脉动阵列算法在语音识别中的应用

本文介绍亍脉动阵列算法的原理,给出了语音识别中进行模式匹配使用的动态规划算法和概率匹配算法的实现。这种结构对实时的大词汇量的孤立词或连续语音识别是十分有效的。     

一个拟就地稳定归并排序算法

为了降低经典归并排序算法O（n）的附加空间并保持稳定性,提出一个新的拟就地归并算法.介绍了根据移动次数导出的段长关系进行选择的原理,给出了相应的归并及归并排序的C语言算法,用大量随机序列进行了排序对比测试;测试组数自动选取,拟合结果为比较次数约为20.13n ln （n）＋1.24n ln（n）-1.22n ,移动次数约为20.655n ln （ n ）-0.89nln（n）＋2.6n、附加栈空间O（ln（n））.得益于算法的简便性,附加程序开销小,在测试范围内实际时空耗费在同类算法中有明显优势.     

一种基于数据块交换的快速稳定原地归并算法

与其它排序算法相比,二路归并最适合于对2个有序子表进行排序。归并长度分别为m和n的2个有序子表,经典算法有2种。第一种算法完成归并需要附加O(m+n)的空间,O(m+n)次比较和移动。第二种算法是原地的,但完成归并需要O(m+n)次比较和O(m×n)次移动。提出了一种基于块交换的快速稳定原地二路归并算法。实验证明,该算法与以前的原地算法相比,大大降低了元素的移动次数。     

任意分布数据的映射归并排序算法研究

针对银行业务管理、高考成绩统计、气象资料整理等一类特殊“汇总”排序问题。文中提出了一种以映射、链接和归并为基础的新排序算法－映射归并排序算法（以下简称为“映射归并排序”）,给出了该排序算法的描述、时间复杂度分析及用C语言编写程序进行算法比较的实验结果。算法分析和实验结果都表明：映射归并排序方法和待排序数据分布无关,其时间复杂度仅为O（N）;而且在处理上述大规模“汇总”排序问题时,映射归并排序速度明显优于Flash Sort,Proportion Split Sort,2－路重复的K路归并排序和直接K路归并排序等算法。     

一种基于数据块交换的快速稳定原地归并算法

与其它排序算法相比.二路归并最适合于对2个有序子表进行排序。归并长度分别为m和n的2个 有序子表,经典算法有2种/第一种算法完成归并需要附加O(m+n)的空间,O(m+n)次比较和移动/第 二种算法是原地的.但完成归并需要O(m+n)次比较和O(m*n)次移动,提出了一种基于块交换的快速 稳定原地二路归并算法.实验证明,该算法与以前的原地算法相比,大大降低了元素的移动次数.     

TMS320C25构成的脉动阵列用于干扰抵消的性能分析

在拖曳线列阵声呐等场合,使用三角脉动阵列构成自适应阵处理器来抵消干扰源,正在受到人们的重视.本文给出了一种用DSP芯片TMS320C25构成的三角脉动阵列硬件结构和软件框图,并通过实验讨论了这种阵列处理器用于抵消单频干扰的能力,结论是:用TMS320C25这类芯片构成三角脉动阵列,可以获得较高的数据吞吐率,在声呐领域有广阔的应用前景.     

常见排序算法多线程实现与比较

目的 对目前常用排序算法进行多线程实现,并运用不同类型数据集进行比较研究,以充分利用现代计算机多核处理器优势,有效提高大规模数据排序操作。方法 首先简要介绍目前常用的11种排序算法的基本原理,然后基于Go语言采用多线程模式进行代码实现,最后用3种不同类型测试数据进行详细比较,分析这些排序算法的优缺点及适用范围。结果 对于同一个排序方法,多线程可以明显提高排序效率,但相同规模数据条件下,不同的数据类型影响排序效率。结论 多线程排序能够充分利用计算机多核资源,提高排序效率。对于大规模数据,多数排序方法都可以快速得到排序结果。     

一种改进的归并排序算法

提出了一种改进的归并排序算法.采用非递归方法,对记录集从头至尾顺序地进行扫描,并将相邻的两个有序序列合并成一个整体.该算法较2_路归并排序算法更简单,更易理解,同时也取消了栈空间.     

一种新型快速排序算法的设计与实现

本给出了一种具有比传统快速排序算法性能更高的排序方法，该方法既不需要关键字之间的比较，也不需要记录的移动，全给出了该算法的描述，时间/空间复杂度分析和实验比较数据，实验表明，该算法特别适合于大数据量大记录的排序工作。     

基于精度可变乘法器的脉动阵列

为了有效地支持神经网络中精度变化的权重参数的乘法计算,针对多种神经网络的参数位宽需求和单比特乘法器存在的性能下降问题,结合卷积计算中特征图复用的特点,提出基于精度可变乘法器的脉动阵列结构.将被多次使用的乘数的两比特积寄存在查找表中,从而将乘法操作转化为查表操作,设计支持偶数比特精度的两比特串行乘法器;基于该串行乘法器的处理单元作为脉动阵列的基本组成部分,在计算开始之前将特征图加载至相应位置,计算过程中完成乘累加计算和数据控制.相邻的处理单元局部连接可构成任意所需规模的脉动阵列.实验结果表明,基于Xilinx ZCU102现场可编程逻辑门阵列平台,提出的精度可变乘法器,相比于最先进的单比特乘法器,资源归一化性能提升1.8倍,并且在多种神经网络上的性能平均提升80%.     

