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一種基于FPGA實現(xiàn)的優(yōu)化正交匹配追蹤算法設(shè)計

針對壓縮感知重構(gòu)算法中正交匹配追蹤(OMP)算法在每次迭代中不能選取最優(yōu)原子問題，對OMP算法進行優(yōu)化設(shè)計，保證了每次迭代的當(dāng)前觀測信號余量最小，并提出了一種基于FPGA 實現(xiàn)的優(yōu)化OMP算法硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計。在矩陣分解部分采用了修正喬列斯基(Cholesky)分解方法，回避開方運算，以減少計算延時，易于FPGA實現(xiàn)。整個系統(tǒng)采用并行計算、資源復(fù)用技術(shù)，在提高運算速度的同時減少資源利用。在Quartus II 開發(fā)環(huán)境下對該設(shè)計進行了RTL 級描述，并在FPGA仿真平臺上進行仿真驗證。仿真結(jié)果驗證了設(shè)計的正確性。

發(fā)表于：1/12/2017

基于Django框架的故障診斷和安全評估平臺

符號有向圖（SDG）作為一種定性研究方法，在系統(tǒng)推理和圖形繪制上有待改進。詳細描述了計算機輔助下的SDG故障診斷和安全評估平臺的開發(fā)過程。平臺的開發(fā)基于開源Django框架，具有搭建維護簡單、操作方便、易于二次開發(fā)等特點；利用分層SDG模型和新的推理算法實現(xiàn)對系統(tǒng)的故障診斷和安全評估，支持故障傳播路徑查詢和分層SDG的自動繪制。以田納西-伊斯曼過程（TEP）為例，對平臺的有效性進行驗證，結(jié)果證明平臺推理結(jié)果完備、有效，具有實際應(yīng)用的前景。

發(fā)表于：1/12/2017

基于PBBShift的ROI編碼方法

為使觀察者提早了解圖像的大致情況，提出了基于部分背景位平面位移(PBBShift)的感興趣區(qū)域(ROI)編碼方法。該方法將背景(BG)位平面分為兩部分，編碼時下移剩余的BG位平面，解碼時可優(yōu)先傳輸ROI系數(shù)和重要的BG系數(shù)，然后傳輸剩余的BG系數(shù)。實驗證明，該方法在低碼率下，ROI和BG質(zhì)量相差無幾；在高碼率下，ROI獲得比BG更好的質(zhì)量。改進的方法在帶寬受限的網(wǎng)絡(luò)中有很大的實用價值。

發(fā)表于：1/12/2017

發(fā)力ARM服務(wù)器芯片市場高通底氣何在

在服務(wù)器CPU市場，英特爾架構(gòu)一枝獨秀，市場份額已連續(xù)多年超過90%；POWER和SPARC雖然難挽下滑趨勢，但在關(guān)鍵任務(wù)領(lǐng)域仍有用武之地；幾乎已經(jīng)退出歷史舞臺的Alpha架構(gòu)得益于在中國超算“神威·太湖之光”中的大量應(yīng)用，被注入了一支強心劑。

發(fā)表于：1/11/2017

不同運算機制下FFT計算精度分析

主要研究定點、塊浮點和浮點運算機制下，頻域抽取基4算法的精度問題。首先分析了定點、塊浮點、浮點等運算機制下，基4算法基本運算單元中數(shù)據(jù)不同表現(xiàn)形式及輸出截位規(guī)則。然后利用MATLAB平臺建立了定點與塊浮點FFT仿真模型，以噪信比作為FFT輸出精度指標(biāo)，研究輸出精度與輸入信號范圍、算法參數(shù)之間的關(guān)系。仿真表明，輸入為隨機序列時，定點與塊浮點FFT輸出噪信比與輸入信號幅值范圍、輸入序列長度及算法輸入位寬有關(guān)。此結(jié)論可用以解決實際工程中小信號頻譜失真問題，在工程分析與設(shè)計中具有重要參考價值。

發(fā)表于：1/10/2017

神秘Master就是AlphaGo，谷歌人工智能又上新臺階?

1月4日晚，在網(wǎng)絡(luò)上連續(xù)取得了59場勝利的輝煌戰(zhàn)績后，Master在聊天頻道中突然自稱就是“AlphaGo的黃博士”，同時還表示“希望大家這陣子，都享受Master的棋局”。

發(fā)表于：1/6/2017

面向物聯(lián)網(wǎng)的SM4算法輕量級實現(xiàn)

SM4算法是我國公布的第一個商用分組密碼算法，目前已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。為更好地適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)中資源受限設(shè)備處理能力低、存儲空間小等特點，設(shè)計并實現(xiàn)了基于資源重用的SM4算法輕量級處理架構(gòu)。子密鑰擴展和輪函數(shù)交替使用核心電路完成子密鑰生成及加/解密運算，無需額外存儲32輪迭代所需子密鑰。密鑰存儲和檢測電路以及可正/逆序生成固定參數(shù)的實時生成電路，可大幅提高解密處理效率。實驗結(jié)果表明，所設(shè)計的輕量級處理架構(gòu)資源占用小、品質(zhì)因數(shù)高，非常適合于在物聯(lián)網(wǎng)中資源受限設(shè)備上使用，具有廣闊的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：1/4/2017

