数据流图模型在SOPC上的应用

介绍了基于DFG(数据流图)模型的分析和优化,用于数字仪器设计的SOPC系统的软硬件协同设计方法,这种方法基于数字信号处理算法的数据流图模型,并应用SOPC技术实现.DFG模型能帮助设计者将系统功能分别划分为硬件和软件,给出的便携式逻辑分析仪SOPC系统级和电路级的优化表明,DFG模型不仅对于结构优化和降低功耗非常有效,对于软硬件协同设计也很有用.     

基于SOPC嵌入式系统中软硬件协同设计方法研究

软硬件协同设计方法克服了传统设计方法的缺点,使嵌入式系统的设计效率更高,速度更快。通过研究嵌入式系统中基于SOPC的软硬件协同设计方法,论述了软硬件协同设计方法的特点,并且对设计流程中的系统任务描述、系统软硬件划分、软硬件协同综合、软硬件协同仿真等各个阶段进行了阐述,最后对软硬件协同设计的工具进行了介绍。     

基于遗传算法的嵌入式系统软硬件划分算法

针对嵌入式系统软硬件协同设计中的软硬件划分问题,提出了一个基于基本调度块图的软硬件划分模型,并给出了一个基于遗传算法的软硬件划分算法.通过采用自适应的适应度函数和演化策略,提高了算法的稳定性、搜索效率和求解质量.实验结果说明了该算法对解决软硬件划分问题是有效的.     

并行系统的一种组合式软硬件划分技术

研究并行系统的软硬件划分方法，建立了一种基于并行语言PL的代数语义的形式化软硬件体系结构，提出了一种基于基本调度块（BSB）的并行系统优化划分方法，该方法首先将PL程序分解为BSB，然后考察BSB的软硬件度量，最后利用启发式方法求出优化的软硬件划分方案，语法制导的划分规则可以用于系统的划分和软硬件成分的组合，本文提出的软硬件划分方法将系统的结构划分和功能划分有机地结合，具有实用价值。     

一种基于改进蚁群优化算法的软硬件划分方法

软硬件划分问题是嵌入式系统的软硬件协同设计中重要的问题之一﹒针对该问题,提出一种基于改进蚁群优化算法的软硬件划分方法﹒通过禁忌搜索算法改进蚁群算法的局部搜索过程,利用禁忌表记录近期的搜索过程,通过禁忌表比对阻止算法重复进入,提高了算法的最优解搜索效率,加快了算法的执行速度﹒实验数据证明改进的蚁群优化算法能提高45%左右的工作效率,同时验证了该算法能够有效地解决软硬件划分问题,提高软硬件协同设计的效率﹒     

基于混合蛙跳算法的软硬件划分方法

软硬件划分问题是嵌入式系统软硬件协同设计的关键问题,划分结果的好坏直接影响着系统性能的优劣.将软硬件划分问题转化成0-1背包问题,提出了一种基于混合蛙跳算法求解软硬件划分问题的方法.该方法在求解软硬件划分问题的过程中,不断地寻找更优可行解,逐渐达到搜索全局最优解,使得系统的软硬件实现总代价最小.实验结果表明,该方法能很好求解软硬件划分问题,所应用算法的收敛速度明显优于对比算法.     

基于模糊逻辑的数字滤波器设计

针对传统滤波器单一模型设计的缺点,提出一种将滤波噪声统计特性与模糊逻辑相结合的数字滤波器设计方法.该方法根据噪声统计特性,利用缩短三角型模糊函数,确定模糊逻辑滤波器的参数.通过滤波噪声标准偏差与最大滤波噪声门限的比较,提出了分别采用单值滤波和均值滤波的方法,并推导了均值滤波方法中的周期抽样数目.给出了算法具体设计步骤,包括:滤波方法选择、连续信号周期采样、模糊化数据处理和去模糊化.仿真表明,基于模糊逻辑的数字滤波器对不同标准偏差的噪声均有良好的滤波性能,并且设计经济合理,时间开销小,软硬件易实现,有工程应用价值.     

一种基于FPGA的高效FIR滤波器的设计与实现

该文在介绍有限冲激响应(FIR)数字滤波器理论及常见实现方法的基础上,提出了一种基于FPGA的高效实现方案.该方案采用对称结构、加法和移位代替乘法运算、优化的CSD编码、流水线和级联技术等方面对传统的设计方法进行了改进,并借助FPGA滤波器芯片和Quartus Ⅱ软件、Matlab软件对该方案进行了仿真验证.仿真实验结果表明:此种FIR滤波器的实现方法运算速度快、实时性好、节省硬件资源,其性能优于传统的FIR滤波器设计方法.     

基于人工蜂群算法的软硬件划分研究

嵌入式系统的发展推动了相关设计方法的改进,软硬件协同设计作为一种高效的设计方法得到广泛应用。针对人工蜂群算法应用于软硬件划分方面的不足,提出了基于ABC的改进软硬件划分方法。该方法基于观察蜂的行为模式,通过采用轮盘赌算法进行引导和多位邻域更新的方式,验证了改进方法的有效性。     

物联网智能感知节点基于π网软硬件划分模型研究

针对物联网智能感知节点的软硬件划分问题,提出了基于π网的物联网智能感知节点的软硬件划分模型,并对模型进行了实验与仿真.首先对物联网智能感知节点进行带约束定义,得到了智能感知节点的约束模型;然后利用π网理论,建立了基于π网的物联网智能感知节点软硬件划分模型,并对模型进行了演化分析;最后,利用先进Pareto优化算法对划分模型进行了优化,同时与TS禁忌搜索算法和GA遗传算法等进行了对比实验.通过分析与实验仿真,建立的模型,在适应度和划分执行时间等方面具有一定的优越性和实用性.