Efficient Asynchronous Bundled-data Pipelines for DCT Matrix-Vector Multiplication
標(biāo)簽： Multiplication Matrix-Vector Asynchronous Bundled-data
上傳時(shí)間： 2017-09-19
上傳用戶(hù)：cuiyashuo
Marvell PXA3xx family processor documentation
標(biāo)簽： documentation processor Marvell PXA3xx
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶(hù)：cazjing
A DSP-Based Audio Signal Processor
標(biāo)簽： DSP-Based Processor Signal Audio
上傳時(shí)間： 2014-08-24
上傳用戶(hù)：FreeSky
for the dsp processor in c language
標(biāo)簽： processor language for dsp
上傳時(shí)間： 2017-09-27
上傳用戶(hù)：yyyyyyyyyy
關(guān)于使用vector調(diào)用參數(shù)的小程序，希望可以提供參考。（Eigen庫(kù)）
標(biāo)簽： vector
上傳時(shí)間： 2015-06-03
上傳用戶(hù)：aikingke
In this paper we present a classifier called bi-density twin support vector machines (BDTWSVMs) for data classification. In the training stage, BDTWSVMs first compute the relative density degrees for all training points using the intra-class graph whose weights are determined by a local scaling heuristic strategy, then optimize a pair of nonparallel hyperplanes through two smaller sized support vector machine (SVM)-typed problems. In the prediction stage, BDTWSVMs assign to the class label depending on the kernel density degree-based distances from each test point to the two hyperplanes. BDTWSVMs not only inherit good properties from twin support vector machines (TWSVMs) but also give good description for data points. The experimental results on toy as well as publicly available datasets indicate that BDTWSVMs compare favorably with classical SVMs and TWSVMs in terms of generalization
標(biāo)簽： recognition Bi-density machines support pattern vector twin for
上傳時(shí)間： 2019-06-09
上傳用戶(hù)：lyaiqing
Exports figures nicely to a number of vector & bitmap formats
標(biāo)簽： Exports figures formats bitmap nicely number vector to of
上傳時(shí)間： 2020-04-16
上傳用戶(hù)：果真是軍哥123
隨著環(huán)境污染和能源短缺問(wèn)題的日趨嚴(yán)重，尋找一種儲(chǔ)備大、無(wú)污染的新能源已經(jīng)上升到世界各國(guó)的議事日程。太陽(yáng)能作為當(dāng)今最理想環(huán)保的能源之一，已經(jīng)得到了人類(lèi)越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。本文以光伏（Photovoltaic—PV）并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)為研究對(duì)象，以最大限度利用太陽(yáng)能、無(wú)污染回饋電網(wǎng)為主要目標(biāo)，開(kāi)展了光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的理論研究和仿真，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。光伏并網(wǎng)逆變器是光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)中必不可少的設(shè)備之一，其效率的高低、可靠性的好壞將直接影響整個(gè)光伏發(fā)電系統(tǒng)的性能和投資。本文主要研究適用于并網(wǎng)型光伏發(fā)電系統(tǒng)的逆變器。 本文以一個(gè)完整的光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)為研究對(duì)象，重點(diǎn)對(duì)單相光伏并網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行了全面的分析，并從并網(wǎng)系統(tǒng)的主電路拓?fù)洹⒖刂撇呗浴⒐聧u效應(yīng)以及系統(tǒng)的可靠性分析幾個(gè)方面做了詳細(xì)的分析和仿真實(shí)驗(yàn)。 首先，介紹了國(guó)內(nèi)外光伏并網(wǎng)發(fā)電產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀，并對(duì)光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)、優(yōu)缺點(diǎn)、發(fā)展趨勢(shì)及光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)對(duì)逆變器的要求做了簡(jiǎn)單介紹，對(duì)光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)建立了總體認(rèn)識(shí)。 其次，討論研究了逆變器主電路的拓?fù)湫问剑⒏鶕?jù)實(shí)際情況，選擇了無(wú)變壓器的兩級(jí)結(jié)構(gòu)，即前級(jí)DC/DC變換器和后級(jí)DC/AC逆變器，兩部分通過(guò)DClink連接。前級(jí)的DC/DC模塊采用Boost拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，后級(jí)的DC/AC逆變器采用逆變?nèi)珮驅(qū)崿F(xiàn)逆變，向電網(wǎng)輸送功率。討論確定了逆變器輸出電流的控制方式，并最終確定了光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的總體方案。高性能的數(shù)字信號(hào)處理器芯片（Digital Signal Processor—DSP）的出現(xiàn)，使得一些先進(jìn)的控制策略應(yīng)用于光伏并網(wǎng)的控制成為可能。本文以TI公司的數(shù)字信號(hào)處理器芯片TMS320F2812為核心，設(shè)計(jì)了控制電路并給出了驅(qū)動(dòng)電路、保護(hù)電路的設(shè)計(jì)以及系統(tǒng)的電磁兼容設(shè)計(jì)思想。