一种用FNT变换完成大点数循环卷积IP核的VLSI实现

由于FNT变换本身的局限,不能完成大点数循环卷积。文章提出一种运用FNT变换实现循环卷积的方案。不仅具有FNT本身零误差的优点,而且有适合于硬件实现,具有不用保存中间结果,节省面积的优点。

超大型二维循环卷积的FPT和FNT混合算法

本文将FPT和FNT相结合提出了一种计算超大型二维循环卷积的迭代算法,它的基础是应用了FPT.与二维循环卷积的FPT算法相比,乘法量减少了一个数量级,同时实际取消了FNT算法中卷积规模所受到的字长的限制.

快速Fermat数变换软件(FFNT)的研制与优化

<正> 本世纪七十年代初,Rader、Agaarwal、Burrus等人提出了构造整数模M剩余类环Z_M上的离散型Fourier变换(DFT),即数论变换.它比快速Fourier变换(FFT)具有许多优越性,这已为大家公认.在数论变换中,比较简单又实用的一种便是快速Fermat数变换(简记FFNT).1976年美国麻省理工学院林肯研究室作出了一个FFNT硬件,其字长为16位,序列长度为64(见文献[1]).1987年4月本文第一作者研制成功了FFNT软件,其字长为36,序列长度可在2~m,m=2,3,…,7中任意选取(见文献[2]).

一个用 FNT 实现的卷积器

叙述了ＦＮＴ的基本概念和电路结构，说明了用ＦＮＴ实现一个８点５位基２流水线工作方式卷积器的方法，介绍了适用于ＦＮＴ硬件逻辑的新码。

FNT型冷却塔结构强度的设计计算

针对FNT型冷却塔结构强度的设计问题进行了理论计算,根据材料力学理论方法,得到了冷却塔各部件的强度值,结果表明:冷却塔各部件的强度均足够,该计算方法对冷却塔的结构设计是有参考价值的.

一种可参数化快速FNT的FPGA实现

讨论了一种基于FPGA的快速FNT算法的实现方案,同时对FNT算法的应用进行了初步的探讨。设计采用与FFT算法中类似的基4时序抽取方法,采用双端口内置RAM及数据串入串出的流水线工作方式。本设计可通过调配参数实现64点及256点的FNT变换,并可同时并行完成两组FNT变换。已经成功应用于数字签名算法中GF(p)域多项式模乘的实现,并使用Xilinx公司Virtex2系列xc2v1000器件下载验证通过了64点的FNT变换。

基于改进的快速Fermat数变换的卷积算法及其FPGA实现

与离散傅里叶变换(DFT)相比,费尔马数论变换(FNT)用移位代替乘法,因此其运算速度更快,但是快速费尔马数变换算法(FFNT)的变换长度有限且与位宽成比例,而基于Good-Thomas映射的多维分解技术在增加变换长度的同时会使模运算中出现坏因子,伪费尔马变换虽能剔除坏因子却不便用FPGA实现FNT模运算。将艾森斯坦余数系统(ERNS)与多维映射结合,提出改进的FFNT算法(MFFNT),并在Virtex6 FPGA平台上实现了长复数序列的卷积。仿真结果表明,与基于FFT的卷积算法相比,基于MFFNT的卷积算法运算时间较短,乘法器资源消耗较少。

基于梳理机纺制植生纱的研究与开发

在FNT-18梳理机上设计开发了一种新型纱线———可植入草种的粗纱的生产装置,该装置可以将草种加入到纱线中从而生产出新型草坪种植材料即植生纱。实际生产证明,该装置生产的植生纱性能良好,生产方法稳定可靠,具有创新性。

兔毛纺梳理机的控制系统改造

对青岛胶南纺织机械厂研制的FNT-18型兔毛纺梳理机控制系统进行了改造升级,采用了基于触摸屏的PLC控制步进电机的控制系统方案。实践证明,该系统运行可靠,取得良好效果。

基于柔性神经树和表面肌电信号的手势识别模型

表面肌电信号因为具有非入侵式、易于采集特点,被广泛应用于康复医疗和行为识别等领域。传统的基于表面肌电信号sEMG(Surface Electromyography)的手势识别通常采用数字信号处理DSP(Digital Signal Processing)芯片或者集合方法研究实时识别问题。这些方法易导致数学模型参数繁多、硬件连接复杂和实时识别率较低。提出一种基于肌电信号与柔性神经树FNT(FlexibleNeural Trees)模型的实时手势识别模型。柔性神经树模型通过简单的预定义建立,能够解决人工神经网络ANN(Artificial NeuralNetwork)的结构高依赖性问题。柔性神经树模型不仅能够避免复杂的计算和电路连接,还具有较高的实时识别率。针对六名参与者的六种手势进行实验,实验结果表明:该模型的均方根误差RMSE(Root Mean Square Error)最低为0.000385,实时识别率最高可达97.53%。

