基于GPU的星图配准算法并行程序设计

星图配准是星图处理应用中的一个重要步骤,因此星图配准的速度直接影响了星图处理的整体速度.近几年来,图形处理器(GPU)在通用计算领域得到快速的发展.结合GPU在通用计算领域的优势与星图配准面临的处理速度的问题,研究了基于GPU加速处理星图配准的算法.在已有配准算法的基础上,根据算法特点提出了相应的GPU并行设计模型,利用CUDA编程语言进行仿真实验.实验结果表明:相较于传统基于CPU的配准算法,基于GPU的并行设计模型同样达到了配准要求,且配准速度的加速比达到29.043倍.     

低噪声前级视频链路的建模与仿真

前级视频链路的低噪声设计是实现CCD相机视频处理链路低噪声设计的重要保障。本文首先建立了前级放大器的噪声模型,并根据噪声模型理论计算了前级视频处理链路的噪声;其次,建立了低噪声前级视频处理链路的噪声仿真模型,从理论计算和PSPICE软件仿真两个方面对前级视频链路进行了噪声估计,从噪声估计的结果可以看出,所设计的前级视频链路噪声<2e-,为后续视频链路设计奠定了良好基础。