DSP在图像处理中的应用
硬件加速计算在图像处理中的应用
硬件加速计算在图像处理中的应用图像处理技术随着科技的飞速发展，已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
从手机拍照到医学影像，图像处理技术无处不在。
但是，在图像处理中，数据量庞大，需要消耗大量的时间和计算资源。
为了解决这一问题，硬件加速技术应运而生。
硬件加速计算是通过专用的计算器件或逻辑芯片来协助提高计算时的速度和效率的技术。
在图像处理中，硬件加速可以通过加速算法来提高处理速度和效率，同时减少计算的时间和成本。
在实际应用中，硬件加速计算可以通过各种方式来提高图像处理的速度和效率，如使用GPU、FPGA、DSP等。
下面将分别描述这些技术的应用。
一、GPU在图像处理中的应用GPU即图形处理器，是一种专用于图形处理的高速并行计算单元，通常与CPU协同工作来加速图形渲染。
GPU在图像处理中的应用非常广泛，主要是通过并行计算来协助CPU完成一些计算密集型的任务，如图像的滤波、分割和识别等。
例如，OpenCV是一种基于GPU的库，可以进行实时的图像处理和计算。
在OpenCV中，使用GPU可以大大提高计算速度，特别是对于一些需要处理大量数据的任务。
此外，GPU还可以用来进行图像的分割和识别。
二、FPGA在图像处理中的应用FPGA是一种可编程逻辑设备，可以通过可编程门阵列和可编程逻辑单元来协助CPU完成一些计算密集型的任务，如图像处理、加密和解密等。
FPGA在图像处理中的应用非常广泛，主要是通过可编程的逻辑单元来实现图像的滤波、分割和识别等操作。
在实际应用中，FPGA可以通过运行时重配置来提高计算速度和效率，同时还具有低功耗、灵活性和可扩展性的优势。
例如，Xilinx的Vivado和Altera的Quartus是两种常用的FPGA开发工具，可以用来实现图像处理、加密和解密等任务。
此外，FPGA还可以用来进行模糊处理、图像重构和三维重建等。
三、DSP在图像处理中的应用DSP是一种专门用于数字信号处理的处理器，主要通过高速浮点运算来协助CPU完成一些计算密集型的任务，如图像处理、音频处理和视频编解码等。
dsp的基本原理及应用
DSP的基本原理及应用1. 什么是DSPDSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）是一种将模拟信号经过一系列数字化处理的技术。
通过在计算机或专用数字处理设备上执行数学运算来改变、分析和合成信号的特性。
DSP可以应用于音频、视频、图像、通信等领域。
2. DSP的基本原理DSP的基本原理可以总结为以下几个方面：2.1 采样和量化采样是将模拟信号转换为离散的数字信号。
它通过以一定的频率对连续时间的信号进行采集，得到一系列的采样值。
量化是将采样值进行离散化，将其映射到固定的取值集合中。
采样和量化可以通过模拟到数字转换器（ADC）实现。
2.2 数字滤波数字滤波是对信号进行滤波处理，去除不需要的频段或加强感兴趣的频段。
滤波可以通过滤波器实现，常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
数字滤波可以采用有限长冲激响应（FIR）滤波器或无限长冲激响应（IIR）滤波器。
2.3 数字信号分析数字信号分析是对信号进行频域或时域分析来提取信号的特性。
常见的数字信号分析方法包括傅里叶变换、小波变换、自相关函数、互相关函数等。
这些方法可以用于频谱分析、频率测量、信号检测等。
2.4 数字信号合成数字信号合成是根据已有的信号特性来生成新的信号。
这可以通过重采样、插值、混响、去噪、音频合成等方法实现。
数字信号合成在音频合成、图像合成、视频合成等领域有着广泛的应用。
3. DSP的应用领域DSP在各个领域都有广泛的应用，下面列举了几个主要的应用领域：3.1 音频处理DSP在音频处理中有着重要的应用，可用于音频混响、音频降噪、音频均衡器、音频效果器等方面。
例如，通过数字滤波可以实现对音频信号的降噪处理，通过数字信号合成可以实现对音频信号的合成。
3.2 视频处理DSP在视频处理中也有较多的应用，可用于图像增强、图像分割、视频编解码等方面。
