性能浮點(diǎn)處理一直與高性能CPU相關(guān)聯(lián)。在過去幾年中,GPU也成為功能強(qiáng)大的浮點(diǎn)處理平臺(tái),超越了圖形,稱為GP-GPU(通用圖形處理單元)。
2015-07-31 09:45:201696 高性能浮點(diǎn)處理一直與高性能CPU相關(guān)聯(lián)。在過去幾年中,GPU也成為功能強(qiáng)大的浮點(diǎn)處理平臺(tái),超越了圖形,稱為GP-GPU(通用圖形處理單元)。新創(chuàng)新是在苛刻的應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)基于FPGA的浮點(diǎn)處理。本文
2018-01-16 08:53:115989 Block實(shí)現(xiàn)32位單精度浮點(diǎn)的卷積運(yùn)算,而針對定點(diǎn)及低精度的浮點(diǎn)運(yùn)算,則需要對硬浮點(diǎn)DSP Block進(jìn)行相應(yīng)的替換即可。
2018-07-23 09:09:457321 大部分運(yùn)算可以通過擴(kuò)位和近似的方式轉(zhuǎn)換為定點(diǎn)運(yùn)算。但有些算法在設(shè)計(jì)在設(shè)計(jì)的過程中就涉及大量的浮點(diǎn)運(yùn)算,在轉(zhuǎn)換為定點(diǎn)運(yùn)算時(shí)比較麻煩,會(huì)帶來龐大的工作量。
2022-09-08 15:41:562614 求用verilog實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算的資料,謝謝
2016-12-17 21:15:52
FPGA 如何進(jìn)行浮點(diǎn)運(yùn)算
2015-09-26 09:31:37
復(fù)數(shù)浮點(diǎn)FFT說明資料,第30章 STM32F407復(fù)數(shù)浮點(diǎn)FFT(支持單精度和雙精度)本章主要講解復(fù)數(shù)浮點(diǎn)FTT,支持單精度和雙精度。目錄30.1 初學(xué)者重要提示30.2 復(fù)數(shù)浮點(diǎn)FFT說明
2021-08-10 06:37:09
嵌入式計(jì)算作為新一代計(jì)算系統(tǒng)的高效運(yùn)行方式,應(yīng)用于多個(gè)高性能領(lǐng)域,如陣列信號處理、核武器模擬、計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)等。在這些科學(xué)計(jì)算中,需要大量的浮點(diǎn)矩陣運(yùn)算。而目前已實(shí)現(xiàn)的浮點(diǎn)矩陣運(yùn)算是直接使用VHDL
2019-08-22 06:41:38
在《ARM微控制器基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)》的 2.6.3 節(jié)有說到"浮點(diǎn)數(shù)寄存器(F0-F7...)",2104是否具有這些寄存器如果 EasyArm 不支持浮點(diǎn)運(yùn)算,而我的程序需要用到浮點(diǎn)運(yùn)算,請問可以實(shí)現(xiàn)嗎
2022-11-07 15:24:11
運(yùn)算只是一種特例。 (1)矩陣加減運(yùn)算假定有兩個(gè)矩陣A和B,則可以由A+B和A-B實(shí)現(xiàn)矩陣的加減運(yùn)算。運(yùn)算規(guī)則是:若A和B矩陣的維數(shù)相同,則可以執(zhí)行矩陣的加減運(yùn)算,A和B矩陣的相應(yīng)元素相加減。如果A與B
2011-05-10 10:16:23
c為求得的協(xié)方差矩陣,在matlab以矩陣a的每一列為變量,對應(yīng)的每一行為樣本。這樣在矩陣a中就有3個(gè)列變量分別為a(:,1), a(:,2), a(:,3)。 在協(xié)方差矩陣c中,每一個(gè)元素c(i
2012-03-08 10:21:55
為求得的協(xié)方差矩陣,在matlab以矩陣a的每一列為變量,對應(yīng)的每一行為樣本。這樣在矩陣a中就有3個(gè)列變量分別為a(:,1), a(:,2), a(:,3)。 在協(xié)方差矩陣c中,每一個(gè)元素c(i,j
2012-05-07 09:36:21
