采用現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(FPGA)可以快速實(shí)現(xiàn)數(shù)字電路，但是用于生成FPGA編程的比特流文件的CAD工具在編制大規(guī)模電路時(shí)常常需要數(shù)小時(shí)的時(shí)間，以至于許多設(shè)計(jì)者甚至通過(guò)在給定FPGA上采用更多的資源，或者以犧牲電路速度為代價(jià)來(lái)提高編制速度。電路編制過(guò)程中大部分時(shí)間花費(fèi)在布線階段，因此有效的布線算法能極大地減少布線時(shí)間。 許多布線算法已經(jīng)被開(kāi)發(fā)并獲得應(yīng)用，其中布爾可滿(mǎn)足性(SAT)布線算法及幾何查找布線算法是當(dāng)前最為流行的兩種。然而它們各有缺點(diǎn)：基于SAT的布線算法在可擴(kuò)展性上有很大缺陷；幾何查找布線算法雖然具有廣泛的拆線重布線能力，但當(dāng)實(shí)際問(wèn)題具有嚴(yán)格的布線約束條件時(shí)，它在布線方案的收斂方面存在很大困難。基于此，本文致力于探索一種能有效解決以上問(wèn)題的新型算法，具體研究工作和結(jié)果可歸納如下。 1、在全面調(diào)查FPGA結(jié)構(gòu)的最新研究動(dòng)態(tài)的基礎(chǔ)上，確定了一種FPGA布線結(jié)構(gòu)模型，即一個(gè)基于SRAM的對(duì)稱(chēng)陣列(島狀)FPGA結(jié)構(gòu)作為研究對(duì)象，該模型僅需3個(gè)適合的參數(shù)即能表示布線結(jié)構(gòu)。為使所有布線算法可在相同平臺(tái)上運(yùn)行，選擇了美國(guó)北卡羅來(lái)納州微電子中心的20個(gè)大規(guī)模電路作為基準(zhǔn)，并在布線前采用VPR399對(duì)每個(gè)電路都生成30個(gè)布局，從而使所有的布線算法都能夠直接在這些預(yù)制電路上運(yùn)行。 2、詳細(xì)研究了四種幾何查找布線算法，即一種基本迷宮布線算法Lee，一種基于協(xié)商的性能驅(qū)動(dòng)的布線算法PathFinder，一種快速的時(shí)延驅(qū)動(dòng)的布線算法VPR430和一種協(xié)商A
標(biāo)簽： FPGA 布線算法
上傳時(shí)間： 2013-05-18
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論文設(shè)計(jì)了一種FPGA結(jié)構(gòu)描述方法，解決了FPGA建模問(wèn)題。FPGA結(jié)構(gòu)描述方法包含邏輯單元信息，互連線信息等10部分。當(dāng)采用不同的FPGA芯片進(jìn)行布局布線時(shí)，只需要使用結(jié)構(gòu)描述方法重新定義這種FPGA芯片的結(jié)構(gòu)，不需要改變布局布線工具。 為了配合FPGA編程下載，論文改進(jìn)了劃分網(wǎng)表算法，能夠生成LUT配置信息文件。改進(jìn)了布局布線算法，能夠支持更多的商用FPGA結(jié)構(gòu)特征，開(kāi)發(fā)的布局布線工具在可布通性上和VPR接近，布局階段能夠減少21％的邏輯單元交換次數(shù)，它在布局布線之后生成內(nèi)部連接信息，布局信息和布線信息。這些信息提供給布局布線的下一階段編程下載必要的支持，可以生成位流文件下載到FPGA中。
標(biāo)簽： FPGA 布局布線 算法研究
上傳時(shí)間： 2013-07-29
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基于遺傳算法的組合邏輯電路的自動(dòng)設(shè)計(jì)，依據(jù)給出的真值表，利用遺傳算法自動(dòng)生成符合要求的組合邏輯電路。由于遺傳算法本身固有的并行性，采用軟件實(shí)現(xiàn)的方法在速度上往往受到本質(zhì)是串行計(jì)算的計(jì)算機(jī)制約，因此采用硬件化設(shè)計(jì)具有重要的意義。為了證明基于FPGA的遺傳算法的高效性，設(shè)計(jì)了遺傳算法的各個(gè)模塊，實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的遺傳算法。
標(biāo)簽： FPGA 算法 電路設(shè)計(jì) 組合邏輯
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶(hù)：909000580
在介紹CRC校驗(yàn)原理和傳統(tǒng)CRC32串行比特算法的基礎(chǔ)上，由串行比特型算法推導(dǎo)出一種CRC32并行算法。并結(jié)合SATAⅡ協(xié)議的要求，完成了SATAⅡ主控制器設(shè)計(jì)中CRC生成與校驗(yàn)?zāi)K的設(shè)計(jì)。最后通過(guò)在ISE平臺(tái)上編寫(xiě)Verilog硬件描述語(yǔ)言，對(duì)SATA協(xié)議中幀結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真，驗(yàn)證該CRC32并行算法能夠滿(mǎn)足SATA接口實(shí)時(shí)處理的要求。
標(biāo)簽： SATA CRC 32 協(xié)議
上傳時(shí)間： 2013-11-16
上傳用戶(hù)：非洲之星
