快速开方算法在微控制器上的实现

本文介绍了两种微控制器快速开方算法:改进牛顿-拉夫逊算法和模拟手算开方算法。前者是以牛顿-拉夫逊算法为基础的一种改进算法;后者是模拟手算开方过程实现开方的微控制器算法,这两种算法都具有较高的开方速度和计算精度。文章中作者以32位数开方为例,详细的介绍了这两种算法用汇编语言实现的过程,并给出算法实现的流程图,最后根据两种算法的特点和实际运算时间,总结了两种算法的优缺点。     

快速开方算法在微控制器上的实现

介绍了两种微控制器快速开方算法：改进牛顿-拉夫逊算法和模拟手算开方算法。前者是以牛顿-拉夫逊算法为基础的一种改进算法；后者是模拟手算开方过程实现开方的微控制器算法，这两种算法都具有较高的开方速度和计算精度。笔者以32位数开方为例，详细介绍了这两种算法用汇编语言实现的过程，并给出算法实现的流程图，最后根据两种算法的特点和实际运算时间，总结了两种算法的优缺点。     

MNR图像重建算法中正则化因子研究

为了提高电阻层析成像图像重建算法求解逆问题精度,对修正牛顿-拉夫逊算法中正则化因子进行了研究。借鉴改进粒子群算法中惯性权重递减策略,根据算法迭代过程中成像精度,自动更新正则化因子的最大值,提出一种新的改进牛顿-拉夫逊图像重建算法,应用于两相流典型流型——层状流、泡状流、环状流、中心流及复合流型图像重建。仿真实验结果表明,相同实验条件下,相比迭代线性反投影算法、修正牛顿-拉夫逊算法,新算法有效提高了图像重建精度。     

基于FPGA的开方运算实现

开方运算作为数字信号处理(DSP)领域内的一种基本运算,其基于现场可编程门列阵(FPGA)的工程实现具有较高的难度.本文分析比较了实现开方运算的牛顿-莱福森算法、逐次逼近算法、非冗余开方算法3种算法,并给出了基于FPGA的开方器的实现方法,同时对逐次逼近算法、非冗余开方算法和IP_core的性价比进行了分析比较.     

快速开方算法及其在单片机中的实现

在计算机的开方算法中,较常用的是基于牛顿迭代公式的开方算法,对于任意正数C,可知求C~(1/2)的牛顿迭代公式为x_(k 1)=(x_k C/x_k)/2。但是,在计算机中应用牛顿迭代公式求取C~(1/2)存在着两个明显影响运算速度的因素:①在计算机内,乘2和除2运算可用比乘除操作运算速度快得多的左移和右移操作数来实现。在牛顿迭代公式中,x_k不一定为2,所以计算C/x_k项不能使用移位操作而只能使用除法运算来进行。②使用牛顿迭代公式,要涉及到设置初值(即     

基于牛顿-拉夫逊电力系统潮流计算的改进算法

牛顿-拉夫逊法是求解非线性代数方程有效的迭代计算方法,广泛应用于现代电力系统安全分析、故障诊断与控制的潮流计算中。为提高牛顿-拉夫逊潮流计算方法的快速性和收敛精度,本文提出一种改进的牛顿-拉夫逊潮流计算法,并通过IEEE14和IEEE30节点测试系统分析表明与传统方法相比该方法所具有的优点。     

浮点开方运算单元的电路设计

文章提出了一种基于逐位循环开方算法,"四位一开方"的浮点开方运算单元的电路设计方案,使限制周期时间的循环迭代部分的门级数降低到14级。按14级门延时为周期时间计算,完成一个IEEE单、双精度浮点数的开方运算分别需要15和29周期。同时,文章对目前开方运算所采用的两类主要的算法-逐位循环开方算法和牛顿－莱福森迭代开方算法进行了描述,其中包括数的冗余表示等内容。     

基于MATLABGUIDE的电力系统潮流计算

潮流计算是电力系统分析中最基本和最重要的一种计算。对电力系统的数学建模以牛顿-拉夫逊法为基础,通过改进雅可比矩阵的分块方式以利于计算机编程。以MATLAB开发潮流算法程序,利用MATLAB内置的可视化编程工具GUIDE开发潮流计算程序界面,并给出了相关实例。     

新型的快速高准确度开方算法及程序设计

介绍一种新型的快速高准确度开方算法，特别适用于需要用计算机进行ａ２＋ｂ２型式开方运算场合。算法巧妙地将开方变量由两个减少为一个，将变量变化区间由整个实数轴缩小为［０，１］区间，进而采用查表与插值相结合的方法，实现了高准确度、快速开方运算。在单片机８０ｃ１９６ｋｂ上，利用ＰＬ／Ｍ９６语言编程进行了运算，效果良好。     

适于微处理器的无ROM快速开方算法

介绍了一种直接进行开方运算的算法,该算法抛弃了传统的十进制开方方法,既不需要查开方表,也不需要多次迭代运算,而是运用二进制的特点直接进行移位和单步除法运算,具有简单、快捷、运算精度高的优点,误差小于万分之一,运用此算法微处理器可在不增加硬件的基础上具有开方运算功能,解决了单片机之类低位元机应用的一大难题。     

IP电话回声消除LMS改进算法的研究

针对传统LMS算法运算量大收敛性能差的缺点,提出了一种减小运算量并且提高收敛性能的LMS自适应滤波算法.首先从理论上介绍并分析了两种自适应滤波算法--量化误差算法(运算量小)和变步长算法(收敛速度快),接着将这两种算法的优点有机结合,提出了一种改进算法.通过在MATLAB下的辨识仿真研究和对误差曲线的分析,证明了结合后的改进算法在运算量和收敛速度方面都优于传统LMS算法.算法对于IP电话中回声消除的自适应滤波问题提供了一个较好的算法.     

