实时JPEG压缩通常要求高性能DSP芯片或ASSP。在这个情况下,设计团队使用Nios II C到硬件的加速编译器(C2H)执行libjpeg前向离散余弦变换(DCT)函数来满足性能目标要求,而不需要外部处理器或DSP芯片。C2H编译器可以将时间关键的ANSI C函数转换成FPGA中的硬件加速器,从而提升它们的性能。
指纹识别技术具有很高的性价比和安全性,支持用于保护敏感数据和防止未授权进入系统的各种应用。传统的指纹识别系统基于PC或DSP芯片。然而,在PC上处理图像很慢,DSP芯片缺少支持全部所需功能的灵活性。FPGA则有效填补了高性能处理和系统灵活性之间的空白。来自中国华中科技大学的一个学生团队使用包含有Cyclone II FPGA和Nios II处理器的DE2板创建出了原型化的指纹识别系统,该系统充分利用了FPGA技术的高性能和灵活性优势。
快速而灵活的系统增强功能
采用系统级可编程芯片(SOPC)方法,该团队成功开发出具有认证和集中管理功能的网络指纹识别系统。作为主机的PC运行着提供各种管理功能的软件。嵌入在Cyclone II FPGA上的50MHz Nios II/f内核运行相关算法以实现包含系统初始化、指纹收集、图像处理、主从通信和用户接口在内的各种功能。在SOPC Builder的支持下,该团队不仅能以高效的方式将各个组件集成到单个系统中,还能根据需要对各个部件进行配置。