DSP和ARM的区别是什么

数据处理方面用DSP，因为他可以实现比较复杂的运算，我指的是硬件完成运算，比如除法，一般的arm没有除法器，而是把除法变成加法等运算，所以要很多步实现比较慢，这点你看看c编译成的汇编就可以看出。当然不只是除法其它微分卷积等等。

arm优点在于外设，包括ad，da等等，所以一般用在控制类的电子产品上。

当然高级点的arm中有的也会集成dsp处理器，起到相互补充的作用。 

举例:比如数码相机用的是dsp处理的，实现粒子滤波算法等等。

而汽车中有的电子仪表，就是有个小液晶屏上面显示各个门，油量等等那个用的是arm，因为不需要大量处理数据，只需采集显示。

虽然不是做这一行的，给一个我的思路吧。

首先你要有个本地的恒温晶振（如果要求确实高的话），确保你本地的时钟不会因为温度飘偏。

接下来你需要一个自适应分配的算法，通过卫星授时来校正或者说初始化你的本地分频器的分频控制寄存器的一个参考值。卫星和本地时钟完全异步，我们假设卫星时钟和本地时钟都绝对稳定，如此会间隔得到2个相邻的分频计数值。并且，在一段时间内的统计下会得到这2个分频计数的数量，我将这个看做一个比例。

算法开始：

开辟一段ram，假设1024的深度。卫星授时存在阶段认为是自适应初始化的过程，每次计数器计数结果按顺序存入ram，地址记满1024认为初始化完成，可以提供脱机时钟。

接下来进入修正学习阶段，跟踪并实时修正授时数据。地址跳回到0，继续按顺序刷新ram中各地址的计数结果。

卫星授时消失后，进入脱机运行阶段。计数器按当前ram指针的数据提供脉冲，每完成一个脉冲ram指针加1。

此方式可以认为将计时所需的参考时钟频率提升了1024倍并且可以轻松达到更高精度，而如果硬要在实际的电路或者晶振本体上实现则很容易出现天花板效应，并且代价巨大。不仅如此，也解决了生产上的数据写入与实际晶振频率匹配的问题。

升级版：进入脱机模式后，将ram数据原封不动写入flash，下次启动系统的时候先将flash数据搬到ram中，即可直接进入脱机模式。

probability mass function[英][ˌprɔbəˈbiliti mæs ˈfʌŋkʃən][美][ˌprɑbəˈbɪlɪti mæs ˈfʌŋkʃən]

[计] 概率质量函数;

针对传统粒子滤波算法中粒子枯竭的缺陷,提出了一种改进的代价参考粒子滤波(CRPF)方法;该算法以代价函数代替统计参考粒子滤波中的后验概率密度函数,引进风险函数进行一步预测及更新,通过概率质量函数对不同的粒子赋予不同的权重,消除了粒子枯竭问题,并使用了自动调整的遗忘因子,可以处理状态变化剧烈的情况;使用该方法处理天文导航中的非线性、非高斯噪声,仿真结果表明,改进算法提高了滤波的稳定性和精确度,具有较高的使用价值和广泛的应用前景

31跟踪

通常,那些假阳性检测器检测从我们的车牌是无规律,若在汽车车身的时间,他们的情况并不一致。我们用这个事实对我们有利的候选车牌区域跟踪了尽可能多帧。然后,只有那些地区与一个光滑轨迹被认为是有效的。跟踪牌照也产生一个序列的车牌目的,可作为输入一个超级分辨率OCR前进行预处理环节。

存在众多的跟踪算法可以应用到我们的问题。也许最著名和最受欢迎的是Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)盈。利用KLT跟踪器的哈里斯角落的检测特点,探测器进行良好的感兴趣区域(我们)和措施车牌每帧的相似性

第一个让仿射变换。沙利文etal利用还相机为目的,通过定义区域跟踪车辆(ROI)选择感兴趣的跨越各自的跑道。他们倡导当一个边缘特征跟踪观察到投资回报率和预测未来的位置的车辆。那些轨道与大多数准确的预言被认为是有效的。Okumaet王汝成等使用百合和琼斯检测曲棍球运动员框架,然后应用混合使用检测作为粒子滤波跟踪这个假说的球员。

尽管每一种跟踪方法可能会工作得很好我们的申请,我们选择在一个更简单的方法在实践中效果良好。因为是有效的检测车牌简单运行我们的探测器在每一帧和每个侦测我们确定,检测板是一种新型的钢板或实例的板已被追踪。来确定一个检测是新的,板检查下列条件:

在T•盘子的像素的一个现有的盈

在T•平板的像素的一个现有的跟踪和板材在θ度的一般运动的方向该板在历史上的地位

如果这些都是真实的,盘子被添加到相应的跟踪,否则一个算法是为了那盘。在应用软件T”是一个数量级比我们追踪算法T用于丢弃的误报率从车牌侦测器。不稳定的运动检测通常导致错误开始的几个追踪每几个序列图像的存储。5帧图像序列或减少discarded问题补充:

32字符识别

这是我们的初衷,运用一个二值化算法,如修改的版本的算法Niblack使用,陈和Yuille提取车牌图像从我们的探测器,然后使用图像二值作为输入到一个商业OCR技术包裹。我们发现,然而,即使在104年的一项决议,×31 OCR包裹我们尝试取得了很差的结果。也许这

不应该感到惊讶考虑许多定制解决方案应用于现有LPR光学系统。

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