STM32F429復(fù)數(shù)浮點(diǎn)FFT(支持單精度和雙精度),第30章 STM32F429復(fù)數(shù)浮點(diǎn)FFT(支持單精度和雙精度)本章主要講解復(fù)數(shù)浮點(diǎn)FTT,支持單精度和雙精度。目錄30.1 初學(xué)者重要提示
2021-08-10 08:05:38
每一個(gè)元素都是復(fù)數(shù),類似這樣的-59.4184087630243-2.62712122987465i。 小弟想實(shí)現(xiàn)這個(gè)Levinsondurbin的功能仿真,首先把向量實(shí)部虛部給導(dǎo)入,該怎么操作這樣的浮點(diǎn)數(shù)變成有符號的二進(jìn)制表示呢。
2020-07-21 16:10:48
第30章復(fù)數(shù)FFT的實(shí)現(xiàn) 本章主要講解復(fù)數(shù)FFT的浮點(diǎn)和定點(diǎn)Q31,Q15的實(shí)現(xiàn)。 本章節(jié)使用的復(fù)數(shù)FFT函數(shù)來自ARM官方庫的TransformFunctions部分 30.1 復(fù)數(shù)FFT
2015-07-03 14:27:56
處理系統(tǒng)中最重要的部件之一。FPGA是當(dāng)前數(shù)字電路研究開發(fā)的一種重要實(shí)現(xiàn)形式,它與全定制ASIC電路相比,具有開發(fā)周期短、成本低等優(yōu)點(diǎn)。但多數(shù)FPGA不支持浮點(diǎn)運(yùn)算,這使FPGA在數(shù)值計(jì)算、數(shù)據(jù)分析和信號
2019-07-05 06:21:42
總結(jié): 1.使用浮點(diǎn)運(yùn)算的小數(shù)點(diǎn)后面必須加(f),不然就默認(rèn)成了雙精度浮點(diǎn)類型,計(jì)算速度變得很慢。(和編譯器無關(guān),測試使用最新KEIL)。2018 / 12
2021-08-11 08:01:55
在定點(diǎn)DSP系統(tǒng)中可否實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)運(yùn)算?當(dāng)然可以,因?yàn)镈SP都可以用C,只要是可以使用c語言的場合都可以實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)運(yùn)算。
2009-04-07 09:06:17
采用遺傳算法對 EKF 中的系統(tǒng)噪聲矩陣和測量矩陣的協(xié)方差進(jìn)行在線優(yōu)化,以實(shí)現(xiàn)在模型誤差最小時(shí)對 SOC 進(jìn)行在線估計(jì)
2020-03-12 12:27:05
處理系統(tǒng)中最重要的部件之一。FPGA是當(dāng)前數(shù)字電路研究開發(fā)的一種重要實(shí)現(xiàn)形式,它與全定制ASIC電路相比,具有開發(fā)周期短、成本低等優(yōu)點(diǎn)。但多數(shù)FPGA不支持浮點(diǎn)運(yùn)算,這使FPGA在數(shù)值計(jì)算、數(shù)據(jù)分析和信號
2019-08-15 08:00:45
高性能浮點(diǎn)處理一直與高性能CPU相關(guān)聯(lián)。在過去幾年中,GPU也成為功能強(qiáng)大的浮點(diǎn)處理平臺(tái),超越了圖形,稱為GP-GPU(通用圖形處理單元)。新創(chuàng)新是在苛刻的應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)基于FPGA的浮點(diǎn)處理。
2019-10-21 08:15:23
能夠充分利用有限位長。這樣處理比定點(diǎn)方法擴(kuò)大了動(dòng)態(tài)范圍,并且提高了精度,比浮點(diǎn)運(yùn)算在速度上有了提高。塊浮點(diǎn)結(jié)構(gòu)如圖4所示。3 結(jié) 語著重討論基于FPGA的64點(diǎn)高速FFT算法的實(shí)現(xiàn)方法。采用高基數(shù)結(jié)構(gòu)和流水線
2019-06-17 09:01:35
在定點(diǎn)DSP系統(tǒng)中可否實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)運(yùn)算?
