基于FPGA的数值计算在实时图像处理中的应用
基于 FPGA 的图像识别及处理技术研究
基于 FPGA 的图像识别及处理技术研究随着科技的日益发展，计算机视觉技术成为一项越来越热门的领域。
其中，图像识别与处理技术是计算机视觉中的重要内容。
本文将探讨基于 FPGA 的图像识别与处理技术，介绍它的原理、应用场景以及未来发展方向。
一、基础原理FPGA（Field Programmable Gate Array），中文名为现场可编程门阵列，是由一系列的可编程逻辑单元、输入输出块（IOB）、时钟管理单元、片上RAM等组成的可编程芯片。
图像识别与处理的基本流程是：图像采集 -> 图像预处理 -> 特征提取 -> 分类识别。
其中，图像预处理的任务是将原始图像进行去噪、增强、边缘检测等处理，特征提取的任务是将处理后的图像进行特征提取，分类识别的任务是将提取得到的特征进行分类，从而识别出图像中的目标物体。
FPGA 可以根据需要进行编程，实现不同的逻辑功能。
对于图像处理，可以采用 VHDL 或 Verilog 语言进行编程，将图像预处理、特征提取和分类识别等功能独立实现在FPGA 中。
由于FPGA 的并行计算能力很强，能够同时处理多个像素点，因此在图像识别与处理中表现出色。
二、应用场景基于 FPGA 的图像识别与处理技术在许多领域都有广泛应用。
下面简单介绍几个典型的应用场景。
1. 智能监控安防领域是 FPGA 图像识别与处理技术的典型应用之一。
以智能监控系统为例，该系统需要对摄像头拍摄的图像进行实时分析和处理，识别出异常行为（如人员进出、奔跑等）并及时采取措施。
使用 FPGA 技术可以有效提升系统的实时性和准确性。
2. 无人驾驶无人驾驶领域同样是 FPGA 图像识别与处理技术的重要应用之一。
无人驾驶车辆需要通过摄像头获取道路信息、交通信号灯等，然后根据识别结果确定行驶方向、速度等。
基于 FPGA 的图像识别处理可以大幅提高无人驾驶车辆的实时性和关键信息的准确性。
3. 机器视觉机器视觉是一项广泛应用于工业自动化、农业、医疗等领域的技术。
基于FPGA+DSP的实时图像处理系统设计与实现
万方数据万方数据·１１０·微处理机２０１０年（ＤＰＲＡＭ）。
虽然Ｃ６４１６片内集成了高达８Ｍ位的片内高速缓存，但考虑到图像处理算法必涉及到对前后几帧图像进行处理，为保证系统运行时存储容量不会成为整个系统的性能瓶颈（ｃｈｏｋｅｐｏｉｎｔ），在ＤＳＰ模块中额外扩展存储空间。
由于ＥＭＩＦＡ口的数据宽度更大，因此系统在ＥＭＩＦＡ的ＣＥｌ空间内扩展了两片总共１２８Ｍ位的同步存储器。
Ｃ６４１６的引导方式有三种，分别是：不加载，ＣＰＵ直接开始执行地址０处的存储器中的指令；ＲＯＭ加载，位于ＥＭＩＦＢＣＥｌ空间的ＲＯＭ中的程序首选通过ＥＤＭＡ被搬人地址Ｏ处，ＲＯＭ加载只支持８位的ＲＯＭ加载；主机加载，外部主机通过主机接口初始化ＣＰＵ的存储空间，包括片内配置寄存器。
本系统采用的是ＲＯＭ加载方式。
Ｃ６４１６片内有三个多通道缓冲串口，经ＤＳＰ处理的最终结果将通过ＤＳＰ的多通道缓冲串口传送至ＦＰＧＡ。
３．４图像输出模块该模块的功能是将ＤＳＰ处理后的图像数据进行数模转换，并与字符信号合成后形成ＶＧＡ格式的视频信号。
这里选用的数模转换芯片为ＡＤＶ７１２５。
这是ＡＤＩ公司生产的一款三通道（每通道８位）视频数模转换器，其最大数据吞吐率３３０ＭＳＰＳ，输出信图２原始图像图３ＦＰＧＡ图像增强结果５结论实时图像处理系统以ＤＳＰ和ＦＰＧＡ为基本结构，并在此结构的基础上进行了优化，增加了视频输入通路。
同时所有的数据交换都通过了ＦＰＧＡ，后期的调试过程证明这样做使得调试非常方便，既可以监视数据的交换又方便修正前期设计的错误。
整个系统结构简单，各个模块功能清晰明了。
