摘要：在计算需求层面对多种典型信号处理算法与深度学习算法进行了分析与模块化分解,提取了两类应用共有的且适合并行硬件加速的计算模块,提出了信号处理与深度学习的一致性计算模型,并基于一致性计算模型设计了控制与计算分离的层次化处理单元与阵列化计算结构。通过对不同应用计算过程的软件定义能够实现信号处理与深度学习的一致性硬件加速计算,基于Zynq计算平台从重构效率与计算性能两个方面对一致性计算模型与计算结构进行了验证,结果表明:基于一致性计算模型的软件定义可重构计算结构,具有较高的计算性能与重构效率。

摘要：为了准确获取实际场景中的深度信息,本文通过引入空间距离权重,提出了同时考虑局部区域相似度和接近度的加权支持域立体匹配方法。首先,对输入图像进行滤波,去除图像中的噪声,并通过Mini-Census变换求取Hamming距离。然后,建立加权支持域,求取代价累积;进而通过winner-take-all方法求取最小匹配代价和原始视差图。最后,对原始视差图进行细化处理,得到优化的视差图,并反演出空间的深度分布。实验结果表明,利用该算法在不同光照、不同场景下均能够正确地产生视差图;对标准数据库图片进行处理时,平均错误率仅为6.77%。该算法有效地降低了计算复杂度,具有计算精度高、适应性强、鲁棒性好、便于硬件实现等特点,可为高精度实时立体匹配专用处理硬件的设计和实现提供基础。

摘要：针对数控机床自身复杂性对故障诊断模型的需求,借助人工神经网络在故障诊断领域的优势,提出一种基于自适应误差修正模型的概率神经网络,以实现数控机床机械故障的实时诊断。针对概率神经网络由于未考虑模式间交错影响而导致判决界面有偏的问题,在概率神经网络的基础上设计自适应误差修正模型,通过对同类别错误分类样本进行自适应聚类并批量修正的过程,实现判决界面的重新规划。对双螺旋分类问题、IRIS分类问题的实验结果表明,该方法在分类准确率和模型泛化能力方面均优于概率神经网络方法和径向基概率神经网络方法,且训练速度和测试速度满足分类实时性需求。在数控机床故障诊断领域的应用表明,所提方法的故障模式识别准确率高,具有可行性和有效性。

摘要：从电路的静态功耗出发,提出了一种基于双阈值电压分配算法来优化电路静态功耗的方法。在不影响电路时序性能的基础上,该算法能有效地区分电路中的关键节点和非关键节点,使得分配在高阈值电压的单元数量最大化,从而实现静态功耗最小化。基于TSMC 40 nm工艺对32位嵌入式CPU采用该双阈值电压分配算法和现有的算法进行对比验证。实验表明,该算法可使芯片的静态功耗降低16.6%,优化时间缩短95.2%,是一种有效的降低芯片静态功耗的方法。

摘要：针对基于龙芯SoC的并行可重构计算系统存在数据通信性能瓶颈的问题，介绍了一种基于龙芯SoC的控制流与数据流分离的可重构计算集群系统，提出了一种用于可重构计算的数据流／控制流分离的软硬件划分方法，同时基于该划分方法提出了一种双网络互联的集群结构，用于可重构计算系统的并行扩展。在网络互联的实现上，利用了硬件实现网络协议栈的思想，设计并实现了一种点对点的高速互联网络结构，实现了数据网络和控制网络传输通路的分离。

摘要：FC-AE-ASM协议被广泛应用于航空电子系统中数据传输和存储,由于协议的复杂性且涉及数模混合电路的设计,FC-AE-ASM协议IP核的协议兼容性是验证重点和难点。提出了使用VIP(verificationIP)仿真验证和基于FC测试仪的FPGA原型验证2种方法相结合的验证方法,分别搭建了可靠的验证平台,并针对控制器中的关键功能展开了验证技术的研究,使控制器的功能和代码覆盖率达到快速收敛目的。

摘要：针对真空电子器件对高压电源的特殊需求,对单级变换器在应用中所存在的不足进行了分析,提出了两级倍压变换器设计,并给出了两级变换器的基本结构。对前级变换器的设计进行了深入分析,对后级变换器的基本工作过程以及软开关实现条件等进行了探讨。利用变压器漏感参与谐振实现半桥级开关管的软开关,使变压器的分布参数得到了充分利用。通过Pspice软件对两级变换器进行了原理性仿真,结果验证了理论分析的合理性。基于理论分析和仿真实验研制了一台实验样机,测试结果表明后级变换器开关管具有良好的软开关特性,系统具有较高的效率。

摘要：提出了一种软硬件协同设计的去特权化方式，用来减少系统虚拟机中特权指令和敏感指令产生的额外开销。其主要思想是使用修改操作系统源代码的软件去特权化方式减少敏感指令的额外开销，使用修改硬件方式减少非敏感指令的特权指令的额外开销。两者配合使用可最大限度减少虚拟机中这两类指令的额外开销，从而能提高系统虚拟机性能。在MIPS架构CPU的测试板上的实验显示，使用这种方法之后虚拟机的特权指令和敏感指令造成的异常数减少了近97％，同时SPECCINT2000测试集中大部分程序性能提升100％以上。

摘要：为了降低高速串行接口中发送端的延迟,在研究、分析现有发送端结构的基础上,提出了新的数据跨时钟域传输方法并在实际电路中得到实现。此方法可以大幅降低数据跨时钟域传输时用于异步FIFO的延迟。而且,使用动态电路对高速发送端并串转换电路进行了晶体管级的改进,放松了关键路径的时序要求,使发送端整体电路能运行在更高的频率下。发送端电路使用40nm CMOS工艺实现,实际芯片测试数据表明,使用该电路的发送端可以稳定工作在13Gb/s的速率下。

摘要：得益于单指令多数据(single instruction multiple data,SIMD)向量化技术,处理器浮点计算能力获得了成倍的提升,然而当前SIMD向量部件和指令集仅支持加、减、乘、除、逻辑运算等基本操作,对浮点超越函数没有提供直接的支持.作为浮点计算中最耗时的一类函数,如何提高其性能成为底层数学库优化工作的一个重点.面向超越函数中的三角函数,提出一种利用SIMD向量部件设计、实现与优化向量三角函数的方法.该方法结合标量数学库分段计算与向量数学库向量化实现的优势,增加和优化了向量三角函数中的分支处理,既减少了函数实现中的冗余计算,又提高了分支情况下向量部件的利用率.在飞腾处理器上的实验表明:所提优化方法既保证了向量三角函数的精度,同时有效提高了函数性能,与原始向量三角函数相比平均性能加速比为2.04倍.