應(yīng)用MATLAB/Simulink中的工具箱搭建了整個(gè)電路模型，進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)研究。 再次，我們已經(jīng)知道孤島效應(yīng)問(wèn)題關(guān)系到光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的安全問(wèn)題。本文分析了孤島效應(yīng)產(chǎn)生的原因、對(duì)電網(wǎng)的危害和目前各種常用的被動(dòng)和主動(dòng)及外部孤島效應(yīng)的檢測(cè)方法。根據(jù)本文涉及的光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的特點(diǎn)，采用了電壓前饋正反饋檢測(cè)孤島的方法，然后詳細(xì)介紹了該方法的原理和實(shí)現(xiàn)過(guò)程， 并給出了逆變器的反孤島效應(yīng)模型和仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果。仿真結(jié)果證明，該方法是可行的，并且達(dá)到了IEEE Std．2000—929標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定。 光伏系統(tǒng)的可靠性研究對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行乃至投資決策產(chǎn)生了重要影響。本論文以光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)的基本組成為線(xiàn)索，對(duì)各部分進(jìn)行可靠性分析，對(duì)滿(mǎn)足一定可靠性水平的光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行分析，從而對(duì)其的推廣使用起到了理論指導(dǎo)作用。 關(guān)鍵詞：光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)；逆變器；孤島效應(yīng)；DSP；可靠性分析
標(biāo)簽： 光伏并網(wǎng) 逆變器 可靠性分析
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶(hù)：daoxiang126
可重構(gòu)計(jì)算技術(shù)兼具通用處理器(General-Purpose Processor，GPP)和專(zhuān)用集成電路(Application Specific Integr—ated Circuits，ASIC)的特點(diǎn)，既可以提供硬件高速的特性，又具有軟件可以重新配置的特性。而動(dòng)態(tài)部分可重構(gòu)技術(shù)是可重構(gòu)計(jì)算技術(shù)的最新進(jìn)展之一。該技術(shù)的要點(diǎn)就是在系統(tǒng)正常工作的情況下，修改部分模塊的功能，而系統(tǒng)其它模塊能夠照常運(yùn)行，這樣既節(jié)約硬件資源，又增強(qiáng)了系統(tǒng)靈活性。 可重構(gòu)SoC既可以在處理器上進(jìn)行編程又可以改變FPGA內(nèi)部的硬件結(jié)構(gòu)，這使得SoC系統(tǒng)既具有處理器善于控制和運(yùn)算的特點(diǎn)，又具FPGA靈活的重構(gòu)特點(diǎn)；由于處理器和FPGA硬件是在同一塊硅片上，使得它們之間的通信寬帶大大提高，這種平臺(tái)很適合于容錯(cuò)算法的實(shí)現(xiàn)。 本文基于863計(jì)劃項(xiàng)目；動(dòng)態(tài)重構(gòu)計(jì)算機(jī)的可信實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)，重點(diǎn)研究應(yīng)用于惡劣環(huán)境中FPGA自我容錯(cuò)的體系結(jié)構(gòu)，提出了一套完整的SoC系統(tǒng)的容錯(cuò)設(shè)計(jì)方案，并研究其實(shí)現(xiàn)技術(shù)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了實(shí)現(xiàn)該技術(shù)的硬件平臺(tái)和軟件算法，并驗(yàn)證成功。 論文取得了如下的創(chuàng)新性研究成果： 1、設(shè)計(jì)了實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)重構(gòu)技術(shù)的硬件平臺(tái)，包括高性能的FPGA(內(nèi)含入式處理器PowcrPC)、PROM、SRAM、FLASH、串口通信等硬件模塊。 2、說(shuō)明了動(dòng)態(tài)重構(gòu)技術(shù)的設(shè)計(jì)規(guī)范和設(shè)計(jì)流程，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)重構(gòu)技術(shù)。 3、提出了一種基于動(dòng)態(tài)重構(gòu)實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)的方法，不需要外部處理器干預(yù)，由嵌入式處理器負(fù)責(zé)管理整個(gè)過(guò)程。 4、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了嵌入式處理器運(yùn)行時(shí)需要的軟件，主要有兩個(gè)功能，首先是從CF卡中讀入重構(gòu)所需的配置文件，并將配置文件寫(xiě)進(jìn)FPGA內(nèi)部的配置存儲(chǔ)器中，改變FPGA內(nèi)部的功能。其次，是實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)技術(shù)的算法。
標(biāo)簽： FPGA 動(dòng)態(tài) 容錯(cuò)技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶(hù)：edrtbme
ADI將創(chuàng)新、業(yè)績(jī)和卓越作為企業(yè)的文化支柱，并基此成長(zhǎng)為該技術(shù)領(lǐng)域最持久高速增長(zhǎng)的企業(yè)之一。ADI公司是業(yè)界廣泛認(rèn)可的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和信號(hào)處理技術(shù)全球領(lǐng)先的供應(yīng)商，擁有遍布世界各地的60,000客戶(hù)，涵蓋了全部類(lèi)型的電子設(shè)備制造商。作為領(lǐng)先業(yè)界40多年的高性能模擬集成電路（IC）制造商，ADI的產(chǎn)品廣泛用于模擬信號(hào)和數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域。公司總部設(shè)在美國(guó)馬薩諸塞州諾伍德市，設(shè)計(jì)和制造基地遍布全球。ADI公司的股票在紐約證券交易所上市，并被納入標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)（S&P 500 Index ）。 ADI生產(chǎn)的數(shù)字信號(hào)處理芯片(DSP:Digital Singal Processor),代表系列有 ADSP Sharc 211xx (低端領(lǐng)域),ADSP TigerSharc 101,201,....(高端領(lǐng)域),ADSP Blackfin 系列(消費(fèi)電子領(lǐng)域).
標(biāo)簽： ADI
上傳時(shí)間： 2013-07-17
上傳用戶(hù)：小火車(chē)?yán)怖怖?/p>
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