CORDIC在基于FPGA的神经网络设计中的应用

在基于FPGA的神经网络设计中,提出一种采用直接坐标旋转数字计算机(CORDIC)算法计算神经元激励函数ex的方法,依靠移位和求和能够实现快速、精确的指数函数计算,较查表法和间接CORDIC算法既节省了大量片内资源,又提高了计算速度和精度.利用Xilinx公司ISE开发工具进行仿真实验,结果表明直接CORDIC算法的计算速度是间接CORDIC算法的14倍,证明了该算法计算指数函数的快速性与精确性.     

基于CORDIC算法的DDFS实现研究

介绍了CORDIC(坐标旋转数字计算机)算法实现直接数字频率合成器(DDFS)中相位到正弦幅度转换的原理,提出了一种优化的基于CORDIC算法的DDFS的FPGA(现场可编程门阵列)结构,并对其中的关键部件CORDIC处理器的结构进行了较详细的描述.该结构在一定的输出精度下可以达到较好的无杂散动态范围(SFDR),同时需要的硬件资源较少,便于FPGA实现.     

CORDIC算法的优化及其硬件实现

针对采用流水结构实现CORDIC算法时存在的不足,从旋转角度范围、旋转角度精度的调整,模校正因子的分解3个方面进行了详细的分析和讨论,并给出了相应的优化设计和改进措施．实现了基于FPGA的CORDIC算法全流水结构,最后用CORDIC算法实现信号发生器加以验证．     

全双工双向中继系统的功率分配方案

提出了最大化系统的频谱效率(SE)和能量效率(EE)两种功率分配方案.EE优化问题用迭代算法求解,首先运用分式规划的方法把优化问题转变成易求解的非分式优化问题,然后运用Dinkelbach算法求得用户节点的最佳功率,再运用一维搜索求得最佳中继放大系数,最后利用迭代算法求得EE最大值.SE优化问题同样用迭代算法求解.仿真结果显示,针对不同目标函数的两种功率分配方案分别提高了系统的EE和SE,同时迭代算法能够快速收敛获得最优解.     

对数函数的FPGA实现

CORDIC算法常用于高效地实现多种超越函数求值,但算法的通用性使其在FPGA上的实现具有一定的难度。利用此算法在对数方面的推导公式,介绍一种基于查表、移位、加法及除法等操作,在FPGA上得以实现的方法。     

MLP神经网络定点计算及误差分析

通过Matlab仿真实现了MLP(multilayer perceptron)神经网络的硬件定点计算,其中用CORDIC算法实现神经元激活函数(tanh)的计算.分析了计算误差与MLP网络各个部分有限字长的关系,特别是双曲正切型激活函数的误差与CORDIC迭代时输入数据有限字长、中间数据保护位位数以及迭代次数之间的关系,为MLP神经网络计算的硬件算法流程和数据位字长的选择做必要准备.     

CORDIC算法的优化及实现

为提高坐标旋转数字计算(CORDIC)算法的精度并降低硬件资源消耗,对CORDIC算法收敛性以及旋转序列的选取进行了研究.针对圆周系统下CORDIC算法的角度覆盖范围、硬件资源和运算精度等问题提出了进一步的优化措施.利用经过优化后的CORDIC算法,在FPGA中实现了流水线结构的正余弦函数和反正切函数,并把运算精度与硬件资源消耗与Xilinx IP核进行了比较.比较结果表明该优化算法在提高运算精度的同时能够有效降低硬件资源消耗.      

基于CORDIC算法的QDDS信号发生器设计

文章提出了一种采用CORDIC算法实现QDDS信号发生器的设计方法;设计采用VHDL语言描述硬件电路和CycloneⅡ系列FPGA开发平台实现,通过Synplify Pro进行优化综合和Modelsim SE验证.设计结果表明采用CORDIC算法设计的QDDS信号发生器具有运算速度高、电路规模小的特点,优于常用的查表法...     

动态改变惯性权重的新模式粒子群算法

针对标准粒子群算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优、收敛精度不高和收敛成功率低的不足,提出了一种改进的粒子群算法.通过算法所处的迭代阶段和粒子的分布情况动态改变惯性权重的值,并根据每个粒子的更新情况调整其飞行的起点.最后4个测试函数仿真结果表明,在求解复杂优化问题时,改进后算法的收敛精度和收敛成功率均有明显提高.     

基于定点迭代方法的自适应数字预失真器

提出一种补偿卫星信道行波管放大器非线性失真的自适应基带预失真算法.预失真器基于查找表技术,采用复增益结构模型;将查找表最优值的求解看作非线性方程求根问题,利用压缩映射原理,将表项的更新视为定点迭代问题,采用史蒂芬森(Steffensen)加速技术提高算法迭代速度.从收敛速度、功率谱密度和星座图几方面对算法进行仿真和分析...     

基于ABAQUS的多载荷工况结构拓扑优化设计研究

如何高效、准确的对拓扑优化问题进行求解是结构优化领域发展的重点.本文提出了一种以体积为约束的多载荷工况下柔顺度最小的优化方法.在优化迭代过程中,为使优化拓扑有较好的0-1分布特征,确保优化迭代中的结构非奇异及快速收敛,采用改变体积约束限和调整设计空间策略.基于导重法给出了结构拓扑求解算法,给出的算例证明该方法不仅迭代次数少而且求解效率高,具有清晰的0-1分布.     

