基于FPGA的高速浮点加法器的实现

为降低设计成本、缩短设计周期、提高可移植性,设计并实现了基于CycloneIII型FPGA单精度32位浮点加法器。该加法器采用VHDL语言描述,流水线结构,符合IEEE754单精度浮点表示格式和存储格式。经过QuartusII、MATLAB和Model-SimSE进行联合仿真结果表明,系统的运行精度可以达到10-8数量级,同时该设计可参数化、可作为独立的子系统应用于其他数字信号处理领域。     

基于遗传算法的机器人综合路径规划

为解决机器人路径规划问题,在极坐标系下利用遗传算法,依据多属性决策理论提出了新的综合适应度函数。采用基于该适应度函数的遗传算法可首次规划出满足路径、时间和耗能3个约束属性的最优路径。同时引入理想适应度函数,并基于引入的理想适应度函数,提出一种新的变异算子,该变异算子可保证个体变异的方向性,对优异的父代个体有较小变异、劣质个体有较大变异。仿真结果验证了算法的可行性和有效性。