例如，通过数字滤波可以实现对视频信号的去噪处理，通过数字信号合成可以实现对视频信号的合成。
dsp原理与应用实例
dsp原理与应用实例
数字信号处理（DSP）是一种对数字信号进行滤波、变换、解调、编码等处理的技术。
它在通信、音频处理、图像处理、雷达信号处理等领域都有广泛的应用。
以下是一些DSP的应用实例：
1. 音频处理：DSP可用于音频编码、音频解码、音频滤波等。
例如，MP3格式的音频文件就是通过DSP技术对音频信号进
行压缩和编码得到的。
2. 视频处理：DSP可用于视频编码、视频解码、视频滤波等。
例如，MPEG系列的视频压缩标准就是通过DSP技术实现的。
3. 通信系统：DSP常用于调制解调、信号解码、信号滤波等。
例如，无线通信中的调制解调器就是通过DSP技术实现信号
的调制和解调。
4. 图像处理：DSP可用于图像压缩、图像增强、图像分析等。
例如，JPEG格式的图像文件就是通过DSP技术对图像信号进
行压缩和编码得到的。
5. 医疗设备：DSP可用于医学图像处理、生物信号处理等。
例如，医学影像设备中的图像处理模块就是通过DSP技术对
医学图像信号进行处理和分析的。
6. 雷达系统：DSP可用于雷达信号处理、目标检测等。
例如，
雷达系统中的信号处理单元就是通过DSP技术对雷达信号进行处理和分析的。
7. 汽车电子系统：DSP可用于车载音频处理、车载视频处理等。
例如，汽车中的音频系统和视频系统都可以利用DSP技术来提升音频和视频的质量。
这些都是DSP在不同领域的应用实例，它们都利用了DSP的数字信号处理能力来实现信号的处理和分析。
这些应用实例的出现，使得我们的生活更加便利和丰富。
基于DSP的图像信号处理技术研究
基于DSP的图像信号处理技术研究在当今的信息时代，图像信号处理技术已经成为了一个非常重要的研究领域。
基于DSP的图像信号处理技术在其中也扮演了非常重要的角色，成为了人们研究的热点之一。
本文就从以下几个方面来进行解析。
一、基于DSP的图像信号处理技术概述基于DSP的图像信号处理技术指的是通过数字信号处理器（DSP）对图像信号进行处理的一种技术。
在遥感、医学、安防等领域都有广泛的应用。
随着数字影像技术的不断发展，DSP处理技术也在不断完善之中。
在图像信号处理的过程中，主要包括参数提取、特征分析、噪声去除、图像增强、图像恢复、图像分割等过程。
而DSP的作用就是能够通过软件或硬件的方式处理这些信号，使得信号处理效率更高、更准确。
二、DSP技术在图像处理中的应用1、图像压缩当图像传输的带宽有限时，需要对图像进行压缩，DSP技术就能够更好的实现这一点。
目前来说，基于DSP技术的JPEG2000压缩技术被广泛应用于高清视频数据的传输上。
2、图像增强基于DSP的图像增强技术可以通过去除图像中的噪声、锐化图像等方式来改善图像质量。
在医学图像诊断中，DSP技术可以对医学图像进行增强，提高医生对图像的判断能力。
3、图像分割基于DSP的图像分割技术可以将图像分为不同的局部域，实现对象边缘提取、图像分类等应用。
在工业检测、遥感图像识别等领域都得到广泛应用。
三、DSP技术在图像处理中的优势相对于其他处理技术，DSP技术的处理速度快、功耗低、精度高。
这也是为什么DSP技术能够在图像处理中得到广泛应用的根本原因。
此外，随着DSP技术的不断发展，DSP的处理速度也在不断提高，能够处理更多、更复杂的图像数据。
这为基于DSP的图像处理技术的应用提供了更大的空间和机会。
四、未来展望随着信息技术的不断发展，数字影像技术已经成为了人们工作和生活中不可或缺的一部分。
而基于DSP的图像信号处理技术将会在这个领域中扮演更加重要的角色。
DSP处理技术将更加普及和完善，应用场景也将更加广泛，成为数字影像技术应用的主体之一。
DSP在医疗系统中的应用
DSP在医疗系统中的应用数字信号处理（DSP）在医疗系统中的应用日益广泛，其在医疗影像、生物信号处理、医疗仪器和设备等方面的作用十分重要。
在医疗领域，DSP技术通过对生物信号进行处理和分析，可以实现医学图像处理、疾病诊断、医疗设备设计等方面的应用，有助于提高医疗诊断和治疗的效率和精度。
首先，DSP在医疗图像处理领域的应用非常广泛。