经后期大量的系统仿真验证：系统稳定性高，处理速度快，能满足设计要求。
号兼容ＲＳ一３４３Ａ／ＲＳ一１７０。
由ＦＰＧＡ产生的数字视频信号分别进入到ＡＤＶ７１２５的三个数据通道，经数模转换后输出模拟视频信号并与原来的同步信号、消隐信号叠加后便可以在显示器上显示处理的结果了。
基于FPGA的图像处理加速技术研究
基于FPGA的图像处理加速技术研究随着科技的发展，图像处理技术逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
同时，图像处理技术也逐渐面临着越来越广泛的应用需求。
在这样的背景下，基于FPGA的图像处理加速技术应运而生。
本文将探讨基于FPGA的图像处理加速技术研究的现状和未来发展方向。
一、FPGA技术概述FPGA（Field-Programmable Gate Array）中文名叫现场可编程门阵列，是一种可编程逻辑芯片，可以在上面设计出各种数字逻辑电路，并对其进行编程实现。
与ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）芯片相比，FPGA芯片实现的功能更加灵活，兼容性更好。
二、FPGA在图像处理中的应用FPGA在图像处理中的应用十分广泛，可以实现数字图像处理、数字信号处理、图像滤波、边缘检测、图像分割、图像增强、运动估计和运动补偿等。
对于图像处理中的复杂计算问题，FPGA可以通过并行计算进行高速处理，从而大大提高了图像处理效率。
此外，FPGA的高灵活性和强大的可编程性也为图像处理领域带来了更多的技术创新。
三、基于FPGA的图像处理加速技术研究现状当前，基于FPGA的图像处理加速技术已经被广泛应用于多个领域，例如医疗图像处理、视频图像处理和视觉传感器等。
其中，医疗图像处理是最为广泛应用的领域之一。
在医疗图像处理中，FPGA可以处理放射性图像、磁共振图像和计算机断层扫描图像等医疗图像，可以实现图像去噪、图像增强和图像分割等功能。
此外，基于FPGA的图像处理加速技术还被广泛应用于军事图像处理和安防图像处理领域。
在军事领域，FPGA可以实现高速图像传输和实时图像分析。
在安防领域，FPGA可以实现人脸识别、车牌识别和动态目标检测等功能。
四、基于FPGA的图像处理加速技术研究未来发展方向随着科技的不断发展，基于FPGA的图像处理加速技术也面临着更广阔的发展空间。
未来，基于FPGA的图像处理加速技术将继续向多媒体领域、虚拟现实领域逐步拓展。
基于FPGA的图像处理算法加速技术研究
基于FPGA的图像处理算法加速技术研究摘要：随着数字图像处理技术在各个领域的广泛应用，对快速高效的图像处理算法的需求也在不断增长。
然而，传统的计算平台往往难以满足实时性、低功耗和高并行性等要求。
因此，本文研究了基于FPGA的图像处理算法加速技术，通过将图像处理算法实现在FPGA上，利用硬件并行性和高速优势加速图像处理过程，提高系统性能和效率。
1.引言近年来，数字图像处理技术在计算机视觉、医学成像、视频编解码等领域得到了广泛应用。
由于图像处理算法的复杂性和计算量之大，传统的计算平台往往难以满足实时性、低功耗和高并行性等要求。
而可编程逻辑器件（FPGA）作为一种灵活的硬件加速器，可以满足这些需求并提高系统性能和效率，因此成为研究重点。
2. FPGA的基本原理FPGA是一种可编程逻辑器件，它由大规模的可编程逻辑单元（PLU）和可编程I/O接口组成。
PLU可以根据需要配置为逻辑门、存储器或其他数字电路。
FPGA通过编程的方式来重新组织PLU和I/O 接口，从而实现特定功能。
相较于传统的处理器，FPGA具备并行处理能力，可以同时处理多个输入数据使其比其他计算平台更为高效。
