双电压动态可重构FPGA任务模型及调度算法

通过对单电压动态可重构可编程逻辑门阵列(FPGA)实时任务模型的学习研究,建立基于双电压动态可重构FPGA的非可抢占任务模型.该模型很好地描述了双电压动态可重构FPGA任务的特征,在单电压任务模型的基础上增加了双电压任务模型特有的属性.并基于降序首次自适应算法提出一种新的硬件任务调度算法,该算法在保证任务集限制时间内完成所有任务的同时,利用动态电压调节的方法大幅度减少了任务集完成所需要的能量.在SunSaloris工作站下对任务调度模型及其算法进行仿真和评估,实验数据表明,这种基于双电压的任务模型的调度算法,能够有效降低FPGA任务执行的能耗,对于大规模的任务,能耗最高可节省24.1%.

基于心脏信号生物识别综述

基于心脏信号的生物识别技术是目前生物识别的重要研究方向,对基于心脏信号的身份识别技术以及用于身份识别的各种心脏信号及其产生的机理进行介绍,并对心脏信号的采集形式进行分析。通过对多种基于心脏信号的身份识别技术步骤和分类算法的比较,对基于心脏信号的身份识别方法的可行性进行研究和探讨。