医学图像处理是医学影像学领域的一个重要分支，其主要目的是通过数字化处理和分析医学图像，提取有用信息并辅助医生进行疾病诊断。
DSP技术可以用来对医学图像进行去噪、增强、分割、配准等处理，使医学图像更清晰、更具有对比度和更容易分析。
例如，通过DSP技术对X射线、CT、MRI等医学图像进行处理，可以帮助医生更准确地诊断病变，提高医疗影像诊断的准确性和效率。
其次，DSP在生物信号处理方面也有着重要的应用。
生物信号是人体产生的一种特殊信号，如心电图（ECG）、脑电图（EEG）、血压信号等，这些信号包含了关于人体生理状态和健康状况的重要信息。
通过DSP技术对这些生物信号进行处理和分析，可以实现心率检测、疾病诊断、病变监测等功能。
例如，利用DSP技术对ECG信号进行滤波、特征提取和分类，可以帮助医生诊断心脏病变，对心脏疾病进行有效治疗。
此外，DSP还在医疗仪器和设备方面发挥着重要作用。
医疗设备如心电监护仪、血压监测仪等都是基于数字信号处理技术设计和实现的。
DSP技术可以用来对传感器采集的数据进行处理和分析，实现对患者生理参数的监测和诊断。
通过DSP技术的应用，可以实现医疗设备的自动化、智能化，提高设备的性能和准确性，为医生提供更有效的医疗辅助工具。
总的来说，DSP在医疗系统中的应用涉及到多个领域，包括医学图像处理、生物信号处理、医疗仪器和设备等方面。
通过数字信号处理技术的应用，可以提高医疗诊断和治疗的效率和准确性，帮助医生更好地理解病情，提供更有效的医疗服务。
随着数字信号处理技术的不断发展和完善，相信其在医疗领域的应用前景将更加广阔，为人类的健康事业做出更大的贡献。
DSP在图像处理中的应用
DSP 在图像处理中的应用The Application of DSP in Image Processing刘 治3 李 建 田 伟 LIU Zhi LI Jan TIAN Wei摘 要 本文以TI T MS320C54X DSP 为例描述了DSP 作为优秀的数字信号处理平台所具备的特点,并在此基础上介绍了在DSP 上实现数字图像处理所需的方法及特殊算法。
关键词 DSP 芯片 T MS320C54X 图像处理 Abstract This paper presents the excellent characteristics of DSP chips using TI T MS320C54X DSP as an exam 2ple.And s ome methods and alg orithms ,which w ould be im plemented on DSP chips in image processing ,are intro 2duced.K eyw ords DSP chips T MS320C54X Image processing.3山东大学信息科学与工程学院 250100 数字图像处理在当今工业及医疗领域的应用日益广泛,从而对图像处理系统的实时性和准确性提出了更高的要求。
DSP 芯片以其适应于高速数字信号处理的内部结构,在图像处理领域发挥了不可替代的作用。
1 DSP 芯片简介当前数字信号处理领域并存两大类处理器:通用处理器(G PP )和专用处理器(DSP ),通用处理器主要应用于PC 机中,而DSP 器件主要应用于便携式、嵌入式设备中。
消费类电子产品对器件成本和功耗要求苛刻,DSP 器件正是在这两方面较通用处理器有优势。
DSP 芯片采用能提供多条地址及数据总线的哈佛结构而摒弃了以往的冯・诺依曼结构(两种结构的简单比较见图1)。
由于片内存储器比片外存储器快,在通用处理器中广泛使用的高速缓存也被引入到DSP 芯片中来。
dsp图像处理实验报告
dsp图像处理实验报告DSP图像处理实验报告一、引言数字信号处理（DSP）是一种用于处理数字信号的技术，广泛应用于各个领域。
图像处理是DSP的一个重要应用，通过对图像进行数字化处理，可以实现图像增强、边缘检测、目标识别等功能。
本实验旨在通过DSP技术对图像进行处理，探索图像处理算法的实际应用。
二、实验目的1. 了解数字信号处理在图像处理中的应用；2. 掌握DSP平台的基本操作和图像处理算法的实现；3. 进一步熟悉MATLAB软件的使用。
