基于VC的补零DFT在图像处理中的应用

由Cooley和Tukey提出的快速傅里叶变换算法（Fast Fourier Transform，FFT）是针对数据长度N等于2的整数次幂的算法，也即基2的FFF算法。而在实际数字图像处理应用中，图像的宽和高不可能都是2的整数次幂，解决这一矛盾的一种有效的方法就是在图像数据后补零，使其长度达到2的整数次幂。本文对FFT的补零问题进行了分析，并基于VC＋＋的图像处理程序设计，对解决二维图像处理中数据长度不等于2的整数次幂的FFT算法问题进行了探索和应用研究。     

大规模集群上多维FFT算法的实现与优化研究

快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)是用于计算离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)或其逆运算的快速算法,在工程、科学和数学领域的应用非常广泛,例如信号分解、数字滤波、图像处理等。因此,在实际应用中对FFT算法进行细粒度优化是非常重要的。研究了FFT算法常用的分解策略以及FFT算法在大规模集群系统上的并行实现,并提出了相关的优化策略。在此基础上,对多种FFT算法在不同平台上进行了性能评估,并分析了各算法的实现、优缺点及其在大规模计算时的可扩展性。实验结果表明,相关研究有助于对现有的FFT算法进行进一步的优化,以及指导如何在大规模CPU+GPU的异构系统上根据不同需求选择实现性能更优的FFT算法。     

基于和声算法异构Hadoop集群资源分配优化

异构Map-Reduce环境中资源分配策略直接影响其响应时间,如何利用有效的策略将计算任务分配到计算资源是亟待解决的问题。利用和声搜索算法对异构Hadoop集群中的计算资源分配问题进行优化。对问题进行建模时考虑了异构计算机集群中各节点的处理能力、带宽和线路质量和源数据位置等因素对计算资源分配的影响,利用和声搜索算法优化资源分配策略,以期在满足用户需求的前提下提高系统的响应时间。并用Gridsim对算法进行仿真实验,实验结果表明利用和声搜索算法可以达到减少系统响应时间的目的。     

异构平台上性能自适应FFT框架

快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)在科学和工程界中具有着广泛的应用,尤其是在信号处理、图像处理以及求解偏微分方程领域.基于图形处理器(graphic processing unit, GPU)和加速处理器(accelerated processing unit, APU)的异构平台,提出了自适应性能优化的大规模并行FFT(massively parallel FFT, MPFFT)框架.MPFFT框架采用了安装时和运行时2层自适应策略.安装时借助代码产生器可以生成被GPU程序内核(kernel)调用的任意长度的代码模板库(codelet);运行时根据自动调优技术使代码产生器生成高度优化的GPU计算代码.实验结果表明：MPFFT在APU平台上,一维、二维以及三维FFT相对于AMD clAmdFft 1.6取得的平均加速比分别为3.45,15.20以及4.47,在AMD HD7970 GPU上平均加速比分别为1.75,3.01和1.69.在NVIDIA Tesla C2050 GPU上取得的整体性能都达到了CUFFT 4.1的93%,最大加速比能够达到1.28.     

异构集群系统中实时通信信号处理调度算法

当宽带大容量数据采集进入并行计算机网络后,通过集群计算方式对强衰弱通信信号实现高增益、低延时处理,达到有效实时解译通信数据的目的。提出了一种新的动态启发式调度算法——MDS算法。该算法综合考虑任务的时间要求、系统吞吐率和负载均衡。在任务的截止期较短的情况下,MDS算法仍能保证任务具有较高的调度成功率;同时在满足任务截止期的条件下系统具有较高的吞吐率并达到负载均衡。通过实验测试,分析了一些任务参数对MDS算法的影响,并与其他算法进行了比较。实验结果表明,MDS算法优于其他算法。     

异构集群系统中基于进程迁移机制的负载平衡算法的研究

<正> 本文针对资源异构集群系统中的资源共享和有效利用问题,构建了一个异构集群系统资源共享与负载平衡框架HRSLBF。在该框架中,所有调度都是从全局资源共享、协调使用的角度进行的。因此,它能从根本上实现系统的平衡使用,提高系统的性能。 在HRSLBF框架中,我们提出了一种基于多种资源的负载平衡算法LBMR。该算法的主要思想有三点:第一,基于合理选择和定义的资源负载向量,综合考虑进程迁移以对源节点和目标节点资源利用率的影响,通过向量     

数组维度类型程序设计方法及高性能FFT实现

异构集群多层次异构存储的特点,决定了在其上进行计算时,数据需要进行更多维度的划分.现有集群程序设计语言缺乏对多维数组传输和转置的统一表示机制.介绍多维数组维度转置的表示方法和课题组实现的Parray语言,可以对异构集群复杂数据维度变换的数据操作进行清晰表示.同时介绍基于数组维度类型程序设计方法和Parray语言实现的天河1A系统上的大规模3维FFT,该算法代码实现简洁,同时得到了良好的性能和可延展性.     