3. FPGA在图像处理中的应用FPGA在图像处理领域的应用主要包括图像增强、图像滤波、边缘检测和目标识别等。
FPGAs可以提供硬件级的并行计算，利用硬件逻辑可有效加速图像处理过程。
控制器和状态机可以根据图像处理的要求进行实时调整，提高算法的性能。
并且，FPGA具有低功耗和高通量的特点，使得图像处理任务能够在资源有限的情况下高效完成。
4. 基于FPGA的图像处理算法加速技术基于FPGA的图像处理算法加速技术主要包括流水线技术、并行计算和硬件优化等。
流水线技术通过将图像处理算法划分为多个阶段，使得各个阶段可以并行计算，提高整体的计算速度。
并行计算技术则将多个相同的处理单元复制到FPGA中，使其能够同时处理多个数据，提高并行度。
硬件优化技术则通过对算法进行硬件级别的优化，提高计算效率。
基于FPGA的数字信号处理算法实现与优化
基于FPGA的数字信号处理算法实现与优化数字信号处理（DSP）是一种通过数字计算器对模拟信号进行处理和转换的技术。
在现代通信、音频处理、图像处理、雷达与声呐等领域中，数字信号处理技术得到了广泛的应用。
为了实现高效的数字信号处理，采用FPGA（Field Programmable Gate Array）作为实现平台是一个不错的选择。
本文将探讨基于FPGA的数字信号处理算法的实现与优化。
一、FPGA概述FPGA是一种可编程的逻辑集成电路，由大量可编程逻辑单元（PLU）和大量的内部互联资源构成。
FPGA具有灵活性高、计算密度高、功耗低等优点，因此在数字信号处理领域中得到了广泛应用。
FPGA的可编程性使得它可以灵活地实现各种数字信号处理算法，并可以根据需求对算法进行优化。
二、数字信号处理算法数字信号处理算法包括一系列数学运算和数字滤波器的设计。
常见的数字信号处理算法包括傅里叶变换、滤波、降噪等。
在FPGA上实现数字信号处理算法需要考虑算法的复杂度、延迟和功耗等因素。
将算法转化为硬件描述语言（HDL）可以使得算法在FPGA上运行更高效，且可以通过优化来提高性能。
三、FPGA中数字信号处理算法的实现在FPGA中实现数字信号处理算法需要将算法转化为硬件描述语言，例如VHDL或Verilog。
首先需要对算法进行建模和仿真验证，然后根据算法的复杂度和性能需求进行优化。
通过对算法进行划分和并行化，可以提高算法在FPGA上的运行速度。
此外，还可以采用硬件加速器、数据存储优化等手段来提高算法的效率。
四、优化策略在FPGA中实现数字信号处理算法时，有一些常用的优化策略可以提高算法的性能。
首先是流水线技术，将算法划分为多个阶段并行执行，可以提高系统的运行速度。
其次是定点化运算，使用定点数表示浮点数可以节省资源和功耗。
另外，还可以采用复杂度折中的方法，通过减少部分计算以降低算法复杂度。
五、案例研究以图像处理为例，实现数字信号处理算法的优化。
基于fpga的数字图像处理原理及应用
基于FPGA的数字图像处理原理及应用1. 引言数字图像处理作为一项重要的技术，已经被广泛应用于多个领域，例如医疗影像、机器视觉和图像识别等。
而基于FPGA（Field-Programmable Gate Array）的图像处理系统已经成为研究的热点。
本文将介绍基于FPGA的数字图像处理原理及其应用。
2. FPGA的基本原理和特点FPGA是一种可重构的硬件设备，具有可在现场编程的特点，使其适用于不同应用的实时高性能图像处理。
FPGA拥有可配置的逻辑单元和内部存储器，可用于实现各种数字图像处理算法。
3. FPGA在数字图像处理中的应用3.1 图像滤波•FPGA可以实现图像滤波算法，例如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