三、实验环境和工具本实验使用的DSP平台为TMS320C6713，开发环境为Code Composer Studio （CCS）。
图像处理算法的实现主要依赖于MATLAB软件。
四、实验步骤1. 图像采集与预处理首先，通过CCD摄像头采集一张待处理的图像，并将其转化为数字信号。
然后，对图像进行预处理，包括去噪、灰度化等操作，以提高后续处理的效果。
2. 图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，提高图像的质量、清晰度和对比度。
在本实验中，我们采用了直方图均衡化算法对图像进行增强。
该算法通过对图像像素值的统计分析，调整像素值的分布，使得图像的对比度更加明显，细节更加突出。
3. 边缘检测边缘检测是图像处理的重要环节，可以用于目标识别、图像分割等应用。
在本实验中，我们采用了Canny算法进行边缘检测。
Canny算法是一种经典的边缘检测算法，通过对图像进行多次滤波和梯度计算，得到图像的边缘信息。
4. 目标识别目标识别是图像处理中的关键任务之一，可以应用于人脸识别、车牌识别等领域。
在本实验中，我们以人脸识别为例，使用了Haar特征分类器进行目标识别。
Haar特征分类器是一种基于图像特征的分类器，通过对图像进行特征提取和分类器训练，可以实现对目标的快速准确识别。
五、实验结果与分析通过对图像进行处理，我们得到了增强后的图像、边缘检测结果和目标识别结果。
经过对比分析，我们发现图像增强算法能够有效提高图像的对比度和清晰度，使得图像更加易于观察和分析。
基于DSP算法加速的图像处理技术研究
基于DSP算法加速的图像处理技术研究近年来，越来越多的企业和个人注重图像处理技术的研究和应用。
而其中，基于DSP算法加速的图像处理技术也成为了一个备受关注的研究方向。
本文将以此为主题，探讨这一技术在图像处理领域中的应用及其未来发展趋势。
一、什么是DSP算法加速？DSP（Digital Signal Processing）算法是一种数字信号处理算法，主要基于数字信号分析和运算的方法，可以对信号进行开发、处理、优化等一系列操作。
而基于DSP算法加速的图像处理技术，则是将DSP算法运用于图像处理领域中，以提高图像处理速度和效率的方法。
基于DSP算法加速的图像处理技术，相较于传统的图像处理方法，具备以下优势：（1）较高的处理速度。
由于DSP处理器的运算速度较快，基于DSP算法加速的图像处理技术能够大幅提升图像处理速度，从而实现快速处理大量图像数据的目标。
（2）较低的能耗。
相较于传统的CPU处理器，DSP处理器的能耗要低很多，降低了设备使用过程中的功耗，进而降低了操作成本。
（3）较高的精度。
DSP处理器在运算过程中，可以方便地完成高精度运算，从而可大幅提高图像处理的精度。
（4）较强的工程性。
基于DSP算法加速的图像处理技术，可以很方便地将算法实现与硬件设计相结合，实现较为稳定和实用的方案。
二、DSP算法加速在图像处理中的应用场景基于DSP算法加速的图像处理技术，在图像处理领域中具有极为广泛的应用场景。
以下是该技术在一些常见场景中的应用情况：（1）医疗图像处理医疗图像处理是基于DSP算法加速的图像处理技术的主要应用之一。
它可以为医疗机构的影像诊断提供技术支持，以加速图像处理，提高医生对患者病情的准确诊断。
同时，通过DSP算法加速，还可以实现超声成像、放射治疗和磁共振成像等医疗设备的高效与稳定的运行。
（2）物联网画面采集在物联网画面采集领域，基于DSP算法加速的图像处理技术，可以实现实时高速的视频采集、压缩和传输。
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DSP 在图像处理中的应用The Application of DSP in Image Processing刘 治3 李 建 田 伟 LIU Zhi LI Jan TIAN Wei摘 要 本文以TI T MS320C54X DSP 为例描述了DSP 作为优秀的数字信号处理平台所具备的特点,并在此基础上介绍了在DSP 上实现数字图像处理所需的方法及特殊算法。
