DE10-Nano 教材

淡江大學電機系 · AI 機器學習實驗室

🧭 學習路徑:一堂鋪一堂(照順序學)

環境打底 · 全方位參考

認識板子(DE10-Nano/Cyclone V + ARM)、Linux 系統、gcc/python、mmap、GHRD 位址。→ 先有地基

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第一堂課 · ARM ↔ FPGA 基礎

SSH 連板子,用 C+mmap 讓 ARM「過橋」戳 FPGA 暫存器(點燈)。→ 學會 mmap 這一招

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第二堂課 · 讀影像進記憶體

把「戳一個暫存器」升級成「mmap 讀一整塊影像緩衝區」→ 讀進來、分析。→ 讀取+分析的骨架

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第三堂課 · 真的會認(辨識)

把「分析」從平均色升級成「特徵擷取+比對」→ 真的認出是什麼。→ 影像辨識

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課程

第一堂課 · ARM ↔ FPGA 操作入門26 頁 · 完整逐步

最基礎的 LED 控制,照「操作流程」走 6 步:接線 → 找 IP(序列 COM5)→ SSH → 用 C+mmap 點 LED、跑馬燈 → 看板上綠燈動。含兩個腦觀念/hex 換算/mmap 深入/方法比較/排錯。

第二堂課 · 影像 mmap demo(Project A)26 頁 · 完整逐步

從點 LED 進化到讀影像緩衝區,照「資料流水線」走 10 步:圖多大/壓縮 → 縮圖轉 RGB → HTTP 丟到板子 → 存哪個 RAM/位址(實機 0xb6f8e000;DDR3 0x0~0x2F7FFFFF)→ 存的東西長怎樣(hex)→ mmap 取回 → ARM 運算 → 回傳。含架構圖/流程圖/三檔程式碼/設計 6 步/踩坑/實測(全真數字)。

第三堂課 · 影像辨識(顏色直方圖 + 最近鄰)14 頁

從「平均色」升級到「真的會認」:註冊幾張範本 → 上傳新圖就認出是誰。特徵擷取(顏色直方圖)+ 比對(chi² 最近鄰),few-shot 適合少樣本。含辨識流程/程式碼逐段解釋/踩坑/實測/一鍵部署。
參考

全方位教材 · 硬體到軟體完整說明31 頁

板子/系統(Linux·Python·gcc·mmap·numpy)/GHRD 位址/軟體/文件出處+頁碼/FAQ 一次講完。