基于合成孔徑雷達(dá)（SAR）圖像的海面風(fēng)場(chǎng)估計(jì)已經(jīng)得到廣泛認(rèn)可。多數(shù)風(fēng)速反演算法是以估計(jì)的風(fēng)向、校正的δvv為先驗(yàn)條件，應(yīng)用海風(fēng)模型計(jì)算而得的。在相同風(fēng)向的情況下，應(yīng)用不同的海風(fēng)模型會(huì)得到不同的風(fēng)速反演值，因此選擇合適的模型是風(fēng)場(chǎng)估計(jì)的關(guān)鍵。同時(shí)，風(fēng)向數(shù)據(jù)的精確度也很重要，即使不大的誤差也會(huì)給風(fēng)速的反演結(jié)果帶來(lái)明顯偏差。為解決上述問(wèn)題這里提出一種不需要預(yù)先已知風(fēng)向數(shù)據(jù)的風(fēng)場(chǎng)估計(jì)算法。該算法將基于海洋SAR圖像中風(fēng)浪的條紋信息，以及風(fēng)浪條紋生成的自相關(guān)函數(shù)的周期性估計(jì)風(fēng)速數(shù)據(jù)，同時(shí)由風(fēng)浪條紋的最短周期方向估計(jì)風(fēng)向數(shù)據(jù)，從而估計(jì)出完整的風(fēng)場(chǎng)矢量。仿真結(jié)果顯示，該算法對(duì)風(fēng)速和風(fēng)向數(shù)據(jù)有較高的估計(jì)精度。
標(biāo)簽： 海洋 風(fēng)場(chǎng)矢量估計(jì) 算法
上傳時(shí)間： 2013-10-17
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使用第二代身份證照片作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行人臉識(shí)別屬于典型的單樣本問(wèn)題，由于沒(méi)有充分?jǐn)?shù)量的訓(xùn)練樣本，會(huì)造成常規(guī)的人臉識(shí)別算法識(shí)別率低下，甚至無(wú)效的問(wèn)題。為此采用虛擬樣本生成方法，并針對(duì)遇到姿態(tài)變化較復(fù)雜的人臉時(shí)，識(shí)別率不高的問(wèn)題，提出了一種新的多姿態(tài)的虛擬樣本生成方法，通過(guò)模擬人臉側(cè)向旋轉(zhuǎn)、俯仰和立體旋轉(zhuǎn)等增加有效的訓(xùn)練樣本，再使用魯棒性較好的HMM進(jìn)行人臉識(shí)別。在自建的身份證人臉庫(kù)上進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該方法在一定程度上減弱了人臉姿態(tài)的變化對(duì)識(shí)別率的影響，并取得了較好的識(shí)別效果。
標(biāo)簽： 人臉識(shí)別 多姿態(tài) 虛擬樣本
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使用lm算法對(duì)二維圓數(shù)據(jù)進(jìn)行擬和，其中test_circle用于生成測(cè)試數(shù)據(jù) fit2dcircle用于擬和 document.doc對(duì)算法原理進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明 程序使用bcc5.60編譯通過(guò)
標(biāo)簽： 算法 二維 數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2015-01-08
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本書(shū)是國(guó)內(nèi)外業(yè)界廣泛關(guān)注的7卷本《計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù)》第2卷的最新版。本卷對(duì)半數(shù)值算法領(lǐng)域做了全面介紹，分“隨機(jī)數(shù)”和“算術(shù)”兩章。本卷總結(jié)了主要算法范例及這些算法的基本理論，廣泛剖析了計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)與數(shù)值分析間的相互聯(lián)系，其中特別值得注意的是作者對(duì)隨機(jī)數(shù)生成程序的重新處理和對(duì)形式冪級(jí)數(shù)計(jì)算的討論。 本書(shū)附有大量習(xí)題和答案，標(biāo)明了難易程度及數(shù)學(xué)概念的使用。 本書(shū)內(nèi)容精辟，語(yǔ)言流暢，引人入勝，可供從事計(jì)算機(jī)科學(xué)、計(jì)算數(shù)學(xué)、計(jì)算技術(shù)諸方面的工作人員參考、研究和借鑒，也是相關(guān)專(zhuān)業(yè)高等院校的理想教材和教學(xué)參考書(shū)。
標(biāo)簽： 計(jì)算機(jī) 程序設(shè)計(jì) 數(shù)值算法
上傳時(shí)間： 2015-02-25
上傳用戶(hù)：exxxds
由于K－均值聚類(lèi)算法局部最優(yōu)的特點(diǎn)，而模擬退火算法理論上具有全局最優(yōu)的特點(diǎn)。因此，用模擬退火算法對(duì)聚類(lèi)進(jìn)行了改進(jìn)。20組聚類(lèi)仿真表明，平均每次對(duì)K結(jié)果值改進(jìn)8次左右，效果顯著。下一步工作：實(shí)際上在高溫區(qū)隨機(jī)生成鄰域是個(gè)組合爆炸問(wèn)題（見(jiàn)本人上載軟件‘k－均值聚類(lèi)算法’所述），高溫跳出局部解的概率幾乎為0，因此正考慮采用凸包約束進(jìn)行模擬聚類(lèi)，相關(guān)工作正在進(jìn)行。很快將奉獻(xiàn)給各位朋友。
標(biāo)簽： 均值聚類(lèi) 算法 局部
上傳時(shí)間： 2015-03-18
上傳用戶(hù)：hullow
md5算法是計(jì)算機(jī)密碼學(xué)里經(jīng)典的算法，實(shí)用價(jià)值很高，設(shè)計(jì)的關(guān)鍵在于隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生，本程序采用傳統(tǒng)的利用計(jì)算機(jī)時(shí)鐘采集種子的辦法生成隨機(jī)數(shù)種子。
標(biāo)簽： md5 算法 密碼 計(jì)算機(jī)
上傳時(shí)間： 2015-03-20
上傳用戶(hù)：zhaiyanzhong
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