2019-09-25 05:55:21
在定點(diǎn)DSP系統(tǒng)中可否實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)運(yùn)算?
2019-09-26 05:55:42
運(yùn)算作為數(shù)字信號處理中最常見的運(yùn)算之一,各大EDA軟件都帶有免費(fèi)的浮點(diǎn)運(yùn)算IP核。通過對IP核的生成和例化來實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)運(yùn)算,把FPGA設(shè)計(jì)者從繁重的代碼編寫中解脫了出來,同時(shí)可以對IP核進(jìn)行功能剪裁
2019-08-29 06:50:37
本文介紹了一種基于FPGA的復(fù)數(shù)浮點(diǎn)協(xié)方差矩陣實(shí)現(xiàn)方案。
2021-04-29 06:01:31
介紹一種在FPGA上實(shí)現(xiàn)的單精度浮點(diǎn)加法運(yùn)算器,運(yùn)算器算法的實(shí)現(xiàn)考慮了FPGA器件本身的特點(diǎn),算法處理流程的拆分和模塊的拆分,便于流水設(shè)計(jì)的實(shí)現(xiàn)。
2021-04-29 06:27:09
再談協(xié)方差矩陣之主成分分析
2019-09-26 08:26:05
轉(zhuǎn)dsp系列教程本章主要講解復(fù)數(shù)FFT的浮點(diǎn)和定點(diǎn)Q31,Q15的實(shí)現(xiàn)。 本章節(jié)使用的復(fù)數(shù)FFT函數(shù)來自ARM官方庫的TransformFunctions部分 30.1 復(fù)數(shù)FFT 30.2 復(fù)數(shù)
2016-09-28 08:13:10
)和最差波束圖(藍(lán)色虛線)都已在圖中實(shí)現(xiàn)繪制。為了實(shí)現(xiàn)對比的目的,圖中還畫出了文獻(xiàn)中提出的算法得到的以協(xié)方差矩陣的波束圖(其中紅色虛線為歸一化標(biāo)稱波束圖,紅色點(diǎn)劃線表示歸一化最差波束圖)。結(jié)果表明,采用
2018-08-04 09:19:48
如題,在用6678開發(fā),但是還沒有發(fā)現(xiàn)哪個(gè)才是包含復(fù)數(shù)和矩陣操作的庫,希望工作人員幫忙解答下。還有復(fù)數(shù)的數(shù)據(jù)類型應(yīng)該定義成什么?之前用的那款的復(fù)數(shù)是直接定義成complex,不知道TI這邊復(fù)數(shù)變量的定義關(guān)鍵字是什么?
2018-07-24 07:11:47
請問怎樣去實(shí)現(xiàn)一種基于FPGA的矩陣運(yùn)算?
2021-06-22 07:00:19
浮點(diǎn)運(yùn)算方法:
2008-01-16 09:22:3729
DSP的浮點(diǎn)運(yùn)算方法
2008-01-16 09:25:054
介紹了用VHDL 語言在硬件芯片上實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)加/ 減法、浮點(diǎn)乘法運(yùn)算的方法,并以Altera
公司的FLEX10K系列產(chǎn)品為硬件平臺(tái),以Maxplus II 為軟件工具,實(shí)現(xiàn)了6 點(diǎn)實(shí)序列浮點(diǎn)加/ 減法
2009-07-28 14:06:1385 從數(shù)字圖像中盲檢測數(shù)碼相機(jī)采用的CFA 插值算法,可以為數(shù)字圖像取證提供重要的技術(shù)手段。該文基于線性插值模型,利用協(xié)方差矩陣構(gòu)建插值系數(shù)方程組,并將估計(jì)的插值系數(shù)構(gòu)
2009-11-18 14:05:2618 該文提出了一種基于協(xié)方差矩陣特征分解的多通道運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測和測速定位方法,該方法依據(jù)多通道SAR數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣特征分解后小特征值和的幅度變化來檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。在檢測出