关键词 DSP 芯片 T MS320C54X 图像处理 Abstract This paper presents the excellent characteristics of DSP chips using TI T MS320C54X DSP as an exam 2ple.And s ome methods and alg orithms ,which w ould be im plemented on DSP chips in image processing ,are intro 2duced.K eyw ords DSP chips T MS320C54X Image processing.3山东大学信息科学与工程学院 250100 数字图像处理在当今工业及医疗领域的应用日益广泛,从而对图像处理系统的实时性和准确性提出了更高的要求。
DSP 芯片以其适应于高速数字信号处理的内部结构,在图像处理领域发挥了不可替代的作用。
1 DSP 芯片简介当前数字信号处理领域并存两大类处理器:通用处理器(G PP )和专用处理器(DSP ),通用处理器主要应用于PC 机中,而DSP 器件主要应用于便携式、嵌入式设备中。
消费类电子产品对器件成本和功耗要求苛刻,DSP 器件正是在这两方面较通用处理器有优势。
DSP 芯片采用能提供多条地址及数据总线的哈佛结构而摒弃了以往的冯・诺依曼结构(两种结构的简单比较见图1)。
由于片内存储器比片外存储器快,在通用处理器中广泛使用的高速缓存也被引入到DSP 芯片中来。
另外,为提高处图1(a )冯・诺依曼结构 (b )哈佛结构理速度DSP 芯片还使用了流水线技术。
T MS320C54x 是TI 公司为实现低功耗、高性能而专门设计的定点DSP 芯片。
54x 系列DSP 采用改进的哈佛结构,该结构有8条总线,使数据处理能力达到了最大限度。
通过程序、数据空间的分离可同时进行程序指令和数据的存取并提供了高度的并行性。
此外数据还可以在数据空间和程序空间进行传送。
这种并行性还支持一系列功能强劲的算术逻辑及位操作运算。
所有这些运算都可以在单个机器周期内完成。
同时,54x 还有包括终端管理、重复操作及功能调用等在内的控制机制。
图2为c54x 的内部功能框图。
2 DSP 系统设计2.1 有关数据传输的处理一幅未经处理的CC D 图像大约有5M 左右,这已超出DSP 的寻址能力,而DSP 在绝大多数情况下不能以全速访问外部存储器,于是提出对中间缓冲区的要求,而缓冲区又不宜过大,解决的办法之一是将图像数据转换成数据流进行传送。
首先是将像素进行横向滤波,在处理某一像素的时间内,FIR 滤波器必须同时接收下一个要处理的像素并将本次处理结果传送至下一单元,这一过程就是一个简单的流水线操作。
其中滤波器纵向宽度决定能够存储的行数。
对于TIT MS320c54X 系列的DSP 片内存储器为16k ～64k ,对于动辄几兆的图像数据显得杯水车薪,但它已基本满足非实时应用的要求,譬如对静态图像的处理。
另一方法是在系统中使用DM A 技术,即当原始的CC D图像数据进入外部存储器后,以DM A 方式将数据由速度较慢的外部存储器传送至DSP 片内存储器。
由于DSP 没有和外部存储器之间的直接通道,因此首先应在算法上将数据分75图2 T MS320c54x 的内部功能框图成小块,其次确保在向DM A 发出数据传输请求之后,数据传输本身不再占用DSP 时间,从而使数据传输和数据处理同时进行,进而充分利用DSP 的计算资源。
另外,由于多数系统设计中数据处理时间会多于数据传输时间,这种方法会更有利于降低功耗。
两种方法的示意图如图3。
图3 两种不同的数据传输方法2.2 图像数据处理中的一些具体问题由于可用存储空间是有限的,所以DSP 系统对图像数据的处理必须建立在小数据块的基础之上。
此外,为充分利用有限的I/O 资源,数据块应在处理过程开始时取入直到整个处理过程完毕才应写回存储器。
DSP 汇编语言中的MPY,ADD 等指令使我们可以对图像数据进行线性操作,而非线性的操作则需用查表的方法来实现,而不宜用一系列的条件分支语句,例如在T MS320c54XDSP 芯片上实现一个查表操作需6个时钟周期,而仅实现一条条件分支语句就需3个时钟周期。
当表的规模比较大时,对存储空间的合理分配显得尤为重要。
