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電子發(fā)燒友網(wǎng)>可編程邏輯>FPGA/ASIC技術(shù)>基于復(fù)數(shù)浮點(diǎn)運(yùn)算的協(xié)方差矩陣的FPGA實(shí)現(xiàn)

基于復(fù)數(shù)浮點(diǎn)運(yùn)算的協(xié)方差矩陣的FPGA實(shí)現(xiàn)

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)和最差波束圖(藍(lán)色虛線(xiàn))都已在圖中實(shí)現(xiàn)繪制。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)比的目的,圖中還畫(huà)出了文獻(xiàn)中提出的算法得到的以協(xié)方差矩陣的波束圖(其中紅色虛線(xiàn)為歸一化標(biāo)稱(chēng)波束圖,紅色點(diǎn)劃線(xiàn)表示歸一化最差波束圖)。結(jié)果表明,采用
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2011-09-07 11:31:532197

Altera推出業(yè)界第一款基于模型的FPGA浮點(diǎn)DSP工具

Altera公司日前演示了使用FPGA浮點(diǎn)DSP新設(shè)計(jì)流程,這是業(yè)界第一款基于模型的浮點(diǎn)設(shè)計(jì)工具,支持在FPGA實(shí)現(xiàn)復(fù)數(shù)浮點(diǎn)DSP算法。伯克萊設(shè)計(jì)技術(shù)公司 (Berkeley Design Technology, Inc, BDTI) 進(jìn)行
2011-09-15 08:48:58898

Altera演示業(yè)界首款FPGA浮點(diǎn)DSP設(shè)計(jì)流程

Altera公司日前演示了使用FPGA浮點(diǎn)DSP新設(shè)計(jì)流程,這是業(yè)界第一款基于模型的浮點(diǎn)設(shè)計(jì)工具,支持在FPGA實(shí)現(xiàn)復(fù)數(shù)浮點(diǎn)DSP算法。
2011-09-15 09:07:10613

基于FPGA Nios-Ⅱ的矩陣運(yùn)算硬件加速器設(shè)計(jì)

針對(duì)復(fù)雜算法中矩陣運(yùn)算量大, 計(jì)算復(fù)雜, 耗時(shí)多, 制約算法在線(xiàn)計(jì)算性能的問(wèn)題, 從硬件實(shí)現(xiàn)角度, 研究基于FPGA/Nios-Ⅱ的矩陣運(yùn)算硬件加速器設(shè)計(jì), 實(shí)現(xiàn)矩陣并行計(jì)算。首先根據(jù)矩陣運(yùn)算
2011-12-06 17:30:4189

基于FPGA高精度浮點(diǎn)運(yùn)算器的FFT設(shè)計(jì)與仿真

提出一種基2FFT的FPGA方法,完成了基于FPGA高精度浮點(diǎn)運(yùn)算器的FFT的設(shè)計(jì)。利用VHDL語(yǔ)言描述了蝶形運(yùn)算過(guò)程及地址產(chǎn)生單元,其仿真波形基本能正確的表示輸出結(jié)果。
2011-12-23 14:24:0846

基于Altera浮點(diǎn)IP核的浮點(diǎn)矩陣相乘運(yùn)算實(shí)現(xiàn)和改進(jìn)設(shè)計(jì)

嵌入式計(jì)算作為新一代計(jì)算系統(tǒng)的高效運(yùn)行方式,應(yīng)用于多個(gè)高性能領(lǐng)域,如陣列信號(hào)處理、核武器模擬、計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)等。在這些科學(xué)計(jì)算中,需要大量的浮點(diǎn)矩陣運(yùn)算。而目前已
2012-10-15 16:57:403824

基于FPGA的開(kāi)方運(yùn)算實(shí)現(xiàn)

基于FPGA的開(kāi)方運(yùn)算實(shí)現(xiàn) ,的技術(shù)論文
2015-10-30 10:59:015

協(xié)方差矩陣

該ppt是為學(xué)生更好的復(fù)習(xí)矩陣所提供的!還不錯(cuò)哦,可以下載來(lái)看下!你值得擁有。
2016-03-18 16:37:220

如何引爆您的浮點(diǎn)運(yùn)算?加塊Zynq

讓四核酷睿i7處理器的 PC機(jī)的浮點(diǎn)運(yùn)算性能提高1.7倍,功耗僅僅增加10%左右。Rutten寫(xiě)道: “根據(jù)測(cè)試軟件,一個(gè)典型的i7 PC平臺(tái)的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算性能大約是每秒75GFLOPS。通過(guò)給PC機(jī)增加一個(gè)基于FPGA的SOM,利
2017-02-09 06:15:081160