決策森林研究綜述

隨著經(jīng)濟與社會的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛應(yīng)用到各個領(lǐng)域，其中分類算法中的決策森林（Decision Forest）成為一個研究熱點。決策森林算法是一種包含多個決策樹分類器的統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論，能較好地處理噪聲且避免發(fā)生過擬合。針對幾種典型的決策森林算法，闡述了其原理和算法的特點，并從決策森林的構(gòu)建過程出發(fā)，系統(tǒng)地分析和總結(jié)了國內(nèi)外現(xiàn)有的決策森林算法。在此基礎(chǔ)上，詳細說明了在面對大數(shù)據(jù)時應(yīng)用決策森林進行分布式計算的處理過程。通過比較，總結(jié)出了各種決策森林算法的適用范圍。

發(fā)表于：1/3/2017

投資240億美元國家存儲器基地在武漢開工

總投資240億美元的國家存儲器基地項目近日在武漢東湖高新區(qū)正式開工。2020年全面建成后，年產(chǎn)值將超過100億美元，實現(xiàn)我國集成電路存儲芯片產(chǎn)業(yè)規(guī)模化發(fā)展“零”的突破。

發(fā)表于：1/3/2017

2017年最佳網(wǎng)絡(luò)技術(shù)獎獲得者是…

隨著新的計算、儲存與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)陸續(xù)在2017年出現(xiàn)，觀察這場誰勝誰敗的戲碼將更加耐人尋味…

發(fā)表于：1/2/2017

三維點云配準(zhǔn)約束條件綜述

點云配準(zhǔn)是通過匹配具有重疊部分的數(shù)據(jù)集，將不同坐標(biāo)下的三維數(shù)據(jù)集變換到同一坐標(biāo)系下，得到旋轉(zhuǎn)變換矩陣和平移向量。通過各種約束條件，建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ汀傂耘錅?zhǔn)在變換過程中不會發(fā)生形變，而非剛性配準(zhǔn)需要考慮形變等問題。剛性配準(zhǔn)和非剛性配準(zhǔn)在約束條件上有所不同，文章從特征、顯著性、正則化等約束條件，對剛性和非剛性配準(zhǔn)約束條件進行了研究討論。

發(fā)表于：12/30/2016

自適應(yīng)S變換在故障測距的應(yīng)用研究

S變換因其優(yōu)良的時頻特性而在故障定位方面獲得了廣泛的應(yīng)用，但由于S變換計算時采用等間隔采樣頻率點，因而計算量較大，且存在運算速度和測距精度之間的矛盾，即為了提高測距精度必須提高采樣頻率，但提高采樣頻率就會降低算法的運算速度，降低了實時性。為此文章提出了一種自適應(yīng)于測距信號的S變換，該算法針對信號的特定成分進行時頻分析，在提高測距精度的基礎(chǔ)上，減少了算法運算量，保證了系統(tǒng)的實時性。并對包含噪聲情況下該方法的準(zhǔn)確度進行了分析驗證。實驗結(jié)果證明，自適應(yīng)S變換在保證系統(tǒng)實時性的前提下能夠有效提高測距精度。

發(fā)表于：12/30/2016

一種高速模(2n-2p-1)乘法器的設(shè)計

結(jié)合余數(shù)系統(tǒng)以及模乘法器本身的特點，一種高速的模(2n-2p-1)乘法器被提出。得益于剩余范圍的擴展和新型的部分積壓縮樹的采用，該設(shè)計相較于傳統(tǒng)的模乘法器在關(guān)鍵路徑上減少了一個長度為2n的加法器且避免了此類Booth編碼模乘法器中復(fù)雜的負數(shù)修正問題。在90 nm工藝下的綜合結(jié)果表明，該模乘(2n-2p-1)乘法器相較當(dāng)前的模(2n-2p-1)乘法器有10.4%到49%的延遲性能提升。

發(fā)表于：12/29/2016

華為企業(yè)數(shù)據(jù)中心從深圳遷至東莞

繼終端業(yè)務(wù)之后，華為的企業(yè)數(shù)據(jù)中心(EDC)也從深圳遷至東莞。

發(fā)表于：12/29/2016

基于過零點檢測方法的改進研究

通過與傳統(tǒng)的過零點檢測方法作對比，設(shè)計出一種基于預(yù)測相位的二次平均法測量信號周期（簡稱預(yù)測相位積分法）的方法，通過其核心部件密勒積分器、比較器和計數(shù)器，對于每個周期信號盡可能準(zhǔn)確地在相同相位點上開始進行積分，在標(biāo)準(zhǔn)時間內(nèi)累計待測信號的脈沖個數(shù)，實現(xiàn)了頻率測量。該方法有較好干擾能力，結(jié)構(gòu)簡單，測量精度高，成本低廉，具有較好的工程應(yīng)用價值。

發(fā)表于：12/27/2016