2009-11-24 14:56:3412 摘要:矩陣運(yùn)算廣泛應(yīng)用于各類電路計(jì)算中,矩陣運(yùn)算的硬件實(shí)現(xiàn)能夠充分發(fā)揮硬件的速度和并行性。其中矩陣求逆是矩陣運(yùn)算中重要的運(yùn)算,針對目前多維矩陣難以設(shè)計(jì)的情況,
2009-12-14 11:38:0526 本文詳細(xì)討論了利用新版本FPGA 輔助設(shè)計(jì)軟件QuartusII6.0 中提供的浮點(diǎn)運(yùn)算功能模塊實(shí)現(xiàn)IIR 濾波器的方法,與采用FPGA 的乘法模塊的同類設(shè)計(jì)相比,此濾波器設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)簡單,容易擴(kuò)
2009-12-19 15:44:2738 該文提出了一種新的非相干分布源的DOA 和角度擴(kuò)展估計(jì)算法。根據(jù)空間頻率模型下的非相干分布源協(xié)方差矩陣的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),可將協(xié)方差矩陣分離成兩個(gè)分別由相位信息和幅度信息重
2010-02-09 14:23:289 針對認(rèn)知無線電系統(tǒng)中的頻譜感知問題,該文采用隨機(jī)矩陣理論(Random Matrix Theory, RMT)對多認(rèn)知用戶(Secondary User, SU)接收信號采樣協(xié)方差矩陣的最大特征值的分布特性進(jìn)行了分析和研究
2010-02-09 14:31:3512 基于雜波協(xié)方差矩陣特征向量分析STAP降維方法
本文在對雜波協(xié)方差矩陣的特征值、陣特征向量做出分析的基礎(chǔ)上,討論了無信噪比損失的降維的充
2009-10-21 08:51:511527 高速流水線浮點(diǎn)加法器的FPGA實(shí)現(xiàn)
0 引言現(xiàn)代信號處理技術(shù)通常都需要進(jìn)行大量高速浮點(diǎn)運(yùn)算。由于浮點(diǎn)數(shù)系統(tǒng)操作比較復(fù)雜,需要專用硬件來完成相關(guān)的操
2010-02-04 10:50:232042 浮點(diǎn)運(yùn)算與浮點(diǎn)運(yùn)算器
浮點(diǎn)加減法的運(yùn)算步驟 設(shè)兩個(gè)浮點(diǎn)數(shù) X=Mx※2Ex Y=My※2Ey 實(shí)現(xiàn)X±Y要用如下5步完成: ①對階操作:小階
2010-04-15 13:42:326497 在Cortex-M3內(nèi)核上實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)型運(yùn)算,可以達(dá)到所要求的精度,運(yùn)算速度較快,具有較高的實(shí)時(shí)性。本文提出的浮點(diǎn)型運(yùn)算的處理方法在基于Cortex-M3內(nèi)核的處理器上有著較高的應(yīng)用價(jià)值。希望對從事這方面的人員有所幫助。
2011-03-11 11:04:0211087 在科學(xué)計(jì)算中,需要大量的矩陣運(yùn)算,而矩陣運(yùn)算中乘法運(yùn)算是其他運(yùn)算的基礎(chǔ),如能提高嵌入式系統(tǒng)中浮點(diǎn)矩陣乘法運(yùn)算的速度,則可加快其他類型的矩陣運(yùn)算速度。 目前實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)矩
2011-09-07 11:31:532197 Altera公司日前演示了使用FPGA的浮點(diǎn)DSP新設(shè)計(jì)流程,這是業(yè)界第一款基于模型的浮點(diǎn)設(shè)計(jì)工具,支持在FPGA中實(shí)現(xiàn)復(fù)數(shù)浮點(diǎn)DSP算法。伯克萊設(shè)計(jì)技術(shù)公司 (Berkeley Design Technology, Inc, BDTI) 進(jìn)行
2011-09-15 08:48:58898 Altera公司日前演示了使用FPGA的浮點(diǎn)DSP新設(shè)計(jì)流程,這是業(yè)界第一款基于模型的浮點(diǎn)設(shè)計(jì)工具,支持在FPGA中實(shí)現(xiàn)復(fù)數(shù)浮點(diǎn)DSP算法。
