基于超几何分解的随机运算系统分析方法

基于Bernoulli分布的方差及期望传递方程一直是随机运算系统的数学基础,针对这种传统分析方法在实际应用中的不准确性和片面性,该文提出一种全新的数学方法:超几何分解(hypergeometic decomposition),用来解决在更复杂情况下期望与方差在随机运算系统中的传播规律。基于超几何分解,提出4组更加精确的期望及方差传递方程,在数学上证明了随机运算体系更加广泛的适用性,并且通过随机运算系统在图像处理中的应用,提出了基于方差的系统评价方法,相比于传统按位仿真方法,基于方差的系统分析方法具有耗时短、准确和全面的优点。新的方差传递方程首次将随机信号源的类型引入性能分析,证明了具有特定码流长度的随机序列可以使系统性能达到最优。

基于新型融合加法器的随机DFT算法设计

针对目前随机运算结构在多级运算的过程中,运算精度损失严重的问题,提出一种全新的融合随机加法运算结构,并通过一种新的数学分析方法:超几何分解来对此结构进行原理分析,证明了这种加法结构比传统加法结构具有更高的运算精度.采用融合加法器完成了一种随机离散傅里叶变换算法的架构设计,成功将随机运算的多种优点引入到离散傅里叶变换(DFT)处理领域,并在应用中证明了新型融合随机加法器的有效性.