导读:本文包含了算法硬件映射论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,硬件,神经网络,脉冲,软硬件,多路,实时。
算法硬件映射论文文献综述
黄星月[1]（2018）在《脉冲神经网络硬件系统的路由仲裁策略及映射算法研究》一文中研究指出为了深入地研究学习生物处理信息及学习机制,人工神经网络被提出,而脉冲神经网络作为第叁代人工神经网络,具有和生物神经元类似的电位脉冲触发机制,这种机制使得脉冲神经网络与传统人工神经网络相比,具有更强的计算能力,适合对复杂时空信息进行处理。鉴于其良好的生物学特性和强大的计算能力,一个研究目标是希望能够建立模拟哺乳动物大脑关键信息处理机制的类脑系统。然而若采用常规软件计算的方式来进行模拟,其执行速度较慢,并且系统的可扩展性较差。但是常见并行计算方式,例如计算集群等,则存在功耗高等缺点。因此,为了克服现有软件或硬件方式在实现脉冲神经网络过程中出现的问题,需要研究一种新的全定制硬件架构。本文主要在当前脉冲神经网络的硬件实现方案研究的基础上,借鉴了片上网络这一结构体系和粒子群算法、遗传算法、免疫算法等智能优化算法,主要在脉冲神经网络硬件系统实现方面开展了研究工作,以实现高效的脉冲神经网络硬件互连系统,主要工作有:1.本文首先介绍了课题的研究背景,包括课题的由来及主要研究内容,然后给出了创新点。接着描述了脉冲神经网络的基本知识,并对现有的大规模脉冲神经网络实现方案进行了总结分析。同时,对硬件系统实现过程中涉及到的背景知识即片上网络,智能优化算法等进行了简要介绍。2.考虑到脉冲神经网络的特性,即脉冲神经网络不同神经元之间具有差异较大的发送频率,基于片上网络的结构体系设计了基于脉冲发送频率的动态优先级仲裁策略,该策略能够降低高频路径的平均延迟及系统丢包风险,提高系统工作稳定性,来解决脉冲神经网络脉冲传输的交通负载非均衡问题。同时,该方案使用二维网格片上网络系统实现神经元之间的互连通讯。3.在采用片上网络架构实现脉冲神经网络硬件系统的过程中,为了降低脉冲神经网络硬件系统的功耗及延时,本文基于粒子群算法、遗传算法、免疫算法等智能优化算法的设计了脉冲神经网络映射算法。实验结果证明,本文设计的脉冲神经网络映射算法能够有效降低脉冲神经网络硬件系统的功耗及延时。(本文来源于《广西师范大学》期刊2018-06-01）
张跃军,潘钊,汪鹏君,丁代鲁,李刚[2]（2018）在《基于状态映射的AES算法硬件混淆设计》一文中研究指出代码混淆利用系统自身逻辑来保护内部重要信息和关键算法,常用于软件代码的安全防护,确保开发者和用户的利益。如何在硬件电路上实现混淆、保护硬件IP核的知识产权,也是亟待解决的问题。该文通过对硬件混淆和AES算法的研究,提出一种基于状态映射的AES算法硬件混淆方案。该方案首先利用冗余和黑洞两种状态相结合的状态映射方式,实现有限状态机的混淆;然后,采用比特翻转的方法,实现组合逻辑电路的混淆;最后,在SMIC 65 nm CMOS工艺下设计基于状态映射的AES算法硬件混淆电路,并采用Toggle、数据相关性和代码覆盖率等评价硬件混淆的效率和有效性。实验结果表明,基于状态映射的AES算法硬件混淆电路面积和功耗分别增加9%和16%,代码覆盖率达到93%以上。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2018年03期）
董燕,刘洲峰,吕云鹏[3]（2013）在《一种纬斜检测的改进投影映射算法及其硬件实现》一文中研究指出对于织物纬斜检测问题,提出了一种基于DFT与投影映射的纬斜检测算法;该算法将织物图像傅里叶变换的频谱图进行二值化和形态学滤波,以消除噪声点,然后在横轴上进行多角度投影映射得到织物纬斜量,克服了噪声对检测精度的干扰;同时,文章设计了基于DSP+FPGA的摄像式整纬器检测装置硬件系统,充分利用了DSP的高速数据处理能力及FPGA的强大逻辑控制功能,实现控制与运算的分离,并将文章所提出的纬斜检测算法在该硬件系统中验证;实验结果表明,该系统能够实时地对织物纬斜进行检测,测量误差在0.5度以内,纬斜检测精度高,具有一定的应用价值。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2013年05期）
