分布式模拟中的CMB算法及其变型

一、引言许多复杂系统的性能评价需要更快的模拟技术,近期做了很多努力来研究分布式模拟,模拟过程被划分成一些子过程并在不同的处理器上并行执行。     

一种有效的分布式QoS组播路由算法

提出了一种解决Qos限制代价优化问题的分布式组播路由算法,分析和仿真表明本算法和以前的几种算法相比,具有Qos要求严格时成功率高,代价优化、性能稳定的特点。算法的这些特点使其特别适合于因特网上对Qos要求严格的宽带多媒体应用。     

基于FPGA的数字信号处理的算法浅析

随着科学技术的迅速发展以及社会的进步,FPGA信号处理算法的实现,不仅推动了计算机行业的发展,同时改善了人们的生活。本文针对FPGA信号处理算法中的相关问题,做以下简要分析。     

一种分布式并行参数优化算法设计及其应用

并行参数优化算法在科学计算中有广泛应用。随着Spark等分布式平台的快速发展,越来越多并行参数优化算法开始采用分布式平台进行实现。如何在Spark等平台上设计优化算法,避免其运行效率受到框架固定时间开销和网络I/O影响,已经成为亟需解决的问题。本文设计一种分布式与单机多核并行结合的参数优化算法,将其划分为调度部分和独立子问题部分,单机多核并行算法处理子问题,分布式平台负责子问题的跨节点并行。碳通量模型参数优化的实验结果表明,改进的算法能有效节省时间开销,更快地搜索参数空间。     

一种广域网中的分布式互斥算法

广域网可简单地看作由多个局域网通过远程通信线路互连组成。为了适应广域网环境的特点,文章提出了一种两层结构的分布式互斥算法模型,把广域网系统组织成由局部进程组成的局部网络的由每个局部网络中的协调进程组成的全局两层。为了互斥地访问共享资源,局部进程必须首先获得局部令牌,然后再向本地协调进程申请全局令牌,只有获得了局部和全避令牌的局部进程才能进入临界区。还讨论了对该算法可能的扩展。     

一种改进的分布式资源发现算法

泛洪算法是分布式网络中的传统资源发现算法,但被应用于移动网络中时,该算法并不能保证所有的结点都能发现其他结点的资源,本文将移动agent和改进的泛洪算法结合,使用移动agent完成网络结点间的资源信息交换,提出了一种新的资源发现算法：双向反馈算法(DDF)。通过对DDF的性能分析证明,移动agent的应用和泛洪算法的改进使DDF比传统的泛洪算法收敛得更快,并能较好地适应移动网络环境。     

基于优先级组的分布式互斥算法的改进

主要介绍了一种分布式互斥算法的改进方案，首先简要介绍了基于权标的常规算法，然后提出了优先级组算法的另一种方案，并详细阐述算法的设计思想及其数据结构，本算法最主要的特点是在分布式互斥中引入了优先级和树的概念，从而将Raymond和Ricart_Agrawala互斥算法较好地结合了起来。     

分布式蚁群QoS组播路由算法

为寻找满足带宽、延迟等约束的最小代价组播路由树的QoS组播路由,提出一种分布式蚁群优化算法。在蚂蚁行动过程中形成组播树的森林。若在某步结束时森林中仅剩1棵树,则蚂蚁达到目标,停止行动。仿真实验结果表明,该算法在结果和收敛速度方面都有良好的表现。     

一种延时约束费用最小分布式动态组播路由算法

多媒体应用一般包含多个组播成员,它消耗大量的网络资源且有严格的端端延时约束.针对这个问题,提出了一种延时约束费用最小的分布式动态组播路由启发算法DDDDCLCMR(distributeddynamicdelay-constrainedleast-costmulticastroutingalgorithm).在DDDDCLCMR算法中,组播源点很少或根本不参与路由计算;即使组播成员发生改变,组播树变化也很小,算法扩展性好.实验结果表明,无论组播成员改变与否,DDDCLCMR算法都能获得满足延时约束且费用很低的组播树.     

