基于Jupyter lab简谐振动及其合成与分解人机交互式教学模式的探索

本文基于Jupyter lab/notebook交互式教学平台并导入三维模拟仿真计算第三方库Vpython,对大学物理教学中简谐振动这一模块的内容进行了较全面的人机互动、可视化教学模式研究.该教学模式提供了促进学生物理概念理解与物理图像建立的新手段,对提高学生学习兴趣,培养学生计算思维,探索“新工科”教学模式改革提供了借鉴,其交互式形象化教学展示方式和编程技巧可以推广到其它大学物理的教学模块.

基于HLS和PYNQ图像缩放的硬件加速器设计

针对CPU进行图像处理已经无法满足系统实时性需求这一情况,提出了一种基于HLS和PYNQ的图像处理硬件加速器设计。该设计利用了FPGA具有数据并行处理的优势,克服了FPGA不易开发、移植性较差的缺陷。首先选择图像缩放处理算法作为实验的测试对象;然后在ZYNQ平台上根据软硬件协同的特点分配不同的系统任务,通过HLS开发工具使用C++实现和优化图像处理算法,并转化成RTL文件,再打包成IP核输出;在Vivado2018.3上搭建硬件实验平台,通过JupyterLab对实验进行验证和分析。结果表明,缩放算法的处理速度由CPU端的1110ms缩减为FPGA端的213ms,执行速度提升了5倍。