机采用高分辨率的 CCD 感光芯片，在最高分辨率模式下可以达到 10000x8000 像素的分辨率，能够捕捉到细节非常丰富的图像。
2.动态范围：DMC航空摄影相机的动态范围非常广，可以达到 11 档，能够捕捉到极高的光线反差场景下的细节。
3.光学系统：该相机采用高品质的镜头系统，具有高清晰度、低畸变、低色散等特点，能够提供出色的成像效果。
4.快门速度：DMC航空摄影相机的快门速度非常快，可以达到
1/4000 秒的高速快门，能够捕捉到高速运动的物体。
5.感光度：该相机的感光度范围广，可以在 ISO 50 至 ISO 6400 的范围内进行调节，能够适应各种光线条件下的拍摄需求。
6.存储媒介：DMC航空摄影相机支持多种存储媒介，包括 CF 卡、SD 卡等，能够满足不同的存储需求。
7.重量和尺寸：相机非常轻便和紧凑，重量仅为 1.5kg 左右，尺寸为 200x120x100mm，非常适合航拍等特殊场景的使用。
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高分辨率成像技术在遥感测绘中的应用
高分辨率成像技术在遥感测绘中的应用引言遥感测绘技术是用于获取地球表面信息的一种方法，通过各种传感器获取地面的图像和数据，并进行分析和处理。
高分辨率成像技术是遥感测绘中一种重要的手段，它能够提供更清晰、更精确的图像信息，为地理信息系统的建设和资源管理提供了强有力的支持。
本文将介绍高分辨率成像技术在遥感测绘中的应用，并着重概述其在城市规划、农业监测和环境保护等领域的具体应用。
第一章高分辨率成像技术概述高分辨率成像技术是指在遥感图像中所能分辨的最小物理细节。
它通过增加传感器的像元数量和减小像元尺寸，提高图像的空间分辨率。
高分辨率成像技术包括光学成像技术和雷达成像技术两种主要类型，其中光学成像技术又分为空间光学和航空光学两种。
第二章高分辨率成像技术在城市规划中的应用城市规划是指对城市发展进行系统性的规划与设计，以实现城市的合理、高效和可持续发展。
高分辨率成像技术在城市规划中可以提供精确的地形和地貌信息，帮助规划师更好地了解城市的现状和发展趋势。
通过高分辨率卫星图像，可以测量城市的用地类型、道路网络、建筑分布等重要信息，为城市规划和管理部门提供数据支撑。
第三章高分辨率成像技术在农业监测中的应用农业是国民经济的重要组成部分，而高分辨率成像技术在农业监测中发挥着关键作用。
通过获取农田的高分辨率图像，可以实时监测农作物的生长情况和病虫害的发生情况，提高农业生产的精度和效率。
此外，高分辨率成像技术还可以帮助农业专业人员进行土地资源调查和水资源管理，为农业发展提供有力支持。
第四章高分辨率成像技术在环境保护中的应用环境保护是维护生态平衡、保护环境资源的一项重要活动。
高分辨率成像技术在环境保护中能够提供精确的空间和时序信息，为环境监测和评估提供数据支持。
通过获取高分辨率的地表图像，可以监测土地利用变化、森林覆盖变化和水质污染等环境问题，为环境保护决策提供科学依据。
结论高分辨率成像技术作为一种重要的遥感测绘手段，具有广泛的应用前景。
超高分辨率卫星影像的特征描述和目标识别
超高分辨率卫星影像的特征描述和目标识别在当今的数字时代，卫星影像已成为人们获取地球上各种信息的有效手段。
而在卫星影像的长期发展中，超高分辨率卫星影像成为了识别和分析目标的核心。
超高分辨率卫星影像能够提供高质量、大容量的图像数据，为各行业提供了丰富的数据支持。
本文主要探讨超高分辨率卫星影像的特征和目标识别方法。
一、超高分辨率卫星影像的特征描述1. 分辨率高有别于传统的卫星影像，超高分辨率卫星影像具有更高的分辨率。
传统的卫星影像分辨率一般在1米左右，而超高分辨率卫星影像的分辨率可以达到0.5米甚至更高。
高分辨率的卫星影像能够提供更为详细的地面信息，对各种行业的需求有很大的帮助。
2. 色彩丰富、精细超高分辨率卫星影像能够提供更丰富的色彩信息。
在分辨率的同时，它能够提供更精细的细节信息，使得人们在识别和分析目标时更为准确和全面。
