基于Barrett模乘算法的RSA密码协处理器设计

提出了一种基于Barrett模乘算法和中国剩余定理(CRT)的RSA密码协处理器的VLSI结构。将一个快速串并乘法器应用于改进的Barrett求模算法,从而实现了一个快速的模数N可配置的模乘运算器,对于1 024位和512位的操作数,完成一次模乘分别需要约300个和160个时钟周期。采用0.25μm CMOS工艺设计,在150 MHz时钟频率下,对于1 024位和512位的操作数,加解密速率分别可以达到328 kbit/s和607 kbit/s;在CRT模式下工作,解密的速率分别可以达到600 kbit/s和1 143 kbit/s。     

一种基于GVF变形模板的椭圆提取算法

给出一种结合梯度矢量流（GVF）及椭圆变形模板的椭圆提取新算法。普通的动态轮廓算法仅提供局部的连续与正则性约束，虽然使得曲线可以灵活适应各种不同的边缘形状，但也导致轮廓强烈敏感于图像噪声及邻近边缘点，引入全局模型是改善性能的关键。给出一种新的基于椭圆形状约束的变形模板算法，其能量最小化过程也直接在椭圆的参数空间中进行，从而保证了提取结果一定是椭圆；算法与GVF相结合，大大扩展了边缘能量的捕获范围，而不致造成边缘模糊；此外，本算法容许同时提取多个椭圆，且可利用各个椭圆参数及其相关性（例如同心椭圆）等先验知识，从而实现快速、准确、鲁棒的椭圆提取，仿真结果与实际图像应用验证了算法的有效性。     

激光复混沌系统构建及其点乘函数投影同步

提出了一种新的激光复混沌系统及其点乘函数投影同步方法。首先,以四维激光实超混沌系统模型为基础,构建了一个新的激光复混沌系统,基于常规动力学分析方法和MATLAB仿真软件研究了系统的耗散性、平衡点、Lyapunov指数谱、相图、分叉图等基本动力学特性。研究结果表明,该系统动力学行为丰富,在一定参数下具有蝴蝶结型混沌、超混沌吸引子,非常适用于混沌加密领域。进一步,以向量点积运算为基础,定义了一种新的点乘函数投影同步方式,基于滑模控制方法实现了蝴蝶结型激光复混沌系统的点乘函数投影同步。数值仿真验证了理论分析的正确性和有效性。     

一种基于模糊运算的多目标多传感器跟踪算法

为在测量误差较大的情况下实现多传感器多目标跟踪,提出了一种基于模糊运算的融合算法。系统由多类型传感器组成,单个传感器测量范围小,测量误差大,并且数据传输时延大。利用非单值模糊逻辑系统计算数据模糊关联,采用参数曲线最小二乘跟踪法拟合目标运动轨迹,实现了一种在多种传感器并存的模糊传感器阵列中,集中式点迹序贯融合的方法。给出了实现该方法的具体步骤,实验证明该方法是行之有效的。     

基于多参量模型的全局运动估计算法

提出了一种基于特征点匹配的视频序列多参量运动估计算法,即将初始特征点域,进行梯度方向上的极坐标变换,并依据正交特征,作方向轴上的一维投影,构建出新的特征曲线,从而将孤立的特征点匹配转化成特征曲线相关.依据曲线的相关性,完成特征点对的匹配,最后使用最小二乘解算平移、旋转、缩放等变换参量.实验结果表明:算法的特征点误匹配率<5%,缩放误差<0.1%,平移误差<0.1像素;各参量估计范围:缩放因子s:0.7130°,平移参量|d|>35.算法在保证了高精度的同时,具有更为宽松的使用条件及适用性.     

一种改进的混合预测冗余CORDIC算法

CORDIC作为一种计算三角函数的向量旋转的迭代算法,其硬件结构简单,易于并行化处理和VLSI实现,因而在实时信号处理方面有广泛的应用前景。本文提出了一种改进的混合预测CORDIC算法。该算法利用混合预测方法的设计思想,讨论了在具体数据格式下,混合角度集中间值的确定,并给出了算法的实现结构。由分析结果证明此算法具有高运算速度与低资源的优势,在结构上较传统冗余CORDIC算法节省近60%的冗余符号判别运算。     

基于最小二乘的阵元位置误差校正及性能分析

针对独立校准信源波达角未知情况下的阵列位置误差校正问题,提出了一种对信号导向矢量的绝对相位进行最小二乘线性拟合,进而估计出阵元位置误差的算法。并对算法的性能进行了详细分析,推导出位置误差估计的显示表达。该算法在对阵元位置误差进行估计时无需迭代运算,甚至不需要一维搜索,具有较低的运算复杂度。理论分析和仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种基于小波模极大值的信号去噪算法

研究了小波变换中噪声和信号的次要的模量极大值曲线对定位信号特征点造成干扰的问题,提出一种基于小波模阈值和模极大值曲线长度阈值的去噪算法,并把该算法与传统小波阈值去噪算法进行了对比。仿真结果表明,该算法可以明显地去掉噪声和信号中次要的模极大值曲线,保留信号主要的模极大值曲线,在定位信号特征点上优于小波阈值去噪算法。     

基于直线与B样条曲线求交算法加密等高线图

对于存在碎部点,且矢量化后间距较大的等高线图,给出了一种加密等高线算法,该算法以任意直线与B-样条曲线求交算法为基础;加密等高线算法利用图纸给定的等高线和碎部点等客观信息在间距较大的等高线之间形成新的等高线,等高线加密效果好,并对等高线图的三维可视化有重要意义。     