2011-09-15 09:07:10613 針對復(fù)雜算法中矩陣運(yùn)算量大, 計(jì)算復(fù)雜, 耗時(shí)多, 制約算法在線計(jì)算性能的問題, 從硬件實(shí)現(xiàn)角度, 研究基于FPGA/Nios-Ⅱ的矩陣運(yùn)算硬件加速器設(shè)計(jì), 實(shí)現(xiàn)矩陣并行計(jì)算。首先根據(jù)矩陣運(yùn)算
2011-12-06 17:30:4189 提出一種基2FFT的FPGA方法,完成了基于FPGA高精度浮點(diǎn)運(yùn)算器的FFT的設(shè)計(jì)。利用VHDL語言描述了蝶形運(yùn)算過程及地址產(chǎn)生單元,其仿真波形基本能正確的表示輸出結(jié)果。
2011-12-23 14:24:0846 嵌入式計(jì)算作為新一代計(jì)算系統(tǒng)的高效運(yùn)行方式,應(yīng)用于多個(gè)高性能領(lǐng)域,如陣列信號處理、核武器模擬、計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)等。在這些科學(xué)計(jì)算中,需要大量的浮點(diǎn)矩陣運(yùn)算。而目前已
2012-10-15 16:57:403824 基于FPGA的開方運(yùn)算實(shí)現(xiàn) ,的技術(shù)論文
2015-10-30 10:59:015 該ppt是為學(xué)生更好的復(fù)習(xí)矩陣所提供的!還不錯(cuò)哦,可以下載來看下!你值得擁有。
2016-03-18 16:37:220 讓四核酷睿i7處理器的 PC機(jī)的浮點(diǎn)運(yùn)算性能提高1.7倍,功耗僅僅增加10%左右。Rutten寫道: “根據(jù)測試軟件,一個(gè)典型的i7 PC平臺(tái)的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算性能大約是每秒75GFLOPS。通過給PC機(jī)增加一個(gè)基于FPGA的SOM,利
2017-02-09 06:15:081160 14.10 浮點(diǎn)運(yùn)算 大多數(shù)的ARM處理器硬件上并不支持浮點(diǎn)運(yùn)算。但ARM上提供了以下幾個(gè)選項(xiàng)來實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)運(yùn)算。 浮點(diǎn)累加協(xié)處理器FPA(Floating-Point Accelerator):ARM
2017-10-17 16:48:391 引 言 DSP結(jié)構(gòu)可以分為定點(diǎn)和浮點(diǎn)型兩種。其中,定點(diǎn)型DSP可以實(shí)現(xiàn)整數(shù)、小數(shù)和特定的指數(shù)運(yùn)算,它具有運(yùn)算速度快、占用資源少、成本低等特點(diǎn);靈活地使用定點(diǎn)型DSP進(jìn)行浮點(diǎn)運(yùn)算能夠提高運(yùn)算的效率
2017-11-02 11:26:422 基于Capon譜估計(jì)的干擾噪聲協(xié)方差矩陣重構(gòu)方法能夠消除快拍數(shù)據(jù)中的期望信號,提高波束形成算法的穩(wěn)健性,但是當(dāng)快拍次數(shù)較少時(shí)Capon譜估計(jì)結(jié)果不準(zhǔn),重構(gòu)矩陣存在較大誤差而且算法計(jì)算量較大。針對
2017-11-03 11:26:1014 使用Xilinx Vivado HLS(Vivado 高層次綜合)工具實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)復(fù)數(shù)QRD矩陣分解并提升開發(fā)效率。使用VivadoHLS可以快速、高效地基于FPGA實(shí)現(xiàn)各種矩陣分解算法,降低開發(fā)者
2017-11-17 17:47:433293 浮點(diǎn)具有更大的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)范圍,從而在很多算法中只需要一種數(shù)據(jù)類型的優(yōu)勢。本文介紹如何使用Vivado HLS實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)復(fù)數(shù)矩陣分解。使用HLS可以快速,高效地實(shí)現(xiàn)各種矩陣分解算法,極大地提高生產(chǎn)效率, 降低開發(fā)者的算法FPGA實(shí)現(xiàn)難度。
