目录1、前言2、Xilinx官方主推的MIPI解码方案3、纯Vhdl方案解码MIPI4、vivado工程介绍5、上板调试验证6、福利：工程代码的获取1、前言FPGA图像采集领域目前协议最复杂、技术难度最高的应该就是MIPI协议了，MIPI解码难度之高，令无数英雄竞折腰，以至于Xilinx官方不得不推出专用的IP核供开发者使用，不然太高端的操作直接吓退一大批FPGA开发者，就没人玩儿了。本文详细描述了设计方案，工程代码编译通过后上板调试验证，可直接项目移植，适用于在校学生做毕业设计、研究生项目开发，也适用于在职工程师做项目开发，可应用于医疗、军工等行业的数字成像和图像传输领域；提供完整的、跑通的
JetsonNano学习——摄像头调用前言一、CSI摄像头的调用1、安装v4l2-utils协助工具2、查看摄像头挂载情况3、查看挂载的摄像头详细参数情况4、检测摄像头能否正常工作5、使用OpenCV调用CSI摄像头方式一、利用Gstreamer通道打开摄像头方式二、利用Jetcam通道打开摄像头二、USB摄像头的调用总结前言因为JetsonNano是一款AI边缘计算开发板，所以用它来做嵌入式AI项目是很合适的。本文将详细介绍JetsonNano如何通过OpenCV调用CSI摄像头（IMX219）和USB摄像头。一、CSI摄像头的调用1、安装v4l2-utils协助工具sudoaptinsta
JetsonNano学习——摄像头调用前言一、CSI摄像头的调用1、安装v4l2-utils协助工具2、查看摄像头挂载情况3、查看挂载的摄像头详细参数情况4、检测摄像头能否正常工作5、使用OpenCV调用CSI摄像头方式一、利用Gstreamer通道打开摄像头方式二、利用Jetcam通道打开摄像头二、USB摄像头的调用总结前言因为JetsonNano是一款AI边缘计算开发板，所以用它来做嵌入式AI项目是很合适的。本文将详细介绍JetsonNano如何通过OpenCV调用CSI摄像头（IMX219）和USB摄像头。一、CSI摄像头的调用1、安装v4l2-utils协助工具sudoaptinsta
CSI-2标准协议前言一、OverviewofCSI-2二、CSI-2layerDefinitions三、CameraControlInterface(CCI)3.1数据传输协议(DataTransferProtocol)3.1.1消息类型（MessageType）3.1.2读写操作（Read/WriteOperations）3.1.2.1随机位置单次读3.1.2.2当前位置单次读3.1.2.3随机位置连续读3.1.2.4当前位置连续读3.1.2.5随机位置单次写3.1.2.6连续写3.2CCI从机地址3.3CCIMulti-ByteRegisters3.1.1概要3.3.2多字节寄存器值的传
CSI-2标准协议前言一、OverviewofCSI-2二、CSI-2layerDefinitions三、CameraControlInterface(CCI)3.1数据传输协议(DataTransferProtocol)3.1.1消息类型（MessageType）3.1.2读写操作（Read/WriteOperations）3.1.2.1随机位置单次读3.1.2.2当前位置单次读3.1.2.3随机位置连续读3.1.2.4当前位置连续读3.1.2.5随机位置单次写3.1.2.6连续写3.2CCI从机地址3.3CCIMulti-ByteRegisters3.1.1概要3.3.2多字节寄存器值的传
《Spatio-TemporalRepresentationWithDeepNeuralRecurrentNetworkinMIMOCSIFeedback》文献阅读 该文献的作者是天津大学的吴华明老师，在2020年5月发表于IEEEWIRELESSCOMMUNICATIONSLETTERS。 该文献提出了一种基于深度学习的压缩CSI方法，使用深度循环神经网络(RNN)来学习时间相关性，根据不同结构下解耦的时空特征表示设计了特征提取模块，并采用深度可分离卷积来恢复信道。1研究背景 在频分双工(FDD)MIMO网络中，UE可以估计出下行CSI，然后将CSI反馈给BS对下一个信号进行预编
《Spatio-TemporalRepresentationWithDeepNeuralRecurrentNetworkinMIMOCSIFeedback》文献阅读 该文献的作者是天津大学的吴华明老师，在2020年5月发表于IEEEWIRELESSCOMMUNICATIONSLETTERS。 该文献提出了一种基于深度学习的压缩CSI方法，使用深度循环神经网络(RNN)来学习时间相关性，根据不同结构下解耦的时空特征表示设计了特征提取模块，并采用深度可分离卷积来恢复信道。1研究背景 在频分双工(FDD)MIMO网络中，UE可以估计出下行CSI，然后将CSI反馈给BS对下一个信号进行预编
《Spatio-TemporalRepresentationWithDeepNeuralRecurrentNetworkinMIMOCSIFeedback》文献阅读 该文献的作者是天津大学的吴华明老师，在2020年5月发表于IEEEWIRELESSCOMMUNICATIONSLETTERS。 该文献提出了一种基于深度学习的压缩CSI方法，使用深度循环神经网络(RNN)来学习时间相关性，根据不同结构下解耦的时空特征表示设计了特征提取模块，并采用深度可分离卷积来恢复信道。1研究背景 在频分双工(FDD)MIMO网络中，UE可以估计出下行CSI，然后将CSI反馈给BS对下一个信号进行预编
《Spatio-TemporalRepresentationWithDeepNeuralRecurrentNetworkinMIMOCSIFeedback》文献阅读 该文献的作者是天津大学的吴华明老师，在2020年5月发表于IEEEWIRELESSCOMMUNICATIONSLETTERS。 该文献提出了一种基于深度学习的压缩CSI方法，使用深度循环神经网络(RNN)来学习时间相关性，根据不同结构下解耦的时空特征表示设计了特征提取模块，并采用深度可分离卷积来恢复信道。1研究背景 在频分双工(FDD)MIMO网络中，UE可以估计出下行CSI，然后将CSI反馈给BS对下一个信号进行预编
