作者：马景,陈向东 单位：北京航空航天大学 出版：《单片机与嵌入式系统应用》2019年第09期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDPJY2019090070 DOC编号：DOCDPJY2019090079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 提出一种通过HLS(High Level Synthesis，高层次综合)技术快速将BP神经网络硬件化的方法，并结合曲度传感器和惯性测量单元设计了一套识别率较高的手语识别系统。利用HLS技术将用于识别的BP神经网络实现于Xilinx Zynq全可编程SoC的PL(可编程逻辑)端，并在资源和时序上做出优化。实验结果表明，使用HLS技术设计的手语识别系统能够在更高的抽象层面完成算法设计和实现，在FPGA中可以高效地实现BP神经网络，相较于传统的RTL设计而言，设计周期大大缩短，系统对10种手语的识别情况达到了理论准确率的水平。

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