•FPGA的并行计算能力使得图像滤波可以以实时高性能的方式进行。
3.2 图像边缘检测•基于FPGA的图像边缘检测算法可以有效地提取图像的边缘信息，用于目标识别和图像分割等应用。
•FPGA的并行处理能力和灵活的逻辑结构使得边缘检测算法可以以高效的方式实现。
3.3 图像增强•FPGA可以用于实现图像增强算法，例如直方图均衡化和灰度级调整等。
•FPGA的硬件并行性使得图像增强算法可以在实时性要求较高的应用中得到广泛应用。
3.4 图像压缩•FPGA可以实现图像压缩算法，例如JPEG压缩算法。
•FPGA的高速并行处理能力使得图像压缩可以以实时高效的方式进行。
4. FPGA在数字图像处理中的优势•FPGA具有硬件并行处理能力，可以实现高效的图像处理算法。
•FPGA具有灵活性，可以根据不同的应用需求进行编程和配置。
•FPGA具有低功耗和低延迟的特点，适用于实时性要求较高的图像处理应用。
•FPGA具有较高的计算性能和吞吐量，可以满足高帧率的图像处理需求。
5. FPGA在数字图像处理中的应用案例5.1 医疗影像处理•基于FPGA的医疗影像处理系统可以用于实时的医学图像分析和诊断。
•FPGA的硬件并行处理能力可以提高医疗图像处理系统的性能和效率。
fpga人工智能应用案例
fpga人工智能应用案例FPGA人工智能应用案例人工智能（AI）的发展已经在各个领域产生了重大影响，而FPGA （现场可编程门阵列）作为一种高度可定制的硬件加速器，为人工智能应用提供了强大的计算性能和低延迟的特性。
下面是一些FPGA 人工智能应用案例的介绍：1. 语音识别：FPGA可用于实时语音识别系统，通过将复杂的语音处理算法硬件化，提供了低延迟和高性能。
例如，在智能音箱、语音助手和汽车语音控制系统中，FPGA可以实现实时的语音识别和语音指令响应。
2. 图像处理：FPGA可以用于实时图像处理和计算机视觉应用。
通过将图像处理算法和卷积神经网络（CNN）硬件化，FPGA可以提供高效的图像处理和实时识别功能。
这在安防监控、自动驾驶和医学影像分析等领域中非常有用。
3. 机器人控制：FPGA可以用于实时机器人控制和路径规划。
通过将机器人控制算法和强化学习算法硬件化，FPGA可以提供低延迟和高性能的机器人控制能力。
这在工业自动化、无人机和智能仓储机器人等领域中得到广泛应用。
4. 自然语言处理：FPGA可以用于实时自然语言处理和文本分析。
通过将自然语言处理算法和循环神经网络（RNN）硬件化，FPGA可以提供高效的自然语言处理和实时文本分析功能。
这在智能客服、文本情感分析和机器翻译等领域中非常有用。
5. 金融交易：FPGA可以用于高频交易和金融数据分析。
通过将金融交易算法和数据分析算法硬件化，FPGA可以提供低延迟和高性能的金融交易能力。
这在股票交易、期货交易和加密货币交易等领域中得到广泛应用。
6. 医疗诊断：FPGA可以用于医学图像处理和医疗诊断。
通过将医学图像处理算法和机器学习算法硬件化，FPGA可以提供高效的医学图像分析和实时诊断功能。
这在医学影像诊断、病理分析和基因测序等领域中非常有用。
7. 智能交通：FPGA可以用于智能交通系统和交通流优化。
通过将交通流优化算法和智能交通控制算法硬件化，FPGA可以提供低延迟和高性能的交通流优化能力。
基于FPGA的红外图像实时采集系统设计与实现
基于FPGA的红外图像实时采集系统设计与实现摘要：随着红外图像在军事、航天、安防等领域的广泛应用，对红外图像的实时采集和处理需求越来越高。
本文基于FPGA设计并实现了一个红外图像实时采集系统，通过系统硬件框架、图像采集流程设计以及软硬件协同优化等方面的探究，实现了高效、稳定的红外图像实时采集和传输，为相关领域的探究和应用提供了重要支持。