朱若平[4]（2013）在《硬件多路映射的软硬件划分算法研究》一文中研究指出随着嵌入式系统的不断发展，软件和硬件结合的越来越紧密，传统设计方法已经无法满足越来越复杂的设计需要。为了克服传统设计方法的不足，嵌入式设计者们提出并逐渐完善软硬件协同设计方法。软硬件划分技术是软硬件协同设计中的关键技术之一，它是指在系统设计时，将系统各项任务划分到软件或者硬件上实现，划分结果直接决定系统设计的优劣。因此研究嵌入式系统的软硬件划分技术，具有十分重要的应用价值。目前对软硬件划分的研究主要集中在二元(binary partitioning)划分上，这种划分方式默认了系统中的每项任务有一种软件实现方式和一种硬件方式，而忽略了一项任务可能存在多种硬件实现方式的可能性，即硬件多路映射问题。本文对硬件多路映射问题进行研究，并比较局部搜索算法BUB与遗传算法，通过实验发现遗传算法能够得到更好的划分结果。在进一步研究过程中，针对遗传算法局部搜索能力较弱的情况以及硬件多路映射问题的特点，本文采用强化学习方法设计了变异算子以代替标准遗传算法中随机变异的方式，使不同的染色体能够自适应的选择的动作进化，提高了遗传算法的局部搜索能力和收敛速度。经实例验证，改进的遗传算法的收敛速度和最优解都优于标准遗传算法。多次运行表明该算法具有较强的稳定性，具有很好的效果。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2013-05-01）
唐小军[5]（2003）在《实时信号处理—算法的实时性与算法—硬件映射》一文中研究指出本文部分研究内容来源于国防预先研究课题“实时测量中的数字信号处理技术”。该课题的目标之一是研究算法的，尤其是测量算法的实时性能。按照课题要求，论文首先研究如何提高FFT谱分析算法的实时性。基于复调制的细化算法是经典的谱细化算法。在这种算法里，对长采样数据复调制，把欲分析的频段的中心频率移到零频点，然后重采样、低通滤波得到欲分析的频段，再做FFT分析。基于复解析带通滤波的方法是使用解析带通滤波器直接对长采样数据抽取滤波，然后做少量点的频移。基于多相滤波的细化算法改进了复调制细化算法的滤波环节。而基于均匀DFT滤波器组的算法充分利用了滤波器组的中心频率的分布特点，省略了复频移环节和整序环节，同时利用多相分解的方法改善了滤波环节，兼有各种方法的优点而大大的提高了算法的实时性。论文使用MATLAB对算法进行了功能仿真，在TMS320C6711 DSK上实现算法以进行实时仿真。仿真结果符合理论推导。提出或改进的谱细化算法可用于研制高性能的实时频谱分析仪。论文第二部分研究把数字信号处理算法高效率地映射到信号处理硬件结构上的方法，侧重于固定资源约束下的算法-硬件映射的研究。考虑到算法映射问题的NP复杂度和求解时间的指数性增加，本文主要研究两步规划方法，即先进行数据流图的最优规划，然后进行处理器的映射。论文运用运筹学中的0-1整数规划方法建立算法-硬件映射模型。根据已提出的数据流图的界，确定规划和映射模型的目标函数，即最小化循环周期界和周期延迟界，进而建立规划和映射问题的一系列的约束条件。对IIR滤波算法在4个PE的处理器阵列上的映射建立了模型，并使用LINGO规划软件进行了模型求解。接着对模型进行了改进以适合信号处理算法向超长指令字（VLIW）的数字信号处理器进行映射，建立规划与映射模型用于向TMS320C6X进行指令映射。对2阶IIR滤波算法在TMS320C6X上的映射建立了模型，并使用LINGO进行模型求解。提出的算法-硬件映射方法可以用于指导实时信号处理系统的最优设计，也可以用于研究VLIW DSP的自动优化编译系统。(本文来源于《电子科技大学》期刊2003-06-01）
算法硬件映射论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
代码混淆利用系统自身逻辑来保护内部重要信息和关键算法,常用于软件代码的安全防护,确保开发者和用户的利益。如何在硬件电路上实现混淆、保护硬件IP核的知识产权,也是亟待解决的问题。该文通过对硬件混淆和AES算法的研究,提出一种基于状态映射的AES算法硬件混淆方案。该方案首先利用冗余和黑洞两种状态相结合的状态映射方式,实现有限状态机的混淆;然后,采用比特翻转的方法,实现组合逻辑电路的混淆;最后,在SMIC 65 nm CMOS工艺下设计基于状态映射的AES算法硬件混淆电路,并采用Toggle、数据相关性和代码覆盖率等评价硬件混淆的效率和有效性。实验结果表明,基于状态映射的AES算法硬件混淆电路面积和功耗分别增加9%和16%,代码覆盖率达到93%以上。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
算法硬件映射论文参考文献
[1].黄星月.脉冲神经网络硬件系统的路由仲裁策略及映射算法研究[D].广西师范大学.2018
[2].张跃军,潘钊,汪鹏君,丁代鲁,李刚.基于状态映射的AES算法硬件混淆设计[J].电子与信息学报.2018
[3].董燕,刘洲峰,吕云鹏.一种纬斜检测的改进投影映射算法及其硬件实现[J].计算机测量与控制.2013
[4].朱若平.硬件多路映射的软硬件划分算法研究[D].哈尔滨工程大学.2013
[5].唐小军.实时信号处理—算法的实时性与算法—硬件映射[D].电子科技大学.2003
论文知识图