2017-11-18 12:00:11852 浮點(diǎn)算法不遵循整數(shù)算法規(guī)則,但利用 FPGA 或者基于 FPGA 的嵌入式處理器不難設(shè)計(jì)出精確的浮點(diǎn)系統(tǒng)。工程人員一看到浮點(diǎn)運(yùn)算就會(huì)頭疼,因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">浮點(diǎn)運(yùn)算用軟件實(shí)現(xiàn)速度慢,用硬件實(shí)現(xiàn)則占用資源多。理解
2017-11-22 16:51:081350 FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)技術(shù)的理論研究和實(shí)際應(yīng)用正越來越受到人們的重視。FPGA 技術(shù)常常使一些原來比較難解決的技術(shù)瓶頸得以輕松實(shí)現(xiàn),從而使產(chǎn)品的開發(fā)周期大為縮短,性能價(jià)格比大幅提高。運(yùn)算
2018-07-14 09:50:003257 協(xié)方差(Covariance)在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中用于衡量兩個(gè)變量的總體誤差。而方差是協(xié)方差的一種特殊情況,即當(dāng)兩個(gè)變量是相同的情況。協(xié)方差表示的是兩個(gè)變量的總體的誤差,這與只表示一個(gè)變量誤差的方差不同。
2017-11-29 15:05:43218691 高性能浮點(diǎn)處理一直與高性能CPU相關(guān)聯(lián)。在過去幾年中,GPU也成為功能強(qiáng)大的浮點(diǎn)處理平臺(tái),超越了圖形,稱為GP-GPU(通用圖形處理單 元)。新創(chuàng)新是在苛刻的應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)基于FPGA的浮點(diǎn)處理。本文
2017-12-04 16:29:05446 在統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論中,協(xié)方差矩陣的每個(gè)元素是各個(gè)向量元素之間的協(xié)方差,是從標(biāo)量隨機(jī)變量到高維度隨機(jī)向量的自然推廣。
2017-12-05 15:58:43249435 到一維空間,降低了字典的長度和求解復(fù)雜度,并且能自動(dòng)實(shí)現(xiàn)俯仰角和方位角配對;其次改進(jìn)了樣本協(xié)方差矩陣的稀疏表示模型,對該模型進(jìn)行了降維處理;然后由協(xié)方差矩陣稀疏重構(gòu)的殘差約束特性得到約束殘差項(xiàng)置信區(qū)間,避免采用正
2017-12-14 10:22:141 復(fù)雜的單目標(biāo)優(yōu)化問題是進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)問題.已有差分進(jìn)化和協(xié)方差進(jìn)化被認(rèn)為是處理該問題的較有效的方法,其中差分信息類似于梯度可以有效的指導(dǎo)算法朝著最優(yōu)解方向搜索,而協(xié)方差則是基于統(tǒng)計(jì)的方式
2017-12-14 15:18:390 的精度有待進(jìn)一步提高。針對上述問題,通過利用隨機(jī)矩陣理論的最新研究成果,提出一種基于接收信號樣本協(xié)方差矩陣最小特征值分布的頻譜感知算法。最小特征值的分布函數(shù)不基于漸近假設(shè),更加符合實(shí)際的通信情境。推導(dǎo)所得的
2018-01-16 10:54:550 2014年4月23號,北京Altera公司 (Nasdaq: ALTR) 今天宣布在FPGA浮點(diǎn)DSP性能方面實(shí)現(xiàn)了變革。Altera是第一家在FPGA中集成硬核IEEE 754兼容浮點(diǎn)運(yùn)算功能
2018-02-11 13:34:006954 為什么 CPU 的浮點(diǎn)運(yùn)算能力比 GPU 差,為什么不提高 CPU 的浮點(diǎn)運(yùn)算能力?
