基于模(2~n±1，2~n 3)的快速平方运算

模平方运算是模幂运算中的基本运算,其运算速度关系到大多数公钥密码和数字信号处理的应用效率。提出一个新的有符号二进制表示算法,该算法与NAF表示法相比有更低的重量、更短的比特长度和最大的平均‘O’游程长度,而且需求的存储量更少。在此基础上,给出了模(2~n±1,2~n 3)的模平方运算算法,减少了平方运算的部分积和进位,提高了平方运算的速度。实验比较和理论分析表明,新平方算法比其他方法有更好的效率。     

多位乘法器的多阶Booth算法的实现

讨论分析了传统Booth算法及改进二阶Booth算法的特点,提出一种适合多阶算法的一般通式及部分积的实现方法,可根据乘数的位宽采用不同的阶,一次扫描多位相邻的乘数位,由此最大限度地减少了部分积的数目,提高了乘法器的运算速度．     

具对称核的积分方程的非零特征解法

利用平方可积对称核的积分算子非零特征的性质,给出了具平方可积对该核的线性积分方程解的存在与唯一性定理以及适用的求解公式。     

假设检验中Neyman-Pearson准则的神经网络实现新算法

假设检验中Neyman-Pearson准则是一种基于似然比的信号检测、识别、分类方法。神经网络是实现这种准则的优选方案,但是传统的最小平方学习算法,如BP算法等,往往不能取得全局最优解。针对一种非最小平方学习算法,提出了一种概率分配原则,并给出了一种Neyman-Pearson准则的神经网络实现新算法。对新算法在假设检验中的应用进行了仿真验证。结果表明新算法具有更小的误差,更加适用于Neyman-Pearson准则。     

基于VHDL的MBA-WT乘法器设计

分析了设计高速乘法器所用的算法,并且基于VHDL硬件描述语言设计出了一个16位MBA-WT乘法器.该乘法器采用了改进Booth算法,可使部分积的个数减少1/2;也采用Wallace树型结构的加法器,完成N个部分积需要O(logN)次加法时间;再使用超前进位加法器得到最后乘积来进一步提高电路的运算速度.整个设计用VHDL语言实现并由Modelsim以及Synplify仿真验证.     

局部平方可积鞅的Kolmogorov重对数律

设X为局部平方可积鞅，我们证明，在|△Xt|≤Mt条件下，其Kolmogorov重对数律成立。     

一种快速浮点乘法单元的设计与实现

以自主设计的图形处理单元(Graphic Processing Unit,GPU)所需求的浮点乘法处理能力为目标,设计并实现了6级全流水线的单精度浮点乘法器,其部分积生成采用修正的Booth编码算法,部分积压缩采用4-2和3-2混合Wallace树结构。使用Synopsys的VCS完成待测设计的功能验证,使用Design Complier工具在0.13um工艺库下实现设计综合,可以达到2.7Gflops的处理速度,符合图形处理器的要求。     

非线性系统的H∞部分状态观测器设计

针对一类具有干扰的非线性系统的鲁棒部分状态观测器，设计了新的能够重构有L2（即平方可积）干扰非线性系统部分状态的日。状态观测器．首先，给出了部分状态观测器设计矩阵应满足的约束条件和具体的表达形式．进而通过对观测误差动态的分析，研究了观测误差对L2干扰的衰减性问题，并基于LMI技术给出了日。部分状态观测器存在的充分条件．理论分析指出，当干扰为零时，所设计的观测器可渐近重构待估状态；当干扰不为零时，观测器误差具有对L2干扰的衰减性．最后，仿真算例验证了本文理论结果的正确性．     

局部平方可积鞅的泛函重对数律

采用离散化方法和截尾技巧，由鞅的指数不等式和Skorohod嵌入定理，得到局部平方可积鞅在Kolmogorov条件下的泛函重对数律。     

重力场的克立格估值研究

重力无源导航通过重力图的匹配实现水下自主导航定位，对纠正惯导系统固有导航误差具有重要的意义，重力测量值通常是稀疏的，因此研究重力场的空间变异性和插值算法，获取重力场的连续分布图是重力无源导航的工作基础，提出将地质统计学中的克立格算法用于重力估值，并绘制重力分布等值线图，通过交叉检验法，将估值结果与用距离平方反比法的估值进行比较，结果表明克立格算法明显优于距离平方反比法，所做的研究是实施重力无源导航定位的基础，对下一步的重力图匹配及导航误差的修正具有重要的意义。     

全ROM化并行乘法器

本文提出全ROM化并行乘法器的构成方法,这种乘法器由于抛弃CLA型加法器,而采用全ROM化多输入并行加法网络作为部分积的加法电路,比Wallace方式和Dadda方式大大提高乘法速度。全ROM化乘法器具有结构简单、速度快、容易实现LSI化和CAD化的优点。因此,作为新型运算部件,在智能化仪器和数字专用处理器中具有极好的推广价值。     

