时间约束下 ＦＰＧＡ 资源最小化的动态重构

针对可重构嵌入式系统算法中数据路径部分的时间划分,本文提出了一种在时间约束下实现应用数据路径所需的单元格数量最小化的动态重构策略。首先,把算法建模为一个无环数据流图G(V,E),其中顶点集V={O1,O2,…,Om}对应于算术算子和逻辑算子,有向边集E={e1,e2,…,ep}表示运算之间的数据依赖关系;其次,对应用设置一个约束时间T,通过E建模的数据依赖关系来执行算法,使得所需要的FPGA单元数量最少。具体实现是使用一个与目标相关的算子库,这个库可以将算子Oi需要的最大路径延迟ti和基本FPGA单元的数量Area(Oi)两个属性关联到图G的每个顶点,从而计算出精确的处理时间;最后,分析总的处理时间(配置和执行)与约束时间之间的差,对分区作出判决。基于一个图像处理算法的应用表明,本文提出的划分策略对于可重构嵌入式系统的设计是有效的。     

一种网络RTK参考站模糊度快速解算方法

针对由于存在大气因素的干扰,网络载波相位差分技术(RTK)参考站模糊度解算会受到影响,同时当新卫星升至预先设置的截止高度角以上时,需要较长的初始化收敛时间,该文提出一种网络RTK参考站模糊度快速解算方法.该方法先利用电离层加权策略,辅助基线模糊度的快速解算,再采用扩展卡尔曼滤波(EKF)技术估计浮点模糊度,利用部分模糊度解算方法,最后通过最小二乘模糊度降相关(LAMBDA)算法和比率(RATIO)检测对模糊度进行固定解算.实验结果表明,该方法可以显著提高网络RTK参考站模糊度的固定率和缩短初始化收敛时间.     

从测角后交最佳点位规律看规范规定之不足

本文分析了文献[1]所总结的测角后交两类公式在取得最佳点位时的规律,指出当前规范对此问题规定之不足.     

"僵尸粉"凶猛

如果说2010年是中国的“微博元年”,估计没人会有什么异议。如果说2011年是中国的“微博火爆年’,估计也没人会有异议。     

基于GP的神经网络学习规则的发现

提出用遗传编程(GP)方法发现新的神经网络学习规则,并通过实验得到了几个新的学习规则;另外讨论了通过文法产生式的设计来改进对该问题的研究.     

关联规则的相关性研究

首先对关联规则的不足进行分析,然后引入相关计算来弥补支持－信任框架理论中的不足,并给出基于相关计算方法的算法设计思想以提高挖掘出的知识的有效性。     

具有行为强化学习能力的人工生命进化模型设计

人工生命进化模型设计的关键问题是学习与进化之间的关系,在自主体生存期内的学习过程可以通过不同的遗传方式指导个体行为的进化。该文利用进化算法和人工神经网络的研究方法,设计了两种不同的人工生命自主体的进化模型,模型解决了先天的遗传进化和后天的个体神经系统强化学习的有机结合问题,并且得出结论认为,强化学习有助于自主体适应复杂的外部环境,同时学习也可以直接或间接地使该适应性成为自主体遗传基因上的固定成分。     

MATLAB的两种图形用户界面参数输入方法

在用MATLAB编写大型工程计算、科学仿真程序时,对于参数繁多,而又经常需要修改参数的情况,设计一个图形用户界面的参数输入窗口,就显得十分方便和必要。利用图形用户界面设计向导GUIDE和输入对话框函数inputdlg两种方法,可以快速完成参数输入的图形用户界面设计,并介绍了详细的步骤和例程。