软硬件协同设计的方案，在ZYNQ平台上实现了基于SURF硬件IP的系统硬件设计，并系统硬件上搭建嵌入式Linux系统，最后使用QT和opencv搭建了一个视频采集-图像处理-显示的平台，实现了一个基于SURF特征提取算法的实时的图像特征点检测系统。

在这篇文章中，我们将教你如何在专门为极客和爱好者设计的基于高性价比 Xilinx Artix-7 FPGA 的 Digilent Arty-A7 开发板上，利用 RTL 源代码开源的RISC-V 微控制器架构配置一个开源 MCU，并通过 Arduino IDE 或者 GNU 工具链编程。 * 设计基础需要对Linux，Git和Makefile软件编译熟悉。

既然同样是ZYNQ开发板，PYNQ（Arty Z7-20）可以跑Python进行控制，那么ZYBO是否也可以呢？让我们试一下，在ZYBO上使用Python驱动一个呼吸灯LED！

数字频率计是一种基本的测量仪器。它被广泛应用与航天、电子、测控等领域。采用等精度频率测量方法具有测量精度保持恒定，不随所测信号的变化而变化的特点。本设计利用等精度测量原理，通过FPGA运用Verilog编程，利用FPGA芯片设计了一个LCD显示的等精度频率计。该频率计的测量范围为1-1MHz,利用Vivado集成开发环境进行综合、实现，使用ModelSim仿真软件对Verilog程序做了波形仿真，并下载到Basys3开发板中，经实际电路测试，仿真和实验结果表明，该频率计有较高的实用性和可靠性。

本项目采用Arty和HC-SR04超声波模块完成了简单的测距功能

项目计划通过五条分别位于五指的曲率传感器和三轴加速度计与陀螺仪配合，识别手的姿态与动作。通过FPGA的快速分析能力完成识别，并产生相应编码的PWM波。再通过在所需要控制的物体上建立一个解码的系统，即可通过PWM波控制你所希望控制的其他物体。 项目中我们实际完成了曲率传感器的部分，并控制了一台小车的行走。

我们制作的是一款服务于上肢功能性障碍患者以及其他有需要的人群进行上肢康复训练的设备。 该作品的使用主要分为两个阶段：在康复前期，由于被康复者肢体肌肉力量薄弱，难以依靠自身力量进行复健，因此将肢体功能障碍者需要复健的手臂固定在人形机器人上，在医师穿戴装有九轴传感的可穿戴设备进行标准动作示范后，九轴传感将捕获的姿态信息通过FPGA进行姿态解算后，发送到虚拟仪器界面，并控制实体机器人同步运动，从而带动被康复者进行康复训练。 康复后期以患者自身穿戴动作捕捉设备进行康复，将惯性动捕设备戴在康复患者的肢体上，在患者可自我进行康复训练，可穿戴动作捕捉系统可将患者的动作节点数据发送到labview康复界面，对比完全健康动作判断患者的康复程度，并让患者对训练动作进行及时调整，最终实现完全康复。

本项目着重于深度学习与机器人的结合应用，设计在复杂环境下智能探测、识别的自主探测机器人，利用PYNQ实现BNN二值神经网络，将物体识别深度模型移植到嵌入式终端应用，并且设计了轮腿式复合运动方式，提高探测机器人的运动能力。

玩家可通过上下方向键来控制重力系统，使得游戏中的绿色方块持续向上或向下移动。玩家的游戏目标是让方块躲避随机产生的障碍物。中间键可用于重置游戏。而V17开关可以控制不同难度。

在PYNQ-Z1开发板中搭建神经网络，使用MIT-BIH数据库的标准心律失常数据库Arrhythmic Database对其进行训练，从而可以对心电波形进行分类，将异常的心电信号与正常的区分开来，对心电异常数据进行监测、分析和报警，后续关于客户端、服务端的整体架构及更多功能将在暑期实现。

随着智能家居的普及，扫地机器人等自动化家具逐渐普遍，而其最难的一部分在于SLAM绘图及地图重构，针对此问题，我们使用智能小车对slam进行探索；并进行无人驾驶方面的探索，如车道线及红绿灯识别。

这是一款智能便携运输轮，通过将其装载在被运载的物体之下之后就可以达到升降运载物，通过搭建完成的PYNQ以Wifi模块接洽，实现遥控小车前进等功能。而且运输轮便于携带和安装，在生活之中能够得到广泛运用的前景。

可穿戴运动设备，设计目标是智能手环类产品。 本项目基于FPGA的Microblaze软核设计，区别于商场上充斥的MCU解决方案。 设计实现了GPS实时定位、精确计步、环境状态监测、记录运动距离和速度等功能； 并配备了一块128*32像素的OLED实时显示运动状态，并通过蓝牙实时传输运动数据给手机APP; 目标应用于智能健康领域，做一款可靠的可穿戴运动设备。

该游戏平台是使用浙江大学Sword实验平台开发的，基于MIPS+FPGA架构的游戏主机。其中我们设计了两个MIPS流水线架构的CPU，分别用于控制和绘图。5个FPGA加速模块分别用于5个游戏以及一个完全由MIPS汇编编写的游戏。

检测大棚中的温度湿度和光强，并且在FPGA在进行数据处理，智能调节生态大棚中的温度，同时可以通过蓝牙设备传输到手机上面。

本设计目的得到一个较为精确的手写绘图板，我们通过一个恒流源接入覆铜板并将八个精密电阻引入，当触摸笔接触到覆铜板任意一个位置时便会检测到一个小电压信号，通过这一原理我们在覆铜板上通过表笔的移动采集差分信号，差分信号有助于信号传输，我们将采集到得信号进行电压跟随以提高电路带负载的能力从而得到较为稳定的小电压信号，再进行前置高精度较高增益放大并通过低通滤波然电路后进入电压跟随电路从而得到更稳定的信号并提高信号准确度及性价比。被放大的电压信号被高精度的AD采集，经过BASYS3处理得到信号数据并将处理的信号显示到液晶上，从而实现实时显示表笔的位置坐标的要求及其他的显示要求。

本项目致力于基于FPGA的高速乒乓球识别追踪系统的研制、该装置在FPGA平台上进行图像处理、满足高速图像实时处理系统对计算性能的要求、适用于在自然环境下对高速移动的乒乓球的的识别追踪。

设计并实现一个基于FPGA的静态手势识别系统和基于手势轨迹跟踪的空中写字系统。

本项目利用FPGA的并行处理性能，加速提升目前最新的Time-of-Flight芯片，由目前最先进的利用ARM处理平台的15fps提升至131fps，相比于目前最主流的基于PC平台的Kinect的30fps也有很大的提升。该平台可以为人机交互，机器人，安防监控等领域，具有广阔的市场前景。

整个系统的架构以FPGA为核心，连接了光敏传感器，人体热释红外传感器，光电传感器，火焰传感器，烟雾传感器等，并且基于FPGA强大的并行处理及控制功能，实现的一个楼宇内外的智能照明综合控制管理系统模型，该模型重点突出了照明系统在智能调节、节能环保、创意多彩等方面的设计，实现了一个具有灯光亮度的强弱调节、灯光软启动、定时控制、场景设置等功能的智能照明系统。 从功能上来说，本系统以楼宇智能照明为目的，分成室内照明模块和室外照明两个部分。在室内照明中，实现了根据自然光照强度智能调节照明灯光、夜间突发照明以及多模式彩色灯光场景照明。在室外照明中，实现了多模式景观照明和智能感应路灯照明。此外，本系统设置了烟雾报警功能和太阳能供电功能，在节能环保和市场需求方面作出了进一步的拓展。