基于FPGA的KLT算法设计与实现的中期报告.docx

基于FPGA的KLT算法设计与实现的中期报告
一、项目简介
K-L变换（Karhunen-LoeveTransform）又叫PCA（PrincipalComponentAnalysis），是一种用来处理数据分析和降维等问题的准确和实用的统计工具。K-L变换是一种线性变换，它能够将原始数据转换为新的数据，这些数据的方差和协方差矩阵是对角的。这样，数据的方差就可以用一小部分的特征值和特征向量来表示。所以，K-L变换可以被用来建模、分离信号和去噪。
在本项目中，我们将使用FPGA加速K-L变换算法，在实时性和效率方面得到提升。
二、所做工作
项目开始后，我们首先进行了相关文献的调研，了解了K-L变换的原理及其在图像处理中的应用。然后，我们在MATLAB环境下对K-L变换算法进行了仿真，通过实验对K-L变换的性能进行了分析。接下来，我们对FPGA的基本原理进行了学习，包括FPGA的编程语言、硬件电路结构和时钟等。在掌握了相关的基础知识后，我们开始了FPGA加速K-L变换算法的设计与实现。
1.硬件设计
K-L变换算法中，需要对矩阵进行特征值分解，然后基于特征向量进行转换。这个过程可以通过矩阵乘法来实现。在FPGA加速K-L变换算法中，我们使用Verilog语言编写了矩阵运算的硬件电路，实现了对矩阵进行特征值分解和转换的功能。具体的硬件设计如下：
(1)逻辑单元：逻辑单元是矩阵运算的基本单元。我们通过组合逻辑电路实现了逻辑单元，并将其封装成一个Verilog模块，以便后续的调用。
(2)矩阵运算：我们使用逻辑单元构建了一个矩阵和向量的乘法器，然后通过循环遍历矩阵的每一个元素，实现了特征值分解和转换的功能。
2.软件设计
为了方便操作并简化流程，我们编写了一个上位机软件，用于K-L变换算法的测试和数据的上传与下载。软件主要是基于C++语言编写的，主要功能有：
(1)可以实现K-L变换算法的输入矩阵的生成。
(2)能够将生成的矩阵数据上传到FPGA中，并基于FPGA加速的K-L变换算法进行计算。
(3)实现将FPGA计算结果下载到上位机中，以便进行验证和后续处理。
三、后续工作计划
1.优化算法。目前，我们的FPGA加速K-L变换算法还存在性能上的优化空间。我们计划加入更多的优化策略，来进一步提高算法的速度和效率，以便能够更好地满足应用需求。
2.系统集成。我们计划将硬件和软件进行集成，设计一个完整的系统来完成K-L变换算法的加速和处理。同时，为了更好地验证算法的性能和可靠性，我们也会加入更多的测试和评估方法。