基于数字能量处理与计算装置的铅酸锂电混用应用案例分析

通过分析通信局站传统供备电系统存在的实际工程建设问题,本文提出基于数字能量处理与计算装置的改造方案,并结合某省2024年通信基站改造需求进行收益分析,探讨数字能量处理与计算装置方案应用于铅酸锂电混用以及削峰填谷应用效果。

基于CUDA的汇流分析并行算法的研究与实现

针对基于数字高程模型(DEM)生成流域等流时线的快速运算问题,提出了一种基于统一设备计算架构(CUDA)平台同时可发挥图形处理器(GPU)并行运算特性的汇流分析的快速并行算法。采用改进后的归并排序算法进行数据排序及新的内存分配策略和改进的并行算法进行汇流分析。用该并行算法和CPU上的串行算法,对生成基于DEM的等流时线运算时间和矩阵乘法运算时间进行分析验证。实验结果表明,基于CUDA的汇流分析并行算法能提高系统的计算效率,具有较好的效果。

空间太阳望远镜的星载固态存储器研制

空间太阳望远镜有五个载荷仪器 ,其每天产生的数据达 172 8GB ,数据流以固态存储器为核心在星上数据处理系统各单元间调度 ,完成缓存、压缩、存储和下传 .本文分析了对固态存储器的需求 ,建立了其状态机模型 ,并确定了总体设计方案 .根据该方案用DSP和FPGA构成控制逻辑 ,用DRAM芯片阵列构成存储模块 。

数字微反射镜装置的分析与设计

简述了数字微镜装置的微机械工作原理和数字光信号处理技术 ,建立了基于微米技术制作的数字微镜的机电动力学模型 ,并给出了微机械碰撞中考虑纳米尺寸效应的实用建模方法 .数值仿真分析了某微反射镜单元的运动状态和过程 ,分析结果与该微镜实测结果吻合较好 .此外 ,还设计了一种新型微镜阵列 。

基于卷积神经网络的计算鬼成像方法研究

针对低采样下重构图像的成像质量和成像速度问题,提出一种基于卷积神经网络的计算鬼成像方法.首先,利用关联计算方法重建的一组训练集图像和相应的无损图像训练一个卷积神经网络;然后,将通过关联计算重建的测试集图像作为卷积神经网络的输入层,使其能够学习传感模型并最终能够预测出相应的图像;最后,将经卷积神经网络还原的图像分别与计算鬼成像和结合压缩感知算法重建的图像进行详细的对比实验分析.实验结果表明:本文方法在0.08采样率下能优质量地还原出被测物体的像,且成像质量均高于其他方法;同时,在不牺牲图像质量的条件下,执行程序所需的单张图像重建耗时约0.06s,极大地提高了图像重建的速度.分别通过数值模拟和光学实验,验证了本方法的有效性,对工程应用具有重要意义.

基于GPU的图像处理算法研究

对基于统一计算设备架构(CUDA)的图形处理器(GPU)在图形处理方面的算法进行了研究和实现.针对目前图像处理算法日益复杂,性能要求越来越高,而传统的基于CPU的图像处理算法无法满足需求的情况,充分利用GPU突出的并行处理能力,采用CUDA技术,利用C++语言实现了图像处理算法.研究并设计了高斯模糊处理算法、彩色负片处理算法、透明合并处理算法的GPU并行运算流程,与CPU的性能对比表明基于GPU图像处理算法的效率更高.

基于CUDA的2D-3D配准技术的研究

Nvidia从GeForce8系列开始,在显卡上推出统一计算设备框架技术,使GPU的通用计算(GPGPU)从图形硬件流水线和高级绘制语言中解放出来,开发人员无须掌握图形学编程方法即可在单任务多数据模式(SIMD)下完成高性能并行计算。在医学图像分析中,图像配准通常是一个耗时的过程,不利于临床应用,为了加速医学图像的2D-3D配准过程,研究了CUDA的设计思想和编程方式,提出了一种基于CUDA并行编程模型的加速配准新技术,在构建的虚拟X线摄像系统下,采用并行计算的方式快速生成高质量DRR图像,以对应像素的灰度值残差作为相似性测度,使用Powell优化方法寻找最优变换。实验结果表明,该技术既很好地保持了配准精度,同时又大大提高了配准速度,加速比达到了十几甚至几十倍。

基于GPU的图像处理并行算法研究

针对目前图像处理算法日益复杂,对CPU的性能要求越来越高,而传统的基于CPU的图像处理方法无法满足需求的情况,本文对基于统一计算设备架构(CUDA)的图形处理器(GPU)在图形处理方面的算法进行研究和实现。通过充分利用GPU突出的并行处理能力,采用CUDA技术,利用C++语言实现相关算法。研究并设计高斯模糊处理算法、彩色负片处理算法、透明合并处理算法的GPU并行运算流程,并通过与CPU实现相同效果的性能的对比,证明基于GPU图像处理算法的高效性。

数字照相初探

数字照相是在数码技术和计算机技术的基础上发展起来的一种新的对图像信息进行记录、处理的方式．本文就数字照相的原理及对像片的处理作一介绍．

基于GPU的不规则三角网向规则格网数字高程模型转换算法优化

基于规则格网的数字高程模型(DEM)相对于不规则三角网(TIN)具有结构简单,便于存储、管理和分析等优点。针对TIN向规则格网转换的串行算法效率较低的问题,利用图形处理器(GPU)并行编程对一种串行算法进行实现;然后从GPU全局内存和共享内存的访问方面对算法进行优化;最后用C++语言和统一计算设备架构(CUDA)开发了实验系统,对优化前后算法的效率进行对比。结果表明,优化后的算法效率较优化前最大提高了72倍。

Hiding an image in cascaded Fresnel digital holograms

A system of two separated computer-generated holograms termed cascaded Fresnel digital holography （CFDH） is proposed and its application to hiding information is demonstrated by a computer simulation experiment. The technique is that the reconstructed image is the result of the wave Fresnel diffraction of two sub-holograms located at different distances from the imaging plane along the illuminating beam. The two sub-holograms are generated by an iterative algorithm based on the projection onto convex sets. In the application to the hiding of optical information, the information to be hidden is encoded into the sub-hologram which is multiplied by the host image in the input plane, the other sub-hologram in the filter plane is used for the deciphering key, the hidden image can be reconstructed in the imaging plane of the CFDH setup.