神经网络训练算法的对比及应用

神经网络训练算法以传统的BP算法为基础,不断衍生新的改进算法,如加动量的BP算法,RPORP等。本文把实际问题抽象分为连续型和离散型数学问题,将现有几种训练算法分别应用在这两类问题中,通过对训练结果准确率及性能的对比,总结不同的算法适合应用的领域。     

DES_RSA及其混合算法的加密速度研究

为了在保证安全性的前提下提高大量数据加密的加密速度,本文通过DES和RSA算法的分析,针对DES算法密钥安全性差和RSA算法加密速度慢的问题,提出DES和RSA混合算法.对比DES和RSA两种算法加密所需时间,就RSA算法耗时长的问题,通过几种可行的大素数判定算法分析,提出改进的大素数判定算法.在保证安全性的前提下,将改进的大素数判定算法应用于RSA算法中,提升了加密速度.由于改进算法加密速度仍远差于DES算法,不适合大量数据加密.因此在兼顾安全性与加密速度的基础上,提出DES和RSA混合加密算法.经分析该算法综合了前两种算法的优点,是一种理想的加密算法.     

MEMS航向传感器在小型无人机上的补偿算法

根据航向传感器在无人机上的安装位置,介绍了两种航向补偿算法,即航向传感器水平安装时改进的霍尼韦尔补偿算法和航向传感器非水平安装时改进的椭球拟合补偿算法。根据这两种算法,进行了无人机的地面静止补偿实验和飞行试验。通过输出的航向传感器数据与高精度惯导数据进行对比,验证了不同安装位置采用的不同的补偿算法都可实现航向的高精度补偿。     

对K-means及势函数聚类算法的研究与改进

在目前聚类方法中, k-means与势函数是最常用的算法,虽然两种算法有很多优点,但也存在自身的局限性。 k-means聚类算法：其聚类数目无法确定,需要提前进行预估,同时对初始聚类中心敏感,且容易受到异常点干扰;势函数聚类算法：其聚类区间范围有限,对多维数据进行聚类其效率低。针对以上两种算法的缺点,提出了一种基于 K-means 与势函数法的改进聚类算法。它首先采用势函数法确定聚类数目与初始中心,然后利用K-means法进行聚类,该改进算法具有势函数法“盲”特性及K-means法高效性的优点。实验对改进算法的有效性进行了验证,结果表明,改进算法在聚类精度及收敛速度方面有很大提高。     

一种改进的基于粒子群的三维片上网络优化布局算法

提出了一种改进的基于粒子群算法的优化布局算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)来替换原有的基于模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法的优化布局算法,使其更加适用于大型三维片上网络的仿真。通过比较这两种算法的基本思想,给出了这两种算法的实现步骤并详细介绍了IPSO算法的改进思路。最后利用一款现有的三维片上网络仿真器进行了仿真验证。结果表明,提出的IPSO算法比原来的SA算法更适用于大型三维片上网络的仿真。     

一种改进的均方差协同过滤算法

由于传统基于均方差的协同过滤算法(MSD)计算相似性时仅考虑评分向量间均方差值，导致其推荐性能不理想，针对这个问题，提出融合评分向量间余弦值和均方差值的改进均方差协同过滤算法(Improved MSD， IMSD)。通过在2个Movielens数据集上进行实验表明，IMSD算法较MSD算法的推荐准确度有所提高。更为重要的是，将IMSD算法进行推广应用，也能够取得较好的效果。本文将其应用于改进另外2种算法,即JAC_MSD和AC_MSD算法,并提出了2种相应的JAC_IMSD和AC_IMSD算法，发现算法的推荐准确度都有所提高。在所研究的几种算法中，AC_IMSD算法推荐准确度最优。     

车联网数据流的多维服务质量改进异构计算最早完成时间调度算法

针对车联网中数据流分布式处理的调度问题,提出了多维服务质量(QoS)改进异构计算最早完成时间(HEFT)调度算法.首先,分别建立了车联网中数据流的分布式处理任务的带权有向无环图模型和车联网分布式计算资源的七维QoS属性带权无向拓扑结构图模型.其次,改进经典的HEFT调度算法中的列表构造方法为最高层最小后继任务优先列表构造方法; 同时,将车联网分布式计算资源的七维QoS属性进行分组、降维,转化为两维综合属性优先权:计算性能优先权和通信性能优先权,形成了两种不同用户偏好的多维QoS改进HEFT调度算法.最后,通过算例分析表明:两种不同用户偏好的多维QoS改进HEFT调度算法综合性能优于经典的HEFT调度算法和轮询调度算法.     

无线传感器网络APIT定位算法及其改进

针对无线传感器网络中APIT定位算法定位覆盖率不足的问题,提出一种改进的IAPIT算法,并从不同的锚节点比例、节点通信半径以及同一锚节点比例等方面比较2种算法的性能,仿真实验结果表明,IAPIT定位算法在定位覆盖率上有明显提高。