高效的C編程之:浮點(diǎn)運(yùn)算

14.10 浮點(diǎn)運(yùn)算 大多數(shù)的ARM處理器硬件上并不支持浮點(diǎn)運(yùn)算。但ARM上提供了以下幾個(gè)選項(xiàng)來(lái)實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)運(yùn)算浮點(diǎn)累加協(xié)處理器FPA(Floating-Point Accelerator):ARM
2017-10-17 16:48:391

定點(diǎn)DSP C55X實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)相關(guān)運(yùn)算解析

引 言 DSP結(jié)構(gòu)可以分為定點(diǎn)和浮點(diǎn)型兩種。其中,定點(diǎn)型DSP可以實(shí)現(xiàn)整數(shù)、小數(shù)和特定的指數(shù)運(yùn)算,它具有運(yùn)算速度快、占用資源少、成本低等特點(diǎn);靈活地使用定點(diǎn)型DSP進(jìn)行浮點(diǎn)運(yùn)算能夠提高運(yùn)算的效率
2017-11-02 11:26:422

基于稀疏干擾協(xié)方差矩陣重構(gòu)的穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法(CAPON譜改正)

基于Capon譜估計(jì)的干擾噪聲協(xié)方差矩陣重構(gòu)方法能夠消除快拍數(shù)據(jù)中的期望信號(hào),提高波束形成算法的穩(wěn)健性,但是當(dāng)快拍次數(shù)較少時(shí)Capon譜估計(jì)結(jié)果不準(zhǔn),重構(gòu)矩陣存在較大誤差而且算法計(jì)算量較大。針對(duì)
2017-11-03 11:26:1014

用Xilinx Vivado HLS可以快速、高效地實(shí)現(xiàn)QRD矩陣分解

使用Xilinx Vivado HLS(Vivado 高層次綜合)工具實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)復(fù)數(shù)QRD矩陣分解并提升開(kāi)發(fā)效率。使用VivadoHLS可以快速、高效地基于FPGA實(shí)現(xiàn)各種矩陣分解算法,降低開(kāi)發(fā)者
2017-11-17 17:47:433293

快速高效的實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)復(fù)數(shù)矩陣分解

浮點(diǎn)具有更大的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)范圍,從而在很多算法中只需要一種數(shù)據(jù)類(lèi)型的優(yōu)勢(shì)。本文介紹如何使用Vivado HLS實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)復(fù)數(shù)矩陣分解。使用HLS可以快速,高效地實(shí)現(xiàn)各種矩陣分解算法,極大地提高生產(chǎn)效率, 降低開(kāi)發(fā)者的算法FPGA實(shí)現(xiàn)難度。
2017-11-18 12:00:11852

基于FPGA的嵌入式處理器的浮點(diǎn)系統(tǒng)

浮點(diǎn)算法不遵循整數(shù)算法規(guī)則,但利用 FPGA 或者基于 FPGA 的嵌入式處理器不難設(shè)計(jì)出精確的浮點(diǎn)系統(tǒng)。工程人員一看到浮點(diǎn)運(yùn)算就會(huì)頭疼,因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">浮點(diǎn)運(yùn)算用軟件實(shí)現(xiàn)速度慢,用硬件實(shí)現(xiàn)則占用資源多。理解
2017-11-22 16:51:081350

利用FPGA技術(shù)能更方便靈活設(shè)計(jì)出浮點(diǎn)運(yùn)算

FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列)技術(shù)的理論研究和實(shí)際應(yīng)用正越來(lái)越受到人們的重視。FPGA 技術(shù)常常使一些原來(lái)比較難解決的技術(shù)瓶頸得以輕松實(shí)現(xiàn),從而使產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)周期大為縮短,性能價(jià)格比大幅提高。運(yùn)算
2018-07-14 09:50:003257

協(xié)方差公式_協(xié)方差的計(jì)算公式例子

協(xié)方差(Covariance)在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中用于衡量?jī)蓚€(gè)變量的總體誤差。而方差協(xié)方差的一種特殊情況,即當(dāng)兩個(gè)變量是相同的情況。協(xié)方差表示的是兩個(gè)變量的總體的誤差,這與只表示一個(gè)變量誤差的方差不同。
2017-11-29 15:05:43218691