色彩和细节信息的叠加，使得超高分辨率卫星影像更为生动和真实，方便人们对地球进行观察和研究。
3. 能够提供多视角、多时相影像不仅如此，超高分辨率卫星影像还有另两个显著的特征，即能够提供多视角和多时相影像。
这两个特征能够为目标识别和变化监测提供帮助。
多视角影像能够提供不同角度的影像信息，减少了人为因素，提高了识别和分析的准确性。
而对于多时相影像，则能够提供目标随时间的变化情况，帮助人们对地球的变化进行研究和探测。
二、超高分辨率卫星影像的目标识别方法1. 人工识别传统的目标识别方式是基于人工识别的，人工识别的准确性和正确性受到很大的限制。
同时，人工识别需要人力和时间成本，对于大规模数据的处理效率较低，容易出现失误。
2. 自动目标识别随着计算机技术的不断发展，自动目标识别逐渐成为了主流。
自动目标识别主要采用图像处理和机器学习等技术，对超高分辨率卫星影像进行分析和识别。
自动目标识别具有可自适应、高效、快速等优点，但其准确性还存在一定的问题。
同时，由于自动目标识别需要大量训练数据，在实践中经常会受到数据的质量和数量的限制。
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第36卷 第3期 激光与红外Vol.36,No.3 2006年3月 LASER & I N FRARE D March,2006 文章编号:100125078(2006)0320234204高分辨航拍相机实时图像存储系统的关键技术单 洁1,曹剑中1,章 奇1,宋 凭1,2,杜升平1(1.中国科学院西安光学精密机械研究所光电测控研究室,陕西西安710068;2.中国人民解放军西安通信学院一系,陕西西安710106)摘 要:简要分析了DSP+FPG A+F LASH实时图像处理系统的特点和优越性,并结合高分辨率航拍数码相机的实例,介绍了用于图像实时存储系统的设计;提出了系统设计中需要注意的全局时钟和数据交互等几个关键性问题,结合实际工作给出了具体的分析和解决方案。
关键词:实时图像处理;DSP+FPG A+F LASH;时钟;数据交互中图分类号:T H761.6;TP752 文献标识码:AThe Key Techn i que Study of Real Ti m e I mage M e mory Syste m of Hi ghResoluti on Aer i a l CameraSHAN J ie1,CAO J ian2zhong1,Z HANG Q i1,S ONG Ping1,2,DU Sheng2p ing1(1.Xi’an I nstitute of Op tics&Precisi on Mechanics,Xi’an710068;2.Dep t.of Computer&I nfor mati on Engineering,Xi’an Communicati on I nstitute,Xi’an710106,China)Abstract:This paper si m p ly analyses the characteristic and advantage of DSP&FPG A F LASH syste m,and recom2mends the real ti m e i m age memory syste m based on an exa mp le of high res oluti on aviati on disital ca mera,puts f or wardseveral key p r oble m s such as gl obal colck and data alternati on,and finally gives full and accurate analysis and settlep r oject.Key words:real ti m e i m age p r ocessing;DSP+FPG A+F LASH;gl obal cl ock;data alternati on1 引 言随着数字及半导体技术的发展,采用信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列器件(FPG A)和闪速存储器(F LASH ROM)结构的数字硬件系统正显示出优越性。
