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工业技术 | 100篇 |
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介绍了一种在点对点的突发通信中的校频技术-FFT校频,并给出了用Xilinx公司Virtex-Ⅱ系列FPGA采用递归结构完成一种浮点FFT处理器完成校频的设计方案。实验表明,采用这种技术能实现较精确的频偏校正. 相似文献
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GPU通用计算平台上中心差分格式显式有限元并行计算 总被引:3,自引:0,他引:3
显式有限元是解决平面非线性动态问题的有效方法.由于显式有限元算法的条件稳定性,对于大规模的有限元问题的求解需要很长的计算时间.图形处理器(GPU)作为一种高度并行化的通用计算处理器,可以很好解决大规模科学计算的速度问题.统一计算架构(CUDA)为实现GPU通用计算提供了高效、简便的方法.因此,建立了基于GPU通用计算平台的中心差分格式的显式有限元并行计算方法.该方法针对GPU计算的特点,对串行算法的流程进行了优化和调整,通过采用线程与单元或节点的一一映射策略,实现了迭代过程的完全并行化.通过数值算例表明,在保证计算精度一致的前提下,采用NVIDIA GTX 460显卡,该方法能够大幅度提高计算效率,是求解平面非线性动态问题的一种高效简便的数值计算方法. 相似文献
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数字式干涉型光纤传感器进行条纹细分的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高系统抗干扰能力和实现远距离信号检测,提出了一种与许多文献介绍所不贩的新数字式干涉型光纤传感器系统的构成方案并有针对性地对正弦性,正交性,等幅性和零电平漂移问题进行了分析和实验,证明了把成就的莫尔光栅检测及细分技术应用于 这种干涉型光纤传感器可行的。 相似文献
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基于CUDA的并行粒子群优化算法的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
针对处理大量数据和求解大规模复杂问题时粒子群优化(PSO)算法计算时间过长的问题, 进行了在显卡(GPU)上实现细粒度并行粒子群算法的研究。通过对传统PSO算法的分析, 结合目前被广泛使用的基于GPU的并行计算技术, 设计实现了一种并行PSO方法。本方法的执行基于统一计算架构(CUDA), 使用大量的GPU线程并行处理各个粒子的搜索过程来加速整个粒子群的收敛速度。程序充分使用CUDA自带的各种数学计算库, 从而保证了程序的稳定性和易写性。通过对多个基准优化测试函数的求解证明, 相对于基于CPU的串行计算方法, 在求解收敛性一致的前提下, 基于CUDA架构的并行PSO求解方法可以取得高达90倍的计算加速比。 相似文献
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40.
针对六自由度机械臂控制系统,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的全局快速终端滑模控制方法,以更大程度地减小系统的抖振,提高系统的响应速度。对于机械臂多输入多输出的特点,为了方便设计,将系统划分为6个二阶子系统,对各个关节进行设计,分析克服控制律的奇异性,同时运用Lyapunov理论证明系统的稳定性,并基于PSO算法完成控制参数的优化。实验结果表明:优化后的控制方法不仅可以提高系统的快速性,还可以明显减小系统的抖振,使系统具有良好的动静态性能。 相似文献