一、引言红外图像技术是一种利用物体发射的红外辐射进行成像分析的技术，具有透过阴郁、烟雾等不利环境的能力。
它在军事、航天、安防等领域具有重要应用价值。
红外图像的实时采集和处理对于这些领域的探究和应用至关重要，然而传统的红外图像采集系统存在采集速度慢、波动大、传输距离限制等问题。
因此，设计并实现一种基于FPGA的红外图像实时采集系统具有重要意义。
二、系统框架设计基于FPGA的红外图像实时采集系统主要由硬件和软件两个部分组成。
硬件部分包括红外探测器、FPGA开发板、存储器、图像传输模块等；软件部分主要包括图像采集控制程序和数据处理程序。
硬件框架设计接受分层结构，分为红外图像采集层、控制层、存储层和传输层四个部分。
红外图像采集层包括红外探测器和模拟-数字转换电路，负责将红外辐射信号转换为数字信号。
控制层包括FPGA芯片和时钟控制电路，负责采集信号的控制和同步。
存储层包括高速存储器和图像缓存，负责暂存采集到的红外图像数据。
传输层包括数据传输电路和网络接口，负责将采集到的图像数据传输到外部设备。
三、图像采集流程设计图像采集流程是指将红外图像转换为数字信号并存储的过程。
在红外图像采集层，红外探测器将红外辐射信号转换为模拟信号，经过模拟-数字转换电路转换成数字信号。
在控制层，FPGA芯片控制采集信号的采样频率和位宽，通过时钟控制电路实现同步。
在存储层，高速存储器负责将采集到的图像数据暂存起来，图像缓存则将暂存的图像数据进行处理和压缩。
在传输层，数据传输电路将处理和压缩后的图像数据传输到外部设备。
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２ 视 频处 理 结构 及 原理
２ １ 硬件 结构 ．
如 图 １所 示 ， 计 的 基 本 流程 为 ： ＶＩＤｉｉ 设 Ｄ （ ｇ — ｔｌ ｓ ａ Ｉｔｒａｅ 信 号 经 过 解 码 器 解 码 后 ， ａ Ｖｉ ｌ ｎｅｆｃ） ｕ 进 入 Ｆ ＧＡ 计 算 ， 算 结 果 送 入 编 码 器 编 码 ， 经 Ｐ 计 再 过 Ｄ 接 口接 入显 示器 ， ＶＩ 实现 实 时 图像 处 理 。下 面 简单介 绍 各部 分 的功能 结 构 。 （ ） ＶＩ 口。Ｄ Ｌ 是 基 于 ＴＭＤＳ Ｔｒｎ １Ｄ 接 ＶＩ］ ５ （ ａ— ｓ ｉｎＭｉｉ ｚｄＤｉ ｅｅ ｔ ｌ ｉｎ １通 讯 协议 的 ｉｏ ｎｍｉｅ ｆ ｒｎｉ ｇ ａ） ｔ ｆ ａＳ 接 口技术 ， 主要用 于计 算 机 和 显 示 设 备 之 间 的 连
以上 ， 其 中 内嵌 的 Ｉ 且 Ｐ核 最 快 可 以在 １个 时钟
（ ０ｎ 左右 ） １ ｓ 内完成 多 位乘 法 运 算 ， 文采 用 Ａｌ 本 —
ｔｒ 公 司 的 Ｃ ｃｏ ｅ系列 芯 片 ， 充 分 考 虑 视 频 ｅａ ｙ ｌｎ 并 信号 的行 间特 性 ， 用 逐 位 比较 完 成 数 据 的 开平 利 方运算 ， 终 可 以实 现 对 具 有 二 次 曲线 边 界 的 图 最 像 进行 物 理分 割 。
图像分 割是 将 图像 中有 意义 的 特征部 分 提取 出来 ， 这是 进一 步进 行 图像识 别 、 析 和理解 的基 分 础 。基 于 图 像 边 界 的 分 割 是 图像 分 割 的 重 要 方 式 ， 中往 往会 涉 及 到 图像 边 界 是 二 次 曲线 的情 其 况 。在 实 时视频 图像 处 理 中 ， 难 点 在 于 必 须 高 其 速 完成 大量 的数 据处 理 ， 例如 对 刷新 率 为 ７ 、 ５Ｈｚ 分 辨率 为 １０ ４ ６ ２ ×７ ８的图像 显示 ， 传输 像 素 时钟 频 率为 ８ ０ＭＨｚ 左右 ， 了保 持显 示 的连续 性 ， 为 数 据处 理速 度 至少不 能低 于这 个 频率 。