通用DSP的优点是通过编程可以应用到广泛的产品当中去,且已经能够满足算法控制结构复杂、运算速度高、寻址方式灵活和通信性能强大等需求。
但是传统DSP的结构本质上是串行的,对于需要处理的数据量大、速度高、而运算结构相对简单的底层图像处理算法来说,并没有优势可言,而这恰好是FPG A硬件的强项。
采用DSP+FPG A的数字硬件系统并结合两者的优点,兼顾了速度和灵活性。
最大优点是结构灵活,适合模块化设计,易于维护和扩展,适合应用于实时信号处理系统。
在某高分辨率航拍相机的实时图像处理系统中,我们应用DSP+FPG A+F LASH结构实现了图像的实时无损压缩与存储。
2 系统结构及工作原理本航拍相机系统主要由一片高分辨率全帧转移 作者简介:单 洁(1979-),女,硕士研究生,现就读中国科学院西安光学精密机械研究所通信与信息工程专业,从事海量数据存储及传输科研工作。
E2mail:freetree01@hot m 收稿日期:2005207225;修订日期:2005210219型面阵CCD (有效像素为1100万,像元尺寸为9×9μm 2)及其驱动电路、相关双采样CDS 、自动增益放大器及ADC 、信号处理系统和存储系统,以及US B 接口等。
系统组成框图如图1所示。
图1 系统框图 系统工作时,CCD 输出的模拟信号由四象限分别读出,经四路12位ADC 数字化处理,进行相关双采样CDS,得到的数据信息通过DSP 读出并进行压缩、转换等处理,再转换成特定的图像格式。
最后,以图像文件的形式存储在F LASH 存储器中。
可通过LCD 查看拍摄的照片和通过US B 接口将照片传输到计算机上。
3 系统主要器件高分辨率航拍数码相机的实时图像存储系统主要由一片DSP 和两片FPG A (包括预处理器和接口控制器)组成。
系统设计要求每秒2帧图像,每帧1100万像素,经过12位ADC,最终数据量为264Mbit/s,为保证图像质量采用无损压缩,同时为确保系统工作的实时性,对DSP 运算性能提出了很高的要求。
系统中压缩算法芯片为TI 公司的T MS320C6701。
它可在一个时钟周期内并行执行8条指令,内部工作频率可达200MHz,每秒可完成1.6G 次操作,有4个通道自加载的DMA 通道,可以在没有CP U 参与下完成映射空间的数据传输。
3.1 可编程门阵列器件FPG AALTERA 公司生产的Cycl oney 系列中的EPl C3T144C8,其最高工作频率可达200MHz,拥有2910个逻辑单元,104个I/0口,可保证各功能模块的实现以及系统的灵活性和高集成度。
主要解决问题有两个:(1)预处理和缓存。
图像压缩系统所需要的输入图像数据流是按照图像的原始排列组织的,而图像采集系统中,A /D 转换后的输出数据流为四象限结构。
因此,必须对此数据流进行相应的预处理,图像压缩系统才能够直接从图像采集系统中得到需要的数据格式,从而提高整个图像处理系统的性能。
根据A /D 转换输出数据格式与图像压缩系统输入数据格式间的对应关系,一帧图像中的任意像素可以用分层寻址方式准确定位,首先,从一帧图像的第一象限(2028×1342)的第一行开始,每连续的64行作为一个像素块,称为行块;其次,每一个行块又在水平方向上以每64像素分一段,每段称为一个列组(64×64),第21列组只有62像素;然后,依次在随后的几个象限按同样规则分块,分块后的图像按照水平顺序送入缓存。
缓冲存储器由FPG A 的内部门阵列生成,两组帧存S DRAM 的读写采用乒乓机制来管理。