FPGA上優(yōu)化實(shí)現(xiàn)復(fù)數(shù)浮點(diǎn)計(jì)算

高性能浮點(diǎn)處理一直與高性能CPU相關(guān)聯(lián)。在過(guò)去幾年中,GPU也成為功能強(qiáng)大的浮點(diǎn)處理平臺(tái),超越了圖形,稱(chēng)為GP-GPU(通用圖形處理單 元)。新創(chuàng)新是在苛刻的應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)基于FPGA浮點(diǎn)處理。本文
2017-12-04 16:29:05446

協(xié)方差矩陣是什么_協(xié)方差矩陣計(jì)算公式_如何計(jì)算協(xié)方差矩陣

在統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論中,協(xié)方差矩陣的每個(gè)元素是各個(gè)向量元素之間的協(xié)方差,是從標(biāo)量隨機(jī)變量到高維度隨機(jī)向量的自然推廣。
2017-12-05 15:58:43249435

基于協(xié)方差矩陣降維稀疏表示的二維波達(dá)方向估計(jì)方法

到一維空間,降低了字典的長(zhǎng)度和求解復(fù)雜度,并且能自動(dòng)實(shí)現(xiàn)俯仰角和方位角配對(duì);其次改進(jìn)了樣本協(xié)方差矩陣的稀疏表示模型,對(duì)該模型進(jìn)行了降維處理;然后由協(xié)方差矩陣稀疏重構(gòu)的殘差約束特性得到約束殘差項(xiàng)置信區(qū)間,避免采用正
2017-12-14 10:22:141

基于鄰域差分和協(xié)方差信息處理單目標(biāo)優(yōu)化的進(jìn)化算法

復(fù)雜的單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題是進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)問(wèn)題.已有差分進(jìn)化和協(xié)方差進(jìn)化被認(rèn)為是處理該問(wèn)題的較有效的方法,其中差分信息類(lèi)似于梯度可以有效的指導(dǎo)算法朝著最優(yōu)解方向搜索,而協(xié)方差則是基于統(tǒng)計(jì)的方式
2017-12-14 15:18:390

基于接收信號(hào)樣本協(xié)方差矩陣最小特征值分布的頻譜感知算法

的精度有待進(jìn)一步提高。針對(duì)上述問(wèn)題,通過(guò)利用隨機(jī)矩陣理論的最新研究成果,提出一種基于接收信號(hào)樣本協(xié)方差矩陣最小特征值分布的頻譜感知算法。最小特征值的分布函數(shù)不基于漸近假設(shè),更加符合實(shí)際的通信情境。推導(dǎo)所得的
2018-01-16 10:54:550

Altera徹底改變基于FPGA浮點(diǎn)DSP

2014年4月23號(hào),北京Altera公司 (Nasdaq: ALTR) 今天宣布在FPGA浮點(diǎn)DSP性能方面實(shí)現(xiàn)了變革。Altera是第一家在FPGA中集成硬核IEEE 754兼容浮點(diǎn)運(yùn)算功能
2018-02-11 13:34:006954

CPU 的浮點(diǎn)運(yùn)算能力比 GPU 差,為什么不提高 CPU 的浮點(diǎn)運(yùn)算能力呢

為什么 CPU 的浮點(diǎn)運(yùn)算能力比 GPU 差,為什么不提高 CPU 的浮點(diǎn)運(yùn)算能力?
2018-03-16 15:12:0214891

浮點(diǎn)運(yùn)算單元的FPGA實(shí)現(xiàn)

浮點(diǎn)加法是數(shù)字信號(hào)處理中的一種非常頻繁且非常重要的操作,在現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理應(yīng)用中,浮點(diǎn)加法運(yùn)算幾乎占到全部浮點(diǎn)操作的一半以上。浮點(diǎn)乘法器是高性能DSP(數(shù)字信號(hào)處理器)的重要部件,是實(shí)時(shí)處理的核心
2018-04-10 10:47:218

浮點(diǎn)運(yùn)算FPGA實(shí)現(xiàn)

結(jié)構(gòu)復(fù)雜,采用DSP實(shí)現(xiàn)會(huì)增加系統(tǒng)負(fù)擔(dān),降低系統(tǒng)速度。在某些對(duì)速度要求較高的情況,必須采用專(zhuān)門(mén)的浮點(diǎn)運(yùn)算處理器。 EDA/FPGA技術(shù)不斷發(fā)展,其高速、應(yīng)用靈活、低成本的優(yōu)點(diǎn)使其廣泛應(yīng)用數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域。在FPCA技術(shù)應(yīng)用的初期,
2018-04-10 14:25:5317

