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基于GPU的并行Turbo乘积码译码器 被引量:3
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作者 李荣春 周鑫 +3 位作者 牛新 高蕾 窦勇 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第5期761-769,共9页
Turbo乘积码是一类前向纠错码,在高码率下具有良好的误码率性能。TPC编码器的实现相对简单,其译码器的译码复杂度也比较合理。因此,TPC被广泛用于各种场景,例如卫星通信系统和数据存储系统等。提出了一种基于GPU的并行TPC译码器,可以同... Turbo乘积码是一类前向纠错码,在高码率下具有良好的误码率性能。TPC编码器的实现相对简单,其译码器的译码复杂度也比较合理。因此,TPC被广泛用于各种场景,例如卫星通信系统和数据存储系统等。提出了一种基于GPU的并行TPC译码器,可以同时译码二维乘积码矩阵的所有行或列。设计了一种并行基本译码器,以简化由扩展汉明码构成的TPC的译码过程。实现了测试样例和有效码字计算的并行化,降低了译码延迟。为了进一步提高译码吞吐率,提出了多通道TPC译码器。在不同的GPU上测量了并行译码器的性能,实验结果表明,与基于CPU的TPC译码器相比,基于GPU的并行TPC译码器的译码延迟显著降低。此外,基于GPU的并行TPC译码器的吞吐率在NVIDIA RTX 2080 Ti上达到30 Mbps,在NVIDIA GTX Titan V上达到38 Mbps,是基于CPU的TPC译码器性能的44倍和54倍。 展开更多
关键词 TURBO乘积码 TURBO译码 GPU 并行译码器
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声学参量换能器阵及其测试系统设计 被引量:1
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作者 聂新华 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2009年第12期2365-2367,共3页
根据声学参量阵原理,设计了一个3×3的九元矩形换能器阵及其测试系统,并在空气进行验证性实验;系统包括正弦信号产生电路、信号控制电路、功率放大电路以及回波信号接收电路等,辅以LabVIEW平台,实现正弦信号和脉冲控制信号的产生、... 根据声学参量阵原理,设计了一个3×3的九元矩形换能器阵及其测试系统,并在空气进行验证性实验;系统包括正弦信号产生电路、信号控制电路、功率放大电路以及回波信号接收电路等,辅以LabVIEW平台,实现正弦信号和脉冲控制信号的产生、发射信号时间长度控制以及功率放大,并最终驱动换能器阵;实验表明,当有85kHz和90kHz的正弦信号产生时,系统各部分均能正常工作,能够听到天花板处有声响,且回波信号中含有5kHz的频率成分,即证明换能器阵及其系统的设计均是可行的。 展开更多
关键词 换能器阵 声学参量阵 功率放大 LABVIEW
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一种在线学习的视频图像分割算法 被引量:1
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作者 王爱平 李思昆 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期81-85,共5页
提出了一种在线学习的视频图像分割算法,通过结合视频图像的全局信息和局部信息,来完成视频图像的准确分割。该算法首先采用分类器对视频图像的无指导预分割结果进行整体的识别处理,得到粗糙的像素级前后景分割图像,再通过时空条件随机... 提出了一种在线学习的视频图像分割算法,通过结合视频图像的全局信息和局部信息,来完成视频图像的准确分割。该算法首先采用分类器对视频图像的无指导预分割结果进行整体的识别处理,得到粗糙的像素级前后景分割图像,再通过时空条件随机场最优化完成局部平滑处理,得到最终精确的像素级前后景分割图像。同时还提出了一种平衡采样策略和一种基于分割图像指导的样本更新算法,分别用以实现分类器准确的初始化和高效稳定的在线学习。基于真实视频序列的实验表明,相比已有方法,算法在低时间开销下,显著提高了分割的准确性与稳定性。 展开更多
关键词 在线学习 无指导图像分割 增量学习分类器 条件随机场 视频分割
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基于LabVIEW的参量阵测试系统设计
4
作者 聂新华 +1 位作者 仲明 郭伟 《现代电子技术》 2009年第13期52-55,共4页
基于声学参量阵的工作原理,设计一个由软硬件组成的测试系统,其中硬件系统由换能器发射阵、超声波发射电路和回波接收电路等构成;软件系统以LabVIEW作为开发工具,通过利用数据采集卡,实现了输入信号的产生、波形显示、参数控制、数据采... 基于声学参量阵的工作原理,设计一个由软硬件组成的测试系统,其中硬件系统由换能器发射阵、超声波发射电路和回波接收电路等构成;软件系统以LabVIEW作为开发工具,通过利用数据采集卡,实现了输入信号的产生、波形显示、参数控制、数据采集存储等多种功能。当输入信号为5 kHz,载波频率为85 kHz时,在障碍物处能够听到声响,系统也接收到回波信号,即证明系统设计是可行的。 展开更多
关键词 声学参量阵 换能器阵 LABVIEW 测试系统 超声
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结合图像特征和几何特征的级联图像匹配方法
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作者 王爱平 +1 位作者 程志全 金士尧 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期113-116,共4页
提出了一种多特征级联目标匹配算法(MFCM)。在先前的研究中提出的基于几何特征的匹配方法复杂度普遍较高,需要改进。MFCM算法首先使用图像特征为每一个特征点建立潜在匹配集,然后进行两级匹配:第一级匹配采用分治思想,利用几何特征建立... 提出了一种多特征级联目标匹配算法(MFCM)。在先前的研究中提出的基于几何特征的匹配方法复杂度普遍较高,需要改进。MFCM算法首先使用图像特征为每一个特征点建立潜在匹配集,然后进行两级匹配:第一级匹配采用分治思想,利用几何特征建立匹配结果集,并应用投票机制来确保匹配的稳定性;第二级匹配在模板点集和匹配结果集之间建立对应关系。新算法有效提高了几何匹配方法的效率,同时保持了较高的匹配正确率。实验结果表明,MFCM算法可以有效处理大数据量的目标匹配问题。 展开更多
关键词 MFCM 目标匹配 几何特征 图像特征
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