ADV212应用记录

和bf531一起,用于进行图像数据的压缩和回放。一开始用adv202,后来是212.

adv212是个比较niub的片子,它能对图像进行jpeg2000压缩,生成jp2k图像。jpeg 2000比jpeg牛逼的多,不仅仅是支持静止图片的压缩,还支持视频流图像的压缩;jpeg2000采用小波变换来压缩,细节上比用离散余弦变换的的jpeg标准高的多得多;另外,由于集成了数字水印技术,经过压缩的数据是不可更改的,否则无法正常解压,所以数据安全性上也很跩。

adv212内部好像搞了个arm的核进行压缩操作,实时对高清数据进行处理,很是强大。但是这玩意有两个坑爹的地方:(1)太多寄存器要设置,而且由于当时芯片资料不完整,按照它的设置根本都跑不通,而且时序很复杂,另外,有些步骤似乎不是必须的,总之当时设置芯片时搞的稀烂,数据解压出来全是马赛克。最后找fae人员,人家俩人翻一天资料最后找到pcb layout上的一个地方说你没连这个信号,芯片不能正常运转。fae得救了,老板疯了,第二天上午直接躺床上不起来,被打击得不得了。(2)adv212对数据压缩后,输出数据的速度和频率都tm不固定,号称“burst”模式,就是说,在压缩过程中,不知道它什么时候会输出数据,输出多少数据,下一次输出是在多久之后,总之一句话,只要在压缩过程中,你就要随时准备接收数据。后来只好整了两个sram加fpga,实时伺候这个祖宗,两个sram用于实现乒乓策略,一个sram满了就把数据传到dsp处理,同时接收sram设置为另一个。不过不得不说,jpeg2000的画质很是牛逼。

当时的系统被判死刑后,个个都傻逼了,不知道怎么办。我就尝试按照自己的想法来,某些寄存器设置我偏偏不按pdf文档上的建议搞。胡搞瞎搞之下,我竟然把片子搞通了,哈哈。。。接收一帧压缩数据后,下了个当时还是比较稀有的j2k codec小程序,把它个解压了,竟然出现了大部分清晰的图像,仅有小部分马赛克;再胡搞瞎搞,整帧图像都清晰了,芯片设置搞定。当时爽的骂了一句:你爷爷的,不是说不连那个pin就不行么?你丫撇的干净,几百pin的bga,我们飞线都不行,老板能不抓狂么。。。兴高采烈的给老板打电话,萎靡的老头立马雄起,飞速赶到公司,嘿嘿。。。

不知道再要玩adv212的话,我还能不能搞的定。不过,根据资料,再加上胡搞瞎搞,应该能成,\(^o^)/~。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值