基于FFT计算线性离散卷积的一种算法

介绍一种利用快速傅里叶变换计算线性离散卷积的算法,给出了此算法的原理、数学模型、实现方法以及进一步减少计算量的措施等,仿真表明此算法与一般算法相比,在运算量方面优点明显。     

数据库异构集群的性能模型研究

在OLTP应用中数据库集群是一种有效的并行处理方案,由于以前对数据库集群特别是异构情况下的性能评价不够完善,本文主要研究数据库异构集群的性能模型,分析了CPU和内存两种资源的异构带来性能影响,并给出了异构集群并行性的度量标准及系统有效性评估公式。最后,通过TPC-C实验表明数据库异构集群在OLTP处理中仍具有良好的可扩展性,次线性的加速比,以及高效费比的并行处理服务。     

非正弦周期函数的谐波分析的一种简捷方法

谐波分析是研究非正弦周期函数的重点之一,在数学理论上通过傅里叶变换可以求出周期函数的各次谐波,但是在工程实际中是很难获得非正弦周期函数的解析式,或者函数的解析式过于复杂不便于求积分,因此也就无法直接应用傅里叶变换。通过对畸变周期函数的波形进行等分采样获取数据序列,再以简短的三句指令对序列进行换算,获得畸变函数的各次谐波的幅值,结果证明了该方法能够简捷有效地进行非正弦周期函数的谐波分析。     

一种基于FFT计算离散小波变换的方法

将小波变换和快速傅里叶变换（FFT）方法相结合,分析研究了用快速傅里叶变换计算离散小波变换的方法,总结变换结果和滤波器长度之间的移位关系,并提出通过把输入信号信号循环移位,实现完全重构的方法。这种方法计算的时间复杂度和快速傅里叶变换相当。     

FFT用户程序设计—在VAX11／785上的固件实现—

提高博里叶交换速度是数学信号处理的重要课题．与传统的研究ＦＦＴ快速算法的软件和专用硬件提高其处理速度的方法不同，本文给出了一种新的在ＶＡＸ１１／７８５上实现的ＦＦＴ用户微程序设计及其中断处理．此方法同样适用于其他信号／图像处理，通过软件固化提高速度约１０倍，这是在微程序设计的通用计算机上，开发各种功能的用户微程序设计，提高系统处理速度的一种有效手段。     

FFT在ISAR成像中的应用

提出了两个提高成像效率的方法,即选取特定的距离单元来进行方位聚焦和通过一定的预处理,使得能够直接应用FFT来实现方位聚焦,并编制成像程序,利用模拟回波信号获得了清晰的目标图像.     

基于SFFT的宽带信号互谱法测向算法

在无线电频谱监测中,随着数据采集能力和采样频率的不断提高,对算法的时效性提出了更高要求。对于宽带信号测向系统,提出基于稀疏快速傅里叶变换的互谱法相位测量算法,该算法利用信号频域的稀疏特性,通过频谱重排、滤波、降采样和估值,能快速计算出频谱中K（信号稀疏度）个拥有最大值的傅里叶系数。利用这K个大值点计算平均时延,在保证与传统快速傅里叶变换有相同精度的同时,降低算法的时间复杂度。分析表明,该算法的时间复杂度与信号稀疏度K呈亚线性关系。该方法提高了算法效率。仿真分析对比了基于稀疏快速傅里叶变换的互谱法和基于快速傅里叶变换的互谱法的误差,表明了该算法的有效性。     

基于节点分组的异构集群负载均衡算法*

首先根据排队论理论给出了一个理想的负载均衡模型。针对该模型的系统开销问题,提出了一种基于节点分组的异构集群负载均衡算法。实验结果表明,相比于轮转法和加权轮转法这两种普遍采用的负载均衡算法,该算法可以提供更加稳定的请求响应时间,并在负载波动较大时明显提高集群的吞吐率。     

异构GPU集群的任务调度方法研究及实现

GPU集群已经成为高性能计算的重要方式,特别对于计算密集型应用,具有成本低、性能高、功耗小的优势.为了解决GPU集群系统运行中的任务负载均衡问题,文中提出了一种面向计算密集型应用的异构GPU集群调度方法,该方法可以自动发现计算节点,并动态估计计算节点的计算能力,并根据计算能力、任务的计算强度和优先级在异构GPU集群上合理分配计算资源.同时,该系统还具有容错能力,能够处理计算节点的意外退出,可恢复意外退出计算节点的计算任务,并动态适应系统的计算规模.通过实验表明,文中采用的策略达到了预期目的     

基于FFT的海浪实时仿真方法

针对虚拟海战场仿真需求,提出一种真实感海浪的实时仿真方法。在改进Gerstner波形的基础上,构建海浪的基本模型,推导出海浪的离散FFT模型,并通过采样波数谱提取FFT模型所需参数。仿真结果表明,该方法用于大面积海浪的实时仿真时,能获得高度逼真的动画效果。     

基于异构Flink集群的节点优先级调度策略

Flink流处理系统默认的任务调度策略在一定程度上忽略了集群异构和节点可用资源,导致集群整体负载不均衡。研究分布式节点的实时性能和集群作业环境,根据实际作业环境的异构分布情况,设计结合异构Flink集群的节点优先级调整方法,以基于Ganglia可扩展分布式集群资源监控系统的集群信息为依据,动态调整适应当前作业环境的节点优先级指数。基于此提出Flink节点动态自适应调度策略,通过实时监测节点的异构状况,并在任务执行过程中根据实时作业环境更新节点优先级指数,为系统任务找到最佳的执行节点完成任务分配。实验结果表明,相比于Flink默认的任务调度策略,基于节点优先级调整方法的自适应调度策略在WorldCount基准测试中的运行时间约平均减少6%,可使异构Flink集群在保持集群低延迟的同时,节点资源利用率和任务执行效率更高。     

传感器输出信号谐波分量的虚拟仪器测量

基于LabVIEW 6 .i软件平台 ,采用快速傅里叶变换 (FFI)算法 ,设计了虚拟仪器 (VI)程序 ,对任何电量输出传感器周期信号的直流分量 ,各谐波分量的幅值和初相位进行测试。利用这个VI程序还可以测量两个同频率信号的相位差。最后以两个实例运行了这个VI程序 ,各测量数据相对误差不大于0 .17%。