最优合并算法及证明

提出一种有条件的最佳状态合并算法，并给出证明．     

一种基于数组的递归算法

以Hanoi塔问题为例,分析递归程序运行速度慢的原因,提出一种基于数组的递归算法.该算法可以使计算机程序的计算速度提高到最快.     

Efficient and Low-Latency Systolic Array Architecture for Full Searches in Block-Matching Motion Estimation

IntroductionEmerging applications such as interactive videocommunication,digital broadcasting,and digitalstorage media require video compression.Thecomputational complexity requires hardware forreal time processing.A central component of video compression isthe motion estimation unit,which exploits thetemporal redundancy of a video sequence.Block-matching,the most popular motion estimationmethod,searches for a motion vector thatminimizes the distortion error between amacroblock of a frame to b…     

三角Stein方程的systolic算法

提出一种新的ｓｙｓｔｏｌｉｃ实现方法计算三角Ｓｔｅｉｎ方程．可将原复杂性为Ｏ（ｍ２ｎ２）的串行算法在处理器为Ｏ（ｍ２）的ｓｙｓｔｏｌｉｃ阵列上并行计算，时间复杂性降为Ｏ（ｍｎ），而处理器具有很高的利用率．利用文中给出的方法，可以并行求解一大类最优控制中有关矩阵运算的问题，如Ｌｙａｐｕｎｏｖ方程、Ｓｙｌｖｅｓｔｅｒ方程等     

基于新型脉动阵列的RSA密码处理器

应用于RSA密码系统的蒙哥马利模乘法算法,在专用集成电路实现时可以采用脉动阵列结构。长比特（1024位以上）数据的全局信号传输和乘法器的动态分割问题,对于RSA密码处理器的速度提高是非常重要的因素。作者提出一种基于模块的全局信号广播策略,减少全局信号的影响：通过采用流水化的总线传送全局数据;通过移位寄存器传送控制信号以及用于连续的乘法的中间结果。除了全局时钟之外的信号都被限定在一个模块内部或者相邻的2个模块之间。中国剩余定理（CRT）的采用,将解密速度提高了近4倍,作者提出一种冗余结构,使得在采用CRT时乘法器可以有效的进行动态分割。     

基于改进交叉熵算法多目标不等间距阵列综合

将模糊C均值聚类算法与传统交叉算法相结合,提出改进交叉熵算法.利用该算法成功完成阵元个数分别为6、8、10、12不等间距阵列综合,解决了不等间距阵列综合中峰值旁瓣电平和波束宽度的多目标优化问题,得到了对应情况下不等间距阵列的峰值旁瓣电平和波束宽度的平衡曲线.优化结果表明,给定波束宽度,阵元个数相同的不等间距阵列的峰值旁瓣电平比均匀阵列下降近30%.在均匀阵列超出截止间距时,可以更加有效准确地找寻峰值旁瓣和波束宽度的折中点.     

Capon算法在矢量阵中的应用研究

研究了Capon算法在矢量阵中应用的理论基础，给出一种改进Capon算法．通过计算机仿真对其进行了性能分析，结果表明：矢量阵应用Capon算法可以获得比声压阵更高的空间分辨力，抗噪能力也大大增强；改进Capon算法进一步提高了阵列的空间分辨力，并且在信噪比较低的情况下依然具有优越的性能．     

基于MUSIC算法的圆柱共形阵DOA估计

柱面共形阵由于其载体曲率的影响,导致在利用经典MUSIC(Multiple Signal Classification)算法进行DOA(Direction-of-Arrival)估计时,导向矢量与噪声子空间不正交,算法性能严重下降甚至失效。在考虑载体遮挡效应的同时,结合阵元的方向性,通过对导向矢量进行重构,解决了导向矢量与噪声子空间不正交这一问题。对比子阵分割MUSIC算法,进行了Monte Carlo仿真验证,分析了有向阵元MUSIC算法的估计性能。最后以多层圆柱阵为例对4个从不同方向入射的信源进行了DOA估计仿真验证。仿真结果表明：该方法具有分辨力高,估计精度高的优点,证明了该方法的有效性和高估计性能。     

基于可信度的投票列表合并算法

在投票系统中,每个投票人按照自己对候选人的认可程度对候选人进行排名,从而得到大量的有序投票列表.为了从这些列表中得到一个综合投票结果,需要找到一种合理有效的列表合并算法,综合分析列表数据并将它们合并为一个综合列表.本文提出一种基于可信度的投票列表合并算法,其基本思路是:通过综合分析投票列表中蕴含的众多排名信息,度量出每个列表中每条排名信息可被采信的程度,简称为可信度,然后基于已经得到的可信度,让那些高可信度的排名信息在综合排名中发挥更大的作用,从而得到一个更好的综合排名结果.实验结果充分表明,本文提出的算法能够更有效地挖掘出排名信息的可信度,从而得到准确度更高的合并结果.