基于ADSP-BF561的控制信号处理系统

介绍了以ADSP-BF561为核心处理器,加上键盘、LCD显示屏、实时时钟、标准RS232接口以及数字IO信号的产生、复位电路等外围电路来实现某雷达系统的控制子系统,并列举了部分DSP程序代码。

并行原型系统上BFS算法设计实现与测试分析

相对于传统应用,大数据应用表现出并行性高、访存数据量大、访存模式不规则、程序访存时空局部性差等特性,对传统的计算机体系结构提出了新的挑战。Graph500是评测计算机系统大数据处理能力的基准测试排名,BFS算法是Graph500的核心程序,是典型的数据密集型应用。从1-D数据划分、优化的混合算法设计和远程通信方式设计三个方面开展研究,在课题组设计的大数据处理并行结构原型系统上设计实现了多节点的并行BFS算法,在222顶点、226边的数据规模下取得了803.8MTEPS的性能,并在此基础上进行多节点并行BFS算法的性能测试分析,为进一步的研究工作奠定了基础。

再生水景观水体水质保障的GFH+BF处理系统

采用GFH+BF处理系统开展再生水景观水体水质保障研究,以GFH(granular ferric hydroxide)出水为人工湖源水,以BF为湖水净化补给枢纽.结果表明,GFH对TP、DOM(dissolved organic matter)和N等污染物都有很好的去除效率,TP、NH 4+-N、NO 2--N、DOC、UV254和色度的去除率分别为89.8%、23.3%、58.7%、17.6%、26.1%和41.2%;GFH出水进入人工湖后,TP和NH 4+-N浓度有所升高,NO 2--N和NO 3--N则作为氮源被蓝藻吸收,去除率分别为68.3%和84.9%;BF系统作为人工湖水体的净化系统,能够去除33.0%TP、39.5%NH 4+-N、42.2%NO 3--N、26.0%TN;BF含水层多孔介质内部微生物降解作用还可以去除24.5%DOC、12.1%UV254和33.0%色度.GFH+BF处理系统大大降低了再生水和湖水中各类污染物浓度,实现了湖水的水力循环,可有效控制湖体富营养化的发生.

BFS-HUP模型在潼关站洪水概率预报中的应用

采用马斯京根演算法作为确定性预报模型,并选用贝叶斯预报系统(BFS)的水文不确定性处理器(HUP)作为概率预报模型,获得预报变量的概率分布,实现黄河潼关站洪水的概率预报。将预报变量概率分布的中位数作为定值预报与确定性预报进行对比,发现预报精度有所提高,表明贝叶斯模型的预报校正能力较强。通过设定不同确定性预报精度的情景方案,探讨了确定性预报精度对概率预报可靠度的影响。结果表明,随着确定性预报精度的提高,概率预报区间宽度和离散度均有所减小;HUP洪水概率预报的可靠度对确定性预报的偶然性误差比较敏感,对系统偏差相对不敏感。