如 果此 时要 实 时地 进行 图像 分割就 必 须实 时地 完成 图像 边 界 的计 算 。 例如 用在 某些 显示 系 统 中的大 屏幕 全景 显示 器 ， 果 需要提 取 其 中 圆形 区 域 部 分 的 图 像 信 息 如 来进 行处 理就 必须 首先 完成 图像 的实 时分割 。 由 于该 显示 区域具 有 二 次 曲线 的边 界 ， 因此 如何 实 时确定 图像 边 界就成 了首要 任务 。 在硬 件 电路上 对 数 据 做 复 杂 计 算 ， 如 开 方 例
维普资讯
第 ２ ２卷
第 ４期 液晶Fra bibliotek与显
示
Ｖｏ Ｉ ２． ． ｌ ２ Ｎｏ ４ Ａｕ ．， ０ ７ ｇ ２ ０
２ ０ 年 ８月 ０７
Ｃｈｎ ｓ ｏ ｒ ａ ｆＬｉｕｄＣｒ ｓａｓａ ｄ Ｄｉｐａ ｓ ｉｅ ｅＪ ｕ ｎ ｌｏ ｑ ｉ ｙ ｔｌ ｎ ｓ ｌｙ
文 章 编 号 ：０ ７２ ８ （０ ７ ０ —４ ７０ １０ —７０ ２０ ）４０ ８ —５
基于 Ｆ Ｇ 的数值计算在 实时 图像处 理中的应 用 Ｐ Ａ
何 汶 静 ， 子 强 ， 亚 雄 黄 卢
（ 电子 科 技 大 学 光 电信 息 学 院 ， 四川 成 都 ６ ０ ５ ， — ｉ ｙ ｙ ４ １ ４ １ ３ ｔｍ） １０ ４ Ｅ ｍａｌ ａ ａ ２ ３ ＠ ６ ．ｏ ：
运 算是 很 困难 的 。为 了满 足 实 时性 要 求 ， 常采 用
流 水线 方式 实 现 。但 是 由于 控 制 的复 杂 性 、 电路 实现等 问题 的制约 ， 流水 线段 数不 能无 限地增 加 。 同时 ， 流水 线设 计是 一项 很 费时 的工 作 ， 而且 可扩
接 。 由于其 输 出 的视频信 号 为 ＴＭＤＳ格 式 ， 因此 需 要解码 芯 片先 将差 分 信 号 转 化 为 ２ ｉ的 Ｒ ４ｂｔ
摘
要 ： 时 图 像 分 割 对 于 实 时 图像 处 理 系 统 具 有 非 常 重 要 的 意 义 。对 于 具 有 二 次 曲 线 边 实
界 的 图 像 ， 了确 定 其 边 界 以进 行 实 时分 割 ， 然 涉 及 到 硬 件 电 路 上 数 据 的开 方 等 复 杂 计 算 ， 为 必 这 对 于 一 般 情 况 下 数 据 传 输 速 率 达 到 ８ Ｈｚ 右 的 实 时 图像 处 理 系 统 来 说 无 疑 是 个 很 大 ０Ｍ 左 的挑 战 。 为 了 完 成 图 像 分 割 ， 章 通 过 一 种 逐 位 比 较 的算 法 以 确 定 图 像 边 界 ， 算 法 的数 学 文 该 本 质是 利 用 二 分 法 进 行 数 值 计 算 。 而 在具 体 实 现 方 面 ， 计 了 基 于 Ｆ Ｇ 的 硬 件 电 路 ， 中 设 Ｐ Ａ 其 处 理 器 内 部 结 构 采 用 数 据 通 路 和 数据 控 制 通 路 分 离 的方 式 ， 通 过 Ｖｅｉ ｇＨＤＬ语 言 编 程 下 并 ｒｏ ｌ
载 。最 终 实 现 了 对 具 有 二 次 曲线 边 界 的 图 像 的 实 时 物 理 分 割 。
关
键
词 ： 像 处 理 ； 时 图 像 分 割 ； 场 可 编 程 门 阵列 ； 分 法 ； 方 图 实 现 二 开
文 献标 识 码 ： Ａ
中 图分 类 号 ： Ｎ２ ； Ｐ ９ Ｔ ７Ｔ ３ １
１ 引
言
展性 不好 ｕ 。但 是 这方 面 的工 作也 出现 了 比较 出 ］ 色 的设计 ， 运 用 硬件 查 表 与插 值 指 令 实 现 整 数 如 开 方 的方 法 。 ， ］ 逐位 循 环开 方算 法Ｈ 等 。 ］
考虑到 Ｆ Ｇ 的处理速度一般可以达到 ２ ０Ｍ Ｐ Ａ ０