低复杂度的改进型CORDIC优化算法研究

CORDIC算法在电子、通信领域有着广泛的应用.传统CORDIC算法需要通过乘法器和查找表才能实现多种超越函数的计算,这会导致硬件电路实现复杂,运算速度降低,此外它能够计算的角度范围也有限.针对传统CORDIC算法的缺陷,提出一种改进型CORDIC优化算法,它不需要模校正因子和查找表,只需通过简单的移位和加减运算就能实现多种超越函数的计算,从而能够减少硬件资源,提高运算性能,并通过区域变换使得该算法能够适用于所有的旋转角度.误差分析表明该算法具有很小的误差.     

指数函数CORDIC算法的FPGA定点化技术

CORDIC算法广泛应用于多种超越函数求值,但其通用迭代算法难以用现场可编程门阵列(FPGA)计算宽范围定义域指数函数求解.为此,文中提出一种FPGA定点化技术,通过收敛域扩张与迭代结构优化实现CORDIC算法的指数函数求值器.首先,应用区间压缩方法实现指数函数CORDIC算法的收敛域扩张;其次,对CORDIC算法的迭代结构进行优化;最后,通过对指数函数求值器的仿真分析与FPGA实现,采用15级流水线结构,用双曲系统CORDIC算法求解指数函数,实现指数函数CORDIC算法的收敛域扩张.仿真与实验表明:相比于通用CORDIC算法,所提算法的迭代模式节省约1/3硬件资源,少至2个乘法单元,使收敛域由[-1.1182,1.1182]扩张到[-6,6],运算结果相对误差达10-3.     

π/4单向最优迭代CORDIC算法的反正切计算

提出一种单向最优角度迭代的坐标旋转数字计算机(CORDIC)算法用于计算反正切函数值.运用角度区间折叠、选择最佳预设角和省略部分预设角等方法,将CORDIC算法的迭代范围缩小到[0,π/4],并且统一了向量旋转方向,实现了一种电路资源消耗少、迭代最短仅需1个时钟周期的电路设计.在Altera公司的QuartusⅡ平台上选取EP2C8Q208C8芯片进行仿真.实验结果表明:相比传统CORDIC算法,该算法计算所需的平均时钟周期缩短74%,硬件消耗降低18.1%,ROM减少62.5%,输出精度也有一定的改善,适用于实时性强和硬件资源有限的现代通信应用场合.     

基于混合CORDIC的神经网络激活函数的实现

讨论了基于混合坐标旋转数字计算机算法设计并实现对数-S形激活函数的方法,采用超高速集成电路硬件描述语言和流水线技术构造的对数-S形函数的寄存器传输级模块在现场可编程门阵列上给予硬件实现,优化后的对数-S形函数模块结合了查找表和坐标旋转数字计算机迭代算法的特点,具有高效率、高速度、高精度等优点.实验数据表明,本设计模块计算结果的平均误差为0.05 %,最大误差为0.19 %,最大工作频率为109 MHz,满足神经网络超大规模集成电路的要求.     

基于VHDL语言的神经网络激活函数随机运算的实现

为节省硬件实现中的资源数量,基于状态机原理并采用随机运算实现神经网络非线性激活函数的方法,给出了S型激活函数的数字逻辑实现,用硬件描述语言(VHDL)对该算法进行了软件设计与实现,并在Modelsim SE 6.2仿真平台上进行了仿真测试.该设计有利于程序的随时修改,可节省大量硬件乘法器,有效缩短设计周期,满足了神经网络超大规模集成电路的需要.     

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.     

采用MEA-AdaBoost-BP模型的工程结构可靠性分析方法

针对工程结构可靠性设计中算法和计算存在的问题,提出基于MEA-AdaBoost-BP神经网络算法模型的可靠性求解方法. 运用思维进化算法(MEA)求解训练集权值和阈值优化的BP神经网络,并构造为弱预测器函数.然后,运用AdaBoost算法将多个优化后的BP神经网络弱预测器函数迭代训练,形成MEA-AdaBoost-BP神经网络算法模型强预测器函数. 最后,利用逼近隐性功能函数求解可靠性指标,并将其与AdaBoost-BP算法和Monte-Carlo算法进行比较.研究结果表明:所提算法在计算中与Monte-Carlo算法相比,其迭代次数分别仅为16次和46次,效率高,计算精度与Monte-Carlo法接近;而和AdaBoost-BP法相比,其可靠性指标误差分别仅为1.59%和1.88%,计算结果更精确.     

合成孔径雷达定点CS算法量化噪声分析

为了实现星载合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)成像处理器小型化和实时信号处理,该文重点研究定点运算和有限字长存储引入的量化噪声。根据chirpscaling (CS)成像算法,建立了CS算法定点运算的量化误差模型,分析了处理流程中的量化噪声,推导了系统输出噪信比与系统字长、FFT长度等参数之间的关系。采用不同系统字长对Radarsat-I数据成像,图像质量分析与所述理论一致,结果表明:通过计算处理流程的噪信比,可实现定点SAR成像处理器系统字长等关键参数的设计。     

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FPGA的CORDIC算法研究

CORDIC（TheCoordinateRotationalDigitalComputer）算法是将复杂的数学函数化成简单的加法和移位操作,因此被广泛应用到数字信号处理算法的硬件实现中。基于CORDIC算法的流水线型的正／余弦运算电路具有精度高、误差小、电路结构简单等特点。