CORDIC算法研究及其硬件实现

CORDIC算法可以通过迭代方法完成矢量旋转,从而完成三角函数的运算。扩展的CORDIC算法在选择不同模式和初始值,可以使其应用于直接计算正弦、余弦、反正切以及在极坐标和直角坐标之间的变换。CORDIC算法可以通过FPGA中的移位和加法运算即可完成,可以采用流水线结构,满足实时性要求,从而实现计算精度、运算速度和硬件资源利用等方面性能的兼顾。     

CORDIC算法在捷联导航系统姿态解算中的应用

在传统CORDIC算法的基础之上,通过增加迭代次数,对迭代参数进行优化筛选,提高了运算精度,通过在Altera公司NiosⅡ处理器中增加自定义指令的方式完成了硬件实现.最终将其运用到了捷联导航捷联姿态解算算法中,使解算结构得到简化,速度得到提升.     

旋转变压器的数字解码算法研究

提出了利用坐标旋转数字计算（coordinate rotation digital computer,CORDIC）算法进行角度解码的方法。利用流水线的思想实现了高速CORDIC算法,并利用仿真数据说明了用软件的方法可以降低在过零点采样引入的误差。编制了用于联合仿真的图形操作界面,便于仿真操作。综合的结果表明CORDIC算法的实现只消耗很少的逻辑资源,在一般的FPGA（现场可编程门阵列）器件中就能实现。仿真结果表明算法的最大角度解码误差为0．0135°,具有较高的精度。     

基于FPGA的Turbo码译码实验平台设计

实现一种基于FPGA的Turbo译码器实验平台,包括译码数学模型、FPGA实现方案、测试结果及分析。系统采用一个通用硬件平台和模块化的软件设计,可对译码算法和迭代次数进行可视化设置。通过仿真与实际测试,结果正确且工作稳定可靠。     

直接旋转CORDIC算法及其高效实现

针对迭代方式运算的CORDIC(坐标旋转数字计算机)算法存在着输出延时大、运算速度慢、硬件消耗较多等问题,提出改进的CORDIC算法,将查找表法和传统CORDIC算法相融合,直接用二进制角度值的补码进行旋转计算.首先通过查找表将角度值细化,然后通过数学量化分析,根据细化后的较小角度补码,直接按其位值进行2-i角度的免缩放因子单向旋转,无须根据中间迭代结果判断次级迭代方向,有效减少迭代次数及中间数据处理时间.仿真实验结果表明:16位改进的CORDIC算法能有效输出正余弦值补码,最大时延降低37.5%,寄存器消耗节省47.5%,最高工作频率有所提高,平均误差值也有所减小.     

基于人工蜂群算法的TSP仿真

针对标准蚁群算法求解的旅行商问题(TSP)存在收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,将求解组合优化问题的过程转化为蜜蜂群寻找优良蜜源的过程,并分析了人工蜂群算法及3种基本算法模型,3种引领因子更新策略,讨论了转移因子动态更新公式及状态转移公式,研究了利用该算法求解TSP问题的具体步骤,通过典型的TSP实例进行了仿真实验,结果表明该算法能够克服早熟现象,迭代次数少,收敛速度快,通用性强,比标准蚁群算法具有一定优势.     

基于克隆选择算法的优化迭代学习控制

将改进的克隆选择算法用于求解迭代学习控制中的优化问题,提出一种基于克隆选择算法的优化迭代学习控制.通过一个特殊设计的高斯变异操作,采用实数编码的克隆选择算法不但可以解决迭代学习控制中的非最小相位和非线性问题,而且可以很好地处理系统输入的约束问题.此外,由于更多的先前信息被编码进克隆选择算法中,减小了搜索空间,从而大幅提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,对于所选线性和非线性被控对象该策略都能够取得满意的收敛效果.     

大规模过程系统优化的序列界约束方法

基于非线性约束极小化的序列无约束方法,对大规模过程系统稳态优化的序列界约束方法进行了研究.该约束方法的罚函数只包含对等式和/或不等式约束的惩罚项,不包含对界约束的惩罚项,通过迭代求解一系列界约束极小化子问题而非无约束极小化子问题获得原问题的解;算法按2层结构实现,内层结构中主要求解界约束极小化子问题得到下一个迭代点,外层迭代主要修改乘子向量和罚向量以及检查收敛准则是否满足,重构下次迭代的界约束子问题,或在收敛准则满足时终止算法.此外,给出了求解界约束极小化子问题的修改截断Newton法,并用一类规模可变的约束优化问题和一类最优控制问题对所给方法进行了数值试验,试验结果表明,所给序列界约束方法是非常稳定和有效的.     

退火单亲遗传算法求解旅行商问题及MATLAB实现

为了提高遗传算法求解较大规模旅行商问题的能力,在单亲遗传算法中引入两代竞争模拟退火选择操作,与倒位算子和插入算子相结合,同时加入保优操作,使遗传搜索效率、收敛速度都得到大幅提高,所花费时间、收敛迭代次数、最后结果明显优于一般遗传算法和单亲遗传算法.给出了用MATLAB实现算法的一些重要步骤和函数,并进行了简要说明.在仿真实例中,用一般遗传、单亲、退火单亲遗传算法对75个城市的TSP问题进行了求解,退火单亲遗传算法对280、535个城市TSP问题进行了求解.结果表明,退火单亲遗传算法最终所得结果最好,但收敛所花时间约为一般遗传的2.5%,单亲遗传的20%,迭代次数为一般遗传的20%,单亲遗传的25%.