基于粒子群-遗传的混合优化算法

提出了一种基于实数编码的粒子群优化和遗传算法的混合优化算法,该算法首先由粒子群优化进化一定代数后,将最优的M个粒子保留,去掉适应度较差的pop_size M个粒子。然后以这最优的M个粒子的位置值为基础,选择复制得到pop_size M个个体,并进行交叉、变异等遗传算法运算。最后将保留的M个粒子位置值与遗传算法进化得到新的pop_size M个体合并形成新的粒子种群,进行下一代进化运算。该算法在进化过程中能进行多次信息交换,使两种算法互补性得到更充分的发挥。通过5个函数优化实例与其他多种算法的对比研究,表明该算法收敛性能好,运算速度快,优化能力强。此外,还研究了最优粒子保留规模M以及粒子群优化进化较少代数规模对算法性能的影响。     

VLSI阵列处理器在信号处理和图象处理中的应用

现代信号处理和图象处理迫切需要高速度、高性能的计算工具。面向算法的VLSI阵列处理器的出现必将使信息处理进入新时代。本文分析了VLSI阵列处理器的算法和结构,并介绍了把算法映射为阵列结构的基本方法。     

一种适用于OFDM系统的高效FFT处理器

针对OFDM系统中FFT处理器的设计要求 ,提出了并行蝶算单元算法和双蝶算单元算法 ,并给出了基于这两种算法的一种高效FFT处理器的实现方案。该方案利用蝶算单元中旋转因子产生特性 ,将乘法运算与加法运算并行处理 ,从而有效地提高了FFT处理器的运算速度 ,同时减小了其硬件资源耗用量。本文给出了相应的算法描述和结构框图     

Modified Multi-Resolution Telescopic Search Algorithm for Block-Matching Motion Estimation

SOFTWARE,ALGORITHM AND SIMULATION1. INTRODUCTIONRecently low cost and low-power video encoders are in demand, in which motion estimation is an importanttechnology. The block-matching motion estimation is widely used in various video encoders. The direct fullsearch block-matching algorithm (FSBMA) demands massive computational effort and is not suit for VLSIimplementation.The multi-resolution telescOPic search algorithm (MRTlcSA) [1] is considered as a good trade-off betw…     

一种高性能32位浮点乘法器的ASIC设计

介绍了一种32位浮点乘法器的ASIC设计。通过采用改进Booth编码的树状4:2列压缩结构,提高了乘法器的速度,降低了系统的功耗,且结构更规则,易于VLSI实现。整个设计采用VerilogHDL语言结构级描述,用TSMC0.25标准单元库进行逻辑综合。采用三级流水技术,完成一次32位浮点乘法的时间为28.98ns,系统的时钟频率可达103.52MHz。     

边缘扫描测试研究

边缘扫描测试是对大规模集成电路（ＶＬＳＩ）进行测试的一种新的基于可测性设计的测试技术，能极大地降低ＶＬＳＩ测试生成的复杂性，在电路设计与测试领域，近年来得到广泛关注。本文讨论了这种测试技术的产生背景，实现方法，及与常规方法相比存在的优势，并就其今后的发展将解决的问题作了研究。     

A Continuous Minimization Method for Solving Optimal Control Problem

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多接收阵合成孔径声纳线频调变标成像算法

目前,多接收阵合成孔径声纳快速成像算法一般都需要将各接收阵的回波融合成适于传统收发合置合成孔径声纳处理的数据,因此避免不了耗时的插值和空变的相位误差补偿。根据多接收阵合成孔径声纳的实际模型,将各接收阵和发射阵作为一个子系统,并采用驻相原理将其二维频域点扩展函数表示为距离向空变项和非空变项的乘积。在此基础上,运用线频调变标成像算法先完成各子系统数据的成像,然后再实现各子图像的相干叠加,以获得所需的高分辨合成孔径声纳复图像。最后,仿真实验和湖试结果验证了该方法的有效性。     

样条权函数神经网络的一种新型算法

针对前馈神经网络在数值插值领域的应用场合,提出了一种新型结构的神经网络及其训练算法。网络拓扑结构简单,网络训练所需的神经元个数与样本个数无关,可以简单地表示成输入、输出样本向量维数之积。算法只需训练1层权函数。训练后的权函数由三次样条函数构成,而不是传统方法(反向误差传播算法“BP”或径向基函数算法“RBF”)的常数。通过求解两组线性方程组,就可以确定具体三次样条权函数形式。不存在传统梯度下降类算法的局部极小、收敛速度慢、初值敏感性等问题。仿真实验说明此算法比传统算法(如BP、RBF)精度高、速度快。     

Pattern recognition of quantum information based on patterndistance

1.INTRODUCTION In1980s’,thequantuminformationtheoryhas rapidlydevelopedbecauseoftheclosecombinationof quantumtheoryandinformationscience.Quantum informationhasmanyadvantagesoverclassicalinfor mation.Forexample,quantumcommunicationcan providemoresecurequantumcryptography[1]and quantumcomputationcanspeedupsolvingsome mathematicalproblems[2].Theseadvantagesarede rivedfromsomespecialquantumcharacteristics,such asuncertainty,quantumcoherenceandquantumen tanglement[3].Itistheseadvantagesthatma…