为确保在任何时刻,最多只有一个帧存S DRAM 处于图像压缩系统的控制下,设置了一个读互斥锁;同样,最多有一个帧存S DRAM 可接收预处理后的数据,因此又设置了一个写互斥锁。
这种操作方法提高数据处理效率。
缓存中的数据再依次送入DSP 进行压缩运算;(2)与图像存储器的接口控制。
设计中F LASH ROM 是地址、数据线复用,所以采用一片FPG A 进行总线译码,将DSP 处理后的多路地址、数据量写入F LASH 。
串并转换是FPG A 设计中数据流处理一个重要技巧,实现方法多种多样,根据数据的排序和数量的要求,我们选用F I F O 寄存器作为缓存,调节各总线上数据流的时序。
系统中DSP 的E M I F 接口工作频率为100MHz,F LASH 的工作频率为10MHz,接口控制FPG A 内部的F I F O 大小必须满足缓存要求。
原始图像经过JPEG2000算法按3∶1比例压缩后,数据量为11MB /s,DSP 输出数据为32位,FPG A 将32位转换为16位数据,高8位送高F LASH,低8位送低F LASH 。
系统中F LASH 存储器K9W 8G08U1M 写入速率为7MB /s,两片F LASH 并行工作完全可以匹配DSP 的输出速率,而且不需要FPG A 内部的F I F O 容量太大,故不过多会占用FPG A 内部资源。
3.2 闪速存储器系统中,F LASH 作为最终图像保存介质,由于532激光与红外 No .3 2006 单 洁 曹剑中等 高分辨航拍相机实时图像存储系统的关键技术对体积、重量、工作环境有严格要求,而且数据量大,所以闪存是最好选择。
K9W8G08U1M是Sa m sung公司开发的目前单片容量最大闪存芯片,它的单片容量高达1G B,同时还提供有256M额外容量。
该闪存芯片是通过与非单元结构来增大容量的。
它可以在300μs内完成一页2112个字节的编程操作,还可以在2m s内完成128K字节的擦除操作,同时数据区内的数据能以50ns/byte的速度读出。
8位I/0端口采用地址、数据和命令复用的方法。
片内的写控制器能自动执行写操作和擦除功能,包括必要的脉冲产生,内部校验等,完全不用外部微控制器考虑,简化了器件的编程控制难度。
工作电压为1.8V或3.3V,符合当前低功耗的国际潮流。
4 系统设计的几个关键问题4.1 时钟方案在任何数字电路设计中,稳定可靠的时钟是至关重要的。
4.1.1 内部时钟方案使用内部生成的时钟,可能引起设计中的功能和时限问题。
由组合逻辑产生的时钟会引入毛刺造成功能问题,而引入的延迟则可能会导致时限问题。
如果使用组合逻辑的输出作为时钟信号,设计中就可能会出现毛刺。
同步设计中,寄存器输入数据的毛刺是很正常的,对设计没有什么影响,然而,时钟输入上的毛刺则会导致严重的后果。
毛刺可能会违反了寄存器的最小脉冲带宽要求;如果当毛刺到达时钟输入时,寄存器的输入数据正在变化,那么也无法满足建立和保持时限要求。
即使设计满足了时限需求,寄存器输出也可能是意想不到的数值,造成设计的其他部分功能的不正常。
由于设计中需要用到很多全局时钟的整数倍分频的时钟,且由于分频的整数倍较大,利用FPG A当中自带的DC M模块很难实现这样的功能,因此,采用了同步计数器的分频方法,并且,在各个时钟信号输出之前,再加一级寄存器输出,这样的操作就避免了组合逻辑生成的毛刺被阻挡在寄存器的数据输入端口上。
4.1.2 多时钟系统中窄脉冲时钟信号的产生内部主时钟频率为200MHz,对于外部F LASH 存储器的工作频率10MHz,为保证系统器件的同步性,由系统主时钟分频得到。
由于要求200M时钟的每一个上升沿都要进行累加运算,每一个10M时钟周期内进行了20次累加,而清0操作又不能影响累加运算的进行。
同时,由于10M时钟是由200M时钟分频得来的,所以两个时钟的上升沿必然会产生竞争现象,出现累加运算和清0操作同时进行的现象,因此必须要避免,加上VHDL语言的特点,一个进程当中不能出现两个时钟沿的操作,因此,常规的设计不能满足系统要求。