数字微镜器件在光学矢量矩阵乘法器中的特性及应用分析

为了分析数字微镜器件在矢量矩阵乘法器中作为空间光调制器的可行性,根据数字微镜器件(DMD)以及光学矢量矩阵乘法器的基本结构原理,设计了应用2块DMD的光学矢量矩阵乘法器,此系统中由两片数字微镜器件分别完成光学矢量和矩阵的输入。从理论分析及实验两方面对DMD的光学特性表现以及它对乘法器的计算性能影响进行了研究,得到的结果与预期相符合。实验结果表明通过矩阵编码、选择级次等方法可有效降低干涉衍射对矢量矩阵乘法器影响。这对光学矢量矩阵乘法器的结构优化设计、编码规则研究具有一定的参考价值,有利于促进光学乘法器的关键应用技术研究,对光学矢量矩阵乘法器的设计具有一定的指导意义。

准单色光在光学矢量-矩阵乘法器中的传播与光场分布

研究了光学矢量-矩阵乘法器中光波面的调制特性,从柯林斯公式出发,分析了准单色光在乘法器的空间光调制器平面上的光场分布.结果表明,只使用单个光束会引起空间光调制器上单像素可探测的能量较小,容易出现误差,且焦距比较短,工艺设计困难;采用多光束并束不但可以改善均匀性,使得每个像素可探测的能量显著增加,而且可放宽对所需的焦距限制,从而可降低工艺设计的难度.

大规模稀疏线性方程组的GMRES-GPU快速求解算法

重开始广义极小残量法(GMRES)是求解大规模线性方程组的常用算法之一,具有收敛速度快、稳定性好等优点.文中基于CUDA将GMRES算法在GPU上进行并行算法实现,尤其针对稀疏矩阵矢量乘法运算,通过合并访问和共享内存策略相结合的手段使得算法效率大幅度提升.对于大规模数据集,在GeForce GTX 260上的运行结果相对于Intel Core 2 Quad CPU Q9400@2.66 GHz得到了平均40余倍的加速效果,相对于Intel Core i7 CPU 920@2.67 GHz也可得到平均20余倍的加速效果.

容错数字信号处理系统的设计方法及实现

高可靠性的信号处理对于并行处理器的高速实时应用越来越重要．已知在状态空间模型下线性数字信号处理算法可以表示为矩阵与矢量乘积形式，在该模型下，我们假设同一种运算在计算过程中具有相同的错误概率，即计算过程是稳定的，并利用矩阵划分的方法提出了一种具有高纠错能力的容错设计方案．如果将矩阵划分为ｋ块，则该方案最多可纠ｋ个错误，检测２ｋ个错误．与过去的方案相比，该方案容易实现，并且具有较小的执行时间及硬件开销．

复数神经网络及负2基光学实现

提出了集成突触连接和侧作用的复数统一神经网络，改变输入信号中的路径码可目动选择不同的互连方式．并提出了实现复数多值矩阵矢量乘法的高精度且无进位和符号位的负２进制内积算法，光学实现采用了空间编码的非相干光学相关器．充分发挥了光学并行处理特性．给出了侧抑制Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型的数值模拟和实验演示．

Digital Acousto-optic Matrix Computer

Acousto-optic system for performing basic operations of vector-matrix multiplication with digital(16-bit)accuracy are described.The system comprised of two multi-transducer Bragg cells that can perform at least 1×10 8 operation/s of basic vector-matrix multiplication with digital (16-bit ) accuracy and which is simple and compact.