LPCC浮点运算IP核的设计与实现

介绍了线性预测倒谱系数(Linear Prediction Cepstrum Coefficient,LPCC)提取算法,给出该算法的一种浮点IP核实现模型,并详细描述了各个子模块的设计方法。以VHDL作为设计语言,在ISE、ModelSim软件下完成综合和仿真,并在Xilinx Spartan-3 FPGA目标板上实现设计。采用关键路径流水线实现、资源共享等技术进行优化。该IP核计算结果精度高,运算时间短,已经成功应用在嵌入式语音识别系统中。     

基于SystemC和POOSL的语音识别系统的系统级建模与性能分析的对比*

根据复杂嵌入式系统的系统级建模的需要,提出了一套复杂嵌入式系统的系统级设计流程和建模方法。该方法主要包括了层次化建模方法、TopDown建模方法、面向对象建模技术和YChart建模方法,并采用提出的系统级建模方法,分别使用SystemC语言和POOSL语言成功地对语音识别系统进行了建模;通过模型的仿真进行了性能分析,并对分别得到的性能分析结果进行了对比,两种语言的系统延迟时间与CPU占用率的性能分析结果基本一致,为建模人员进行复杂嵌入式系统的系统级建模和性能分析提供了指导与参考。     

基于SystemC系统级的语音识别系统的建模及性能分析

针对复杂嵌入式系统,提出了基于SystemC的系统级设计流程和建模方法,该方法主要包括层次化建模方法、面向对象建模技术以及"Top-Down"建模方法,为系统级建模人员提供了指导.采用提出的系统级建模方法成功地对语音识别系统进行了建模,并对语音识别系统的性能进行了评估分析,分析的性能指标对语音识别算法的进一步完善提供了参考依据.     

基于System C系统级的语音识别系统性能分析库函数的设计

在嵌入式系统的建模和性能分析过程中,经常需要定量地分析和评估系统的平均延迟、CPU占用率等性能指标.本文基于System C语言,针对System C没有系统级的性能分析库函数的问题,设计了一套性能分析评估的库函数,用于统计性能参数样本、计算期望值和置信区间,同时在性能指标满足要求精度时终止仿真.通过对仿真结果的分析,设计的库函数适用于嵌入式语音识别系统的性能分析,并可以用于基于System C的复杂嵌入式系统的性能分析评估.