利用柔性神经树的实时肌电信号手势识别模型

传统的手势识别通常采用数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)芯片或者集合方法(Ensem-ble Methods)研究实时识别问题。这些方法易导致数学模型参数繁多、硬件连接复杂和实时识别率较低。提出一种基于表面肌电信号与柔性神经树(Flexible Neural Trees,FNT)模型的实时手势识别模型。表面肌电信号(surface Electromyography,sEMG)具有非入侵式、易于采集特点,故被广泛应用于行为识别和诊断等领域。柔性神经树模型通过简单的预定义来构建,能够解决人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)的结构依赖性高的问题。柔性神经树模型不仅能够避免复杂的计算和电路连接,还具有较高的实时识别率和较低的方均根误差(Root Mean Square Error,RMSE)。实验针对六名参与者的六种手势进行测试,结果表明该模型实时识别率较高,实际应用也证明该算法可行。

二维DCT的一种新算法

本文提出一种利用２ＤＤＨＴ计算２ＤＤＣＴ的新算法。由于采用ＦＮＴ来实现２ＤＤＨＴ，从而大大提高了算法的效率。

一种基于费马模数的RLWE加解密电路及其FPGA实现

随着量子计算机的发展,传统加密算法受到严重的威胁。为了对抗量子攻击,同态加密技术引起了关注,其中环错误学习(RLWE)的加密方案具有加密效率高、硬件实现简单等优点,在硬件加密上具有巨大的潜力。本文提出并实现了一种RLWE加解密电路,采用了费马数变换、访存优化和分时复用等方法。实验结果表明,在同等安全参数集下,所提出的RLWE加解密电路的硬件资源效率分别可达到6.01和12.03。

数论变换算法中的几个问题

本文讨论了数论变换的参数选取以及素数模在计算机上算法实现的问题，指出模取素数时数论变换（NTT）也可以保留FNT速度快、精度高的主要优点，同时也改进了其字长选取不灵活的缺憾，使得数论变换也可直接用于长序列卷积的快速计算。

信道实时自适应Wi-Fi设备设计

2.4 GHz频段无线局域网只有13个信道,且临近信道频谱相互重叠,信道间干扰问题突出,导致吞吐量下降,无法满足较高可靠性的通信需求。针对该问题,基于RTL8197FNT、RTL8188EUS、Hi3516D三个常规商用芯片设计了硬件和软件,实现了实时信道干扰扫描、信道质量排序和信道自适应切换功能。在信道质量排序中,主要解决了临近信道干扰问题。实测结果表明,干扰导致吞吐量下降时,设备能够在短时间内跳转至合适信道,迅速恢复目标吞吐量。证明了采用常规商用芯片设计高可靠性、低成本无线局域网设备的可行性。

GIS符号库自适应扩展技术研究

在GIS工程建设和软件开发中 ,所基于的GIS开发平台 (如ArcInfo ,MapInfo等 )提供的符号往往不能满足不同用户的需要。因此 ,在开发过程中 ,必然涉及到字体符号文件的存取和扩展问题 :如何读取字体符号数据 :如何制作特殊符号 ,以及如何存储所制作的符号等。本文重点对GIS符号库的扩展所涉及的技术方法进行探讨 ,并提出自适应扩展的思想 ,以便更好地满足用户的不同需求。文中主要以MapInfo的字体符号库结构加以论述 ,MapInfo字体符号存取技术在配电自动化地理信息系统 (DAGIS)中得以成功地实现与应用。但该技术方法也同样适用于其他GIS平台。

甲酸转运蛋白FocA的分子结构揭示其是以五聚体形式存在的一个通道蛋白

FocA是甲酸-亚硝酸转运蛋白家族(FNT)的一个代表性成员,在细菌、古细菌、真菌、藻类和寄生虫中负责短链酸的转运。甲酸-亚硝酸转运蛋白家族中所有成员蛋白的分子结构和转运机制都是未知的。在这项工作中,我们解析了大肠杆菌中FocA蛋白的三维晶体结构,分辨率高达2.25。这个晶体结构显示,FocA构成了一个对称的五聚体,其中每个单体包含6个跨膜螺旋片段。而且,尽管FocA与水通道蛋白Aquaporin在序列上缺乏同源性,但它们的单体整体结构却异常相似。这些结果意味着FocA应该是一个跨膜通道蛋白,而不是此前认为的转运蛋白。进一步的结构分析识别出了通道中的重要氨基酸残基,明确了通道路径,并揭示了两个对通道起收紧作用的位点。但是与水通道蛋白Aqua-porin不同,FocA对水分子并没有通透性,却允许甲酸通过。在结构生物学和生物化学方面的进一步研究为阐明FocA的通道活性机理提供了重要线索。

在商业设计中寻找独特个性

多数平面设计师会遇到过如何在商业利益和作品风格展现方面保持平衡的困难。《Novum》杂志介绍了一个来自韩国的设计公司Studio FNT，他们是一个能够在完成商业设计项目的同时，实现自身设计个性表达的团队。

一种规整高效的缩1码模2^n＋1乘法器的VLSI设计

针对目前缩1码模2n+1乘法器的优缺点,设计出一个有效的缩1码模2n+1乘法器。该模乘法器是由改进的基-4 Booth编码模块、规整的缩1码进位保留加法器树以及缩1码模加法器构成,部分积的个数减少到n/2+2个,具有统一的编码电路,简单的校正项生成电路,较快的计算速度,尤其是能够处理操作数和结果为0的情况,实现了操作数的全输入。比较结果表明,该模乘法器在同类型模乘法器中以最少的面积获得了更快的速度。