FPGA交換矩陣的使用實(shí)現(xiàn)

如果在FPGA設(shè)計(jì)中,需要多端口,大數(shù)據(jù)量的交換,那么交換矩陣則是一個(gè)不錯(cuò)的實(shí)現(xiàn)方案。
2019-01-26 11:05:581909

Altera FPGA硬核浮點(diǎn)DSP模塊解決方案提高運(yùn)算性能

以往FPGA在進(jìn)行浮點(diǎn)運(yùn)算時(shí),為符合IEEE 754標(biāo)準(zhǔn),每次運(yùn)算都需要去歸一化和歸一化步驟,導(dǎo)致了極大的性能瓶頸。因?yàn)檫@些歸一化和去歸一化步驟一般通過(guò)FPGA中的大規(guī)模桶形移位寄存器實(shí)現(xiàn),需要大量
2020-01-14 16:19:553213

如何在FPGA實(shí)現(xiàn)復(fù)數(shù)浮點(diǎn)的計(jì)算

高性能浮點(diǎn)處理一直與高性能 CPU 相關(guān)聯(lián)。在過(guò)去幾年中,GPU 也成為功能強(qiáng)大的浮點(diǎn)處理平臺(tái),超越了圖形,稱(chēng)為 GPGPU(通用圖形處理單元)。新創(chuàng)新是在苛刻的應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)基于 FPGA浮點(diǎn)處理
2020-12-22 13:33:0014

基于協(xié)方差矩變異系數(shù)的能量泄露評(píng)估模型

在信息技術(shù)安全性評(píng)估通用準(zhǔn)則中,必須使用具體的側(cè)信道分析方法來(lái)評(píng)估密碼芯片工作時(shí)的能量泄漏情況。為降低評(píng)估過(guò)程對(duì)側(cè)信道分析方法的依賴(lài)性,通過(guò)分析能量跡各點(diǎn)之間的關(guān)系,構(gòu)建一種基于協(xié)方差矩陣變異系數(shù)
2021-03-21 11:24:512

浮點(diǎn)DSP運(yùn)算效率不高

該問(wèn)題由某客戶(hù)提出,發(fā)生在 STM32F407IGT6 器件上。據(jù)其工程師講述:由于在其產(chǎn)品中,需要使用STM32進(jìn)行大量的浮點(diǎn)數(shù)以及浮點(diǎn)DSP運(yùn)算,所以針對(duì)STM32的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算能力及 DSP
2021-04-28 15:17:0210

協(xié)方差公式

協(xié)方差公式 協(xié)方差就是投資組合中每種金融資產(chǎn)的可能收益與其期望收益之間的離差之積再乘以相應(yīng)情況出現(xiàn)的概率后進(jìn)行相加,所得總和就是該投資組合的協(xié)方差。 協(xié)方差的計(jì)算公式可以分為三個(gè)步驟: 1)對(duì)應(yīng)
2021-06-21 21:12:5913923

FPGA浮點(diǎn)運(yùn)算定標(biāo)實(shí)現(xiàn)方法

有些FPGA中是不能直接對(duì)浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行操作的,只能采用定點(diǎn)數(shù)進(jìn)行數(shù)值運(yùn)算。對(duì)于FPGA而言,參與數(shù)學(xué)運(yùn)算的書(shū)就是16位的整型數(shù),但如果數(shù)學(xué)運(yùn)算中出現(xiàn)小數(shù)怎么辦呢?要知道,FPGA對(duì)小數(shù)是無(wú)能為力
2021-08-12 09:53:394504

如何在FPGA中正確處理浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算

使用插值算法實(shí)現(xiàn)圖像縮放是數(shù)字圖像處理算法中經(jīng)常遇到的問(wèn)題。我們經(jīng)常會(huì)將某種尺寸的圖像轉(zhuǎn)換為其他尺寸的圖像,如放大或者縮小圖像。由于在縮放的過(guò)程中會(huì)遇到浮點(diǎn)數(shù),如何在FPGA中正確的處理浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算是在FPGA實(shí)現(xiàn)圖像縮放的關(guān)鍵。
2022-03-18 11:03:414056

FPGA浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)化為定點(diǎn)數(shù)方法

FPGA在常規(guī)運(yùn)算時(shí)不能進(jìn)行浮點(diǎn)運(yùn)算,只能進(jìn)行定點(diǎn)整型運(yùn)算,在處理數(shù)據(jù)的小數(shù)乘加運(yùn)算和除法運(yùn)算時(shí)FPGA一般是無(wú)能為力的,其中一種常用的處理方法就是數(shù)據(jù)進(jìn)行浮點(diǎn)到定點(diǎn)的轉(zhuǎn)換。
2022-10-13 16:23:503752