一种用于Occam反演中搜索拉格朗日乘子的方法

Occam反演法由于其算法稳定,对初始条件要求不高,反演效果较好,在大地电磁反演中运用较多。不过其每次迭代都需要进行偏导数计算和大量的模型计算,以便搜索到最佳的拉格朗日乘子,这造成了计算量和计算时间的增加。Occam反演在每次迭代寻找最佳模型的过程中需要搜索合适的拉格朗日乘子使拟合差最小,搜索的方法一般使用进退法和扫描法,鲜少使用其他一维搜索方法。本文将牛顿迭代搜索法和二分法组合一起用于拉格朗日乘子的搜索,取得了较好的结果,减少了模型的搜索量,在一定程度上提高了计算速度。     

数字低频倍频器的设计与实现

在许多电子设计中,需要对一些低频信号进行跟踪及倍频。文章提出了一种全新的低频倍频器的设计方法,并对其原理及特性进行了阐述与分析。该倍频器具有跟踪、倍频及测频三种功能,它完全可由数字电路组成,易于FPGA的实现,而且可以根据设计人员的要求调节跟踪频率的范围,具有频率响应时间快、数字跟踪精度高等特点。     

一种基于递归逆的快速盲均衡算法

在现代数字通信中,盲均衡算法是克服多径衰落引起的码间干扰(Inter symbol Interfer-ence,ISI)的有效方法。文章利用递归逆(Recursive Inverse,RI)自适应滤波算法收敛速度快、稳态均方误差小的优点,提出一种新的双模式盲均衡算法。该算法通过一种新的双模式机制,将RI自适应滤波算法应用于盲均衡,可以在获得小的MSE(Mean Square Error,MSE)的同时实现快速收敛。仿真结果表明,相比盲RLS(Recursive Least Square)算法和传统双模式算法,该算法在获得良好稳态MSE性能的同时提高了收敛速度,可以有效地对多径环境中突发信号进行盲均衡。     

基于最小二乘法的改进的随机椭圆检测算法

为了提高数字图像中椭圆检测的效率和准确性,提出了一个基于最小二乘法的改进的随机椭圆检测算法.该算法随机选取图像中的3个边缘点,在以这3个点为中心的窗口内,从边缘点中拟合出可能椭圆,并通过随机选取的第4个边缘点来确认可能椭圆.利用直接最小二乘法椭圆拟合的特性,引入可能椭圆边缘点收集和椭圆重新拟合的迭代过程来提取最终的椭圆参数.通过对含有不同噪声的仿真图片和包括残缺椭圆的实际图片的实验表明,新算法的改进是有效的.与原算法相比,新算法降低了对参数的依赖性,提高了检测的速度、稳定性和准确性,同时保留了原算法的抗噪声能力.     

一种基于导向矢量约束的恒模盲波束形成算法

针对阵列信号波达角(direction of arrival,DOA)先验信息已知的情况,利用信号的恒模特性,在卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)结构下,提出一种附加阵列导向矢量约束的自适应波束形成算法.对约束情况下的卡尔曼滤波目标函数运用拉格朗日乘子法,求得约束条件下的最优估计表达式,并将其推广到无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法中,通过约束迭代算法对阵列估计信号的导向角施加约束,实现约束UKF自适应波束形成算法的最优权值分配.仿真过程中,用所提算法与约束恒模迭代最小二乘算法和约束最小方差迭代最小二乘算法作对比,表明表明,该算法在收敛速度、信噪比、稳健性、跟踪性能方面具有较好的性能.     

自动调整遗忘因子的 LKL 辨识方法及应用

介绍了一种自动调整遗忘因子的最小二乘方法,并将它引入到ＬＫＬ（最小二乘,Ｋａｌｍａｎ滤波,最小二乘）方法中．大量数字仿真表明这种方法对于小样本快速时变系统的辨识是有效的．自动调整遗忘因子的ＬＫＬ辨识方法应用到灯泡销售预测中,获得较为满意的结果．     

基于FPGA的乘法器设计和实现

乘法器是数字信号处理领域的基本逻辑部件,应用广泛。用Verilog硬件描述语言设计了加法树乘法器、查找表乘法器和Booth乘法器,在Modelsim软件环境下进行了仿真,在QuartusII开发平台上基于Stratix器件对这三种方案进行了综合验证,并对结果进行了分析和比较。     

低复杂度的改进型CORDIC算法研究

传统CORDIC算法需要通过乘法器和查找表才能实现多种超越函数的计算,这会导致硬件电路实现复杂、运算速度降低,此外它能够计算的角度范围也有限.针对传统CORDIC算法的缺陷,在旋转模式下提出一种改进型CORDIC算法,它不需要模校正因子和查找表,只需通过简单的移位和加减运算就能实现多种超越函数的计算,从而能够减少硬件的开销,提高运算的性能,并通过区域变换使得该算法能够适用于所有的旋转角度.误差分析表明该算法具有很小的误差.