2018-03-16 15:12:0214891 浮點(diǎn)加法是數(shù)字信號處理中的一種非常頻繁且非常重要的操作,在現(xiàn)代數(shù)字信號處理應(yīng)用中,浮點(diǎn)加法運(yùn)算幾乎占到全部浮點(diǎn)操作的一半以上。浮點(diǎn)乘法器是高性能DSP(數(shù)字信號處理器)的重要部件,是實(shí)時(shí)處理的核心
2018-04-10 10:47:218 結(jié)構(gòu)復(fù)雜,采用DSP實(shí)現(xiàn)會(huì)增加系統(tǒng)負(fù)擔(dān),降低系統(tǒng)速度。在某些對速度要求較高的情況,必須采用專門的浮點(diǎn)運(yùn)算處理器。 EDA/FPGA技術(shù)不斷發(fā)展,其高速、應(yīng)用靈活、低成本的優(yōu)點(diǎn)使其廣泛應(yīng)用數(shù)字信號處理領(lǐng)域。在FPCA技術(shù)應(yīng)用的初期,
2018-04-10 14:25:5317 如果在FPGA設(shè)計(jì)中,需要多端口,大數(shù)據(jù)量的交換,那么交換矩陣則是一個(gè)不錯(cuò)的實(shí)現(xiàn)方案。
2019-01-26 11:05:581909 以往FPGA在進(jìn)行浮點(diǎn)運(yùn)算時(shí),為符合IEEE 754標(biāo)準(zhǔn),每次運(yùn)算都需要去歸一化和歸一化步驟,導(dǎo)致了極大的性能瓶頸。因?yàn)檫@些歸一化和去歸一化步驟一般通過FPGA中的大規(guī)模桶形移位寄存器實(shí)現(xiàn),需要大量
2020-01-14 16:19:553213 高性能浮點(diǎn)處理一直與高性能 CPU 相關(guān)聯(lián)。在過去幾年中,GPU 也成為功能強(qiáng)大的浮點(diǎn)處理平臺(tái),超越了圖形,稱為 GPGPU(通用圖形處理單元)。新創(chuàng)新是在苛刻的應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)基于 FPGA 的浮點(diǎn)處理
2020-12-22 13:33:0014 在信息技術(shù)安全性評估通用準(zhǔn)則中,必須使用具體的側(cè)信道分析方法來評估密碼芯片工作時(shí)的能量泄漏情況。為降低評估過程對側(cè)信道分析方法的依賴性,通過分析能量跡各點(diǎn)之間的關(guān)系,構(gòu)建一種基于協(xié)方差矩陣變異系數(shù)
2021-03-21 11:24:512 該問題由某客戶提出,發(fā)生在 STM32F407IGT6 器件上。據(jù)其工程師講述:由于在其產(chǎn)品中,需要使用STM32進(jìn)行大量的浮點(diǎn)數(shù)以及浮點(diǎn)DSP運(yùn)算,所以針對STM32的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算能力及 DSP
2021-04-28 15:17:0210 協(xié)方差公式 協(xié)方差就是投資組合中每種金融資產(chǎn)的可能收益與其期望收益之間的離差之積再乘以相應(yīng)情況出現(xiàn)的概率后進(jìn)行相加,所得總和就是該投資組合的協(xié)方差。 協(xié)方差的計(jì)算公式可以分為三個(gè)步驟: 1)對應(yīng)
2021-06-21 21:12:5913923 有些FPGA中是不能直接對浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行操作的,只能采用定點(diǎn)數(shù)進(jìn)行數(shù)值運(yùn)算。對于FPGA而言,參與數(shù)學(xué)運(yùn)算的書就是16位的整型數(shù),但如果數(shù)學(xué)運(yùn)算中出現(xiàn)小數(shù)怎么辦呢?要知道,FPGA對小數(shù)是無能為力
2021-08-12 09:53:394504 使用插值算法實(shí)現(xiàn)圖像縮放是數(shù)字圖像處理算法中經(jīng)常遇到的問題。我們經(jīng)常會(huì)將某種尺寸的圖像轉(zhuǎn)換為其他尺寸的圖像,如放大或者縮小圖像。由于在縮放的過程中會(huì)遇到浮點(diǎn)數(shù),如何在FPGA中正確的處理浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算是在FPGA中實(shí)現(xiàn)圖像縮放的關(guān)鍵。