在DSP 上实现滑动窗口时应考虑如何处理相邻数据块间的重叠部分,解决这一问题的最直接的方法就是在对当前要处理的数据块调入的同时,重复调入重叠区域的数据待处理下一数据块时使用。
另一方法是调入数据后根据特定算法对其重新排列,再次调入数据时只调新数据。
当前的DSP 芯片还没有对二维阵列直接处理的指令,尽管在DSP 上实现循环并不复杂,但在循环中有了乘法计算85后,会引入相当大的系统开销,其原因在于二维数据的组织方式。
这一点在用DSP 实现卷积运算时体现的很明显。
卷积是数字图像处理中图像增强和特征提取中应用十分广泛的运算。
其形式:H (x ,y )=∑Mm∑Mn f (x +m ,y +n )g (m ,n )其中f 是N ×N 的图像数据矩阵。
但二维卷积运算要求很大的系统开销,并且难于实现实时处理。
为此,可以考虑使用DSP 阵列,这种阵列可以是一维的,也可以是二维的,视不同情况而定,阵列中需要一片起控制作用的DSP 芯片,利用并行算法,从而达到分配、共享有限的DSP 片内存储器的目的。
这一算法的主要步骤如下:a 、向各DSP 器件分配图像数据;b 、执行边界数据交换;c 、卷积计算;d 、汇总各DSP 的计算结果。
经实验证明,这种并行算法完全可以满足对图像的实时处理的要求。
3 总结本文简要介绍了DSP 芯片的基本结构,着重讨论了在DSP 芯片上实现数字图像处理方法、应注意的问题及有效的算法。
可以看出,基于DSP 芯片的数字图像处理系统的性能优劣不仅仅在于DSP 芯片,整个系统的设计及使用的算法也是非常重要的。
参考文献:1 阮秋琦数字图像处理学.2001.1.2 李刚.数字信号微处理器的原理及开发应用.2000.4.3 M.A.R.Sghir ,P.Chow ,C.G.Lee ,Application 2driven de 2sign of DSP architectures and com pilers ,Proceedings of IEEE International C on ference on Acoustics ,S peech.(收稿日期:2003209218)(上接第6页)设,“大陆”人每一步都走的清晰而坚实。
立志高远,思维超前,奋斗不息,方能铸就百年品牌。
2004年,适值大陆机电成立十周年之际,荆总又提出了崭新的四位一体发展战略:“我们将全面建设大陆机电工程规划设计院、大陆机电高新技术研究所、大陆机电系统集成公司、大陆机电工程安装公司等四大主体架构,首先工程规划设计院先期主动参与到客户单位的工程设计,然后依靠高新技术研究所针对性地研发客户单位的信息化全面解决方案,再利用系统集成公司进行计算机系统工程的控制管理,最后由工程安装公司完成全部的调试安装直至稳定运行,同时在调试运行中发现的相关问题和数据又及时反馈给设计院和研究所,及时进行产品的新一轮更新改进,这样就形成了一个产品研发销售的完整闭环,既保证了与客户的长久稳定合作,又保持了公司产品的先进性,最终形成公司滚动高速良性循环的发展战略。
”人们常说“现代IT 业是年轻人的事业”。
但荆总所带领的团队创业之初平均年龄已经达到38岁,凭借他们在自控领域的资深造诣、对自动化控制事业的满腔真挚的热爱和不懈的追求,大陆人始终坚持做自己所熟知的传统行业,从而率先将自动化仪表控制成功过渡到先进计算机自动控制,并在国内率先提出CIPS 系统概念,拉开了信息化改造传统产业的序幕,一举成为我国流程性生产企业过程自动化控制领域的领军企业。
“大陆机电”的成功为我国传统产业信息化建设带来了很多宝贵的借鉴,也为现代IT 业创出了另一片广阔天地。
(本刊特稿)(上接第14页) a 、采用内外业一体化的生产技术流程和数据采集、成图建库、同步开发管理系统的模式是建立厂区总图信息管理系统的可行途径和最佳解决方案。
b 、厂区总图信息管理系统的建立不仅可以改变传统手工资料的管理模式,实现基础信息管理的信息化、数字化和自动化,而且由此建立起数字工厂的基础框架和技术平台而产生更大的经济效益。
c 、采用GIS 等现代技术建立数字工厂核心应用系统,对推进数字城市、数字区域建设将起到积极作用。
参考文献:1 《数字城市导论》编委会.数字城市导论.北京:中国建筑工业出版社,2001年(收稿日期:2004201206)95山东电子 2004年第1期。