FPGA運(yùn)算單元對(duì)高算力浮點(diǎn)應(yīng)用

隨著 機(jī)器學(xué)習(xí) (Machine Learning)領(lǐng)域越來(lái)越多地使用現(xiàn)場(chǎng)可 編程 門(mén)陣列( FPGA )來(lái)進(jìn)行推理(inference)加速,而傳統(tǒng)FPGA只支持定點(diǎn)運(yùn)算的瓶頸越發(fā)凸顯
2023-03-11 13:05:07351

PLC實(shí)現(xiàn)矩陣運(yùn)算

1、什么是矩陣的乘法,矩陣所有運(yùn)算中,乘法可能是最有用的了,后面大家會(huì)知道,卡爾曼濾波也會(huì)用到, 2、矩陣在計(jì)算機(jī)里的存儲(chǔ)方式 ?
2023-04-19 10:54:530

FPGA常用運(yùn)算模塊-復(fù)數(shù)乘法器

本文是本系列的第五篇,本文主要介紹FPGA常用運(yùn)算模塊-復(fù)數(shù)乘法器,xilinx提供了相關(guān)的IP以便于用戶(hù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)使用。
2023-05-22 16:23:281204

FPGA上優(yōu)化實(shí)現(xiàn)復(fù)數(shù)浮點(diǎn)計(jì)算

點(diǎn)擊上方 藍(lán)字 關(guān)注我們 高性能浮點(diǎn)處理一直與高性能 CPU 相關(guān)聯(lián)。在過(guò)去幾年中,GPU也成為功能強(qiáng)大的浮點(diǎn)處理平臺(tái),超越了圖形,稱(chēng)為GP-GPU(通用圖形處理單元)。新創(chuàng)新是在苛刻的應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)
2023-06-10 10:15:01374

為什么研究浮點(diǎn)加法運(yùn)算,對(duì)FPGA實(shí)現(xiàn)方法很有必要?

,浮點(diǎn)加法器是現(xiàn)代信號(hào)處理系統(tǒng)中最重要的部件之一。FPGA是當(dāng)前數(shù)字電路研究開(kāi)發(fā)的一種重要實(shí)現(xiàn)形式,它與全定制ASIC電路相比,具有開(kāi)發(fā)周期短、成本低等優(yōu)點(diǎn)。 但多數(shù)FPGA不支持浮點(diǎn)運(yùn)算,這使FPGA在數(shù)值計(jì)算、數(shù)據(jù)分析和信號(hào)處理等方
2023-09-22 10:40:03394

浮點(diǎn)LMS算法的FPGA實(shí)現(xiàn)

運(yùn)算運(yùn)算步驟遠(yuǎn)比定點(diǎn)運(yùn)算繁瑣,運(yùn)算速度慢且所需硬件資源大大增加,因此基于浮點(diǎn)運(yùn)算的LMS算法的硬件實(shí)現(xiàn)一直以來(lái)是學(xué)者們研究的難點(diǎn)和熱點(diǎn)。 本文正是基于這種高效結(jié)構(gòu)的多輸入FPA,在FPGA上成功實(shí)現(xiàn)了基于浮點(diǎn)運(yùn)算的LMS算法。測(cè)試
2023-12-21 16:40:01228

協(xié)方差矩陣和相關(guān)系數(shù)矩陣的轉(zhuǎn)化

協(xié)方差矩陣和相關(guān)系數(shù)矩陣是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的概念,在多變量統(tǒng)計(jì)分析中起著至關(guān)重要的作用。 在進(jìn)行多變量統(tǒng)計(jì)分析時(shí),我們通常會(huì)涉及多個(gè)變量之間的關(guān)系和相互作用。協(xié)方差矩陣和相關(guān)系數(shù)矩陣就是用來(lái)描述這些變量
2024-01-12 11:02:30336

協(xié)方差矩陣中各元素含義 協(xié)方差矩陣怎么算

協(xié)方差矩陣是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的工具,用于描述多個(gè)隨機(jī)變量之間的關(guān)系。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模時(shí),協(xié)方差矩陣能夠提供重要的信息,幫助我們理解變量之間的線(xiàn)性關(guān)系,以及它們的方差。本文將詳細(xì)介紹協(xié)方差矩陣的各個(gè)
2024-02-04 11:06:52415

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