2022-03-18 11:03:414056 FPGA在常規(guī)運(yùn)算時(shí)不能進(jìn)行浮點(diǎn)運(yùn)算,只能進(jìn)行定點(diǎn)整型運(yùn)算,在處理數(shù)據(jù)的小數(shù)乘加運(yùn)算和除法運(yùn)算時(shí)FPGA一般是無能為力的,其中一種常用的處理方法就是數(shù)據(jù)進(jìn)行浮點(diǎn)到定點(diǎn)的轉(zhuǎn)換。
2022-10-13 16:23:503752 隨著 機(jī)器學(xué)習(xí) (Machine Learning)領(lǐng)域越來越多地使用現(xiàn)場可 編程 門陣列( FPGA )來進(jìn)行推理(inference)加速,而傳統(tǒng)FPGA只支持定點(diǎn)運(yùn)算的瓶頸越發(fā)凸顯
2023-03-11 13:05:07351 1、什么是矩陣的乘法,矩陣所有運(yùn)算中,乘法可能是最有用的了,后面大家會(huì)知道,卡爾曼濾波也會(huì)用到, 2、矩陣在計(jì)算機(jī)里的存儲(chǔ)方式 ?
2023-04-19 10:54:530 本文是本系列的第五篇,本文主要介紹FPGA常用運(yùn)算模塊-復(fù)數(shù)乘法器,xilinx提供了相關(guān)的IP以便于用戶進(jìn)行開發(fā)使用。
2023-05-22 16:23:281204 點(diǎn)擊上方 藍(lán)字 關(guān)注我們 高性能浮點(diǎn)處理一直與高性能 CPU 相關(guān)聯(lián)。在過去幾年中,GPU也成為功能強(qiáng)大的浮點(diǎn)處理平臺(tái),超越了圖形,稱為GP-GPU(通用圖形處理單元)。新創(chuàng)新是在苛刻的應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)
2023-06-10 10:15:01374 ,浮點(diǎn)加法器是現(xiàn)代信號處理系統(tǒng)中最重要的部件之一。FPGA是當(dāng)前數(shù)字電路研究開發(fā)的一種重要實(shí)現(xiàn)形式,它與全定制ASIC電路相比,具有開發(fā)周期短、成本低等優(yōu)點(diǎn)。 但多數(shù)FPGA不支持浮點(diǎn)運(yùn)算,這使FPGA在數(shù)值計(jì)算、數(shù)據(jù)分析和信號處理等方
2023-09-22 10:40:03394 運(yùn)算的運(yùn)算步驟遠(yuǎn)比定點(diǎn)運(yùn)算繁瑣,運(yùn)算速度慢且所需硬件資源大大增加,因此基于浮點(diǎn)運(yùn)算的LMS算法的硬件實(shí)現(xiàn)一直以來是學(xué)者們研究的難點(diǎn)和熱點(diǎn)。 本文正是基于這種高效結(jié)構(gòu)的多輸入FPA,在FPGA上成功實(shí)現(xiàn)了基于浮點(diǎn)運(yùn)算的LMS算法。測試
2023-12-21 16:40:01228 協(xié)方差矩陣和相關(guān)系數(shù)矩陣是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的概念,在多變量統(tǒng)計(jì)分析中起著至關(guān)重要的作用。 在進(jìn)行多變量統(tǒng)計(jì)分析時(shí),我們通常會(huì)涉及多個(gè)變量之間的關(guān)系和相互作用。協(xié)方差矩陣和相關(guān)系數(shù)矩陣就是用來描述這些變量
2024-01-12 11:02:30336 協(xié)方差矩陣是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的工具,用于描述多個(gè)隨機(jī)變量之間的關(guān)系。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模時(shí),協(xié)方差矩陣能夠提供重要的信息,幫助我們理解變量之間的線性關(guān)系,以及它們的方差。本文將詳細(xì)介紹協(xié)方差矩陣的各個(gè)
2024-02-04 11:06:52415
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