基于Spark的分布式数字信号处理算法库设计

传统的基于DSP与FPGA的数字信号处理技术更加适用于实时信号处理,且受到数据规模和频率分辨率的限制,使得其不适于进行大规模数据下的离线式数据处理、分析与挖掘的应用.目前工业大数据分析平台可以采用Spark作为实时信号处理和离线信号处理加速的计算引擎,但该分析平台缺少适用于分布式并行计算引擎的数字信号处理等数学计算的解决方案.基于此,本文提出了基于Spark的分布式数字信号处理算法库,为面向分析的工业大数据应用场景提供支撑.本文介绍了该算法库的架构设计,并以FFT算法和DFT算法为例介绍了传统数字信号处理算法在Spark下的分布式实现,最后对算法库进行了正确性测试和性能分析.结果表明该算法库能够正确完成数字信号处理的功能,同时可以满足工业大数据分析平台对于大规模数据集进行数字信号处理的需求.     

基于仿生学的优化算法及其在信号处理中的应用

仿生学优化算法是一类模仿生物行为和自然界现象的仿生算法,其目的是求解优化问题的全局最优解。本文首先介绍了各种仿生学优化算法的起源和基本原理,主要包括蚁群优化算法、粒子群优化算法、细菌觅食优化算法、蜂群优化算法、鱼群优化算法、萤火虫群优化算法、狼群优化算法、蝙蝠算法、鸡群优化算法、进化算法、免疫算法、克隆选择算法和小世界网络等。然后总结了仿生优化算法的研究现状,并给出了仿生优化算法在信号处理、图像处理、语音处理和通信网络等领域中的典型应用。最后,归纳了仿生学优化算法的特点,并对如何扩展其适用范围、探索新的仿生学优化算法提出了基本思路,对其发展进行了展望。     

帧同步混合小波包变换快速算法及其在语音处理中的应用

帧同步的小波包快速算法是一种类似FFT的小波变换算法。本文提出帧同步混合小波包的分析方法，其特点是在发挥小波变换的时频分析特点的同时，分析时窗能够满足语音处理中帧长的要求，从而可以实现实时处理。这种混合小波包具有完全重构特性。文中用实验对比表明了帧同步混合小波包分析的优越特性。     

数字信号处理教学CAI的开发

就 MATLAB平台开发数字信号处理 CAI课件的经验 ,谈谈开发 CAI课件应注意的一些问题。并就教学中实际出现的问题给出了它的编程实现     

汽车防撞毫米波雷达信号处理

线性调频连续波(LFMCW)雷达应用于汽车防撞的首要任务是距离和速度的测量;根据测距测速原理,制定了信号处理流程;构建了基于32位DSP的双FIFO数据采集和数字信号处理硬件平台;通过分析高速公路汽车间安全距离和速度关系,提出测量指标;根据测量指标要求,制定了信号处理技术指标;针对防撞雷达系统多个参数相互制约的问题,以10GHz的工作频率为基础,给出系统工作参数制定的方法和步骤;根据测量指标与频域分辨力关系,分析了1024点FFT时频性能,完成信号处理主要算法。     

偏移技术在探地雷达数据处理中的应用

探地雷达是近年来快速发展的高精度无损探测技术,被广泛应用于各个工程领域.但往往由于地下介质分布复杂使得回波剖面包含有大量的绕射波及各种干扰波,严重影响被测物的识别甚至掩盖了被测物体.本文主要介绍了探地雷达回波信号处理中的几何偏移和绕射叠加偏移,可用来有效地消除噪声及绕射干扰,使回波剖面清晰、直观的呈现出被测物体.     

MATLAB在数字信号处理教学中的应用

数字信号处理的概念抽象,其中的基本理论和分析方法不易掌握.而MATLAB软件具有强大的计算仿真功能和方便易用的图形绘制能力,能够将数字信号处理的抽象理论以易于理解的可视化形式展示出来.本文通过介绍离散时间信号的基本运算和信号处理系统的分析与设计,将MATLAB和数字信号处理相结合的实践与体会加以介绍.     

数字信号处理中加窗优化处理的研究

论文阐述了模拟信号到数字信号的处理过程中,信号采样频率与加窗处理对信噪比与分辨率的影响.举例包含高斯白噪声的频率成分单一的无限衰减震荡信号进行数字采样分析时的分辨率与信噪比之间的矛盾.提出采用截断信噪比恶化部分的样点信号,然后将截断部分补零样点的办法,在不影响信号分辨率的情况下,提高信噪比.通过对该方法进行实际信号处理,收到良好的效果.     

《数字信号处理》的优化设计探讨

《数字信号处理》课程实用性强、理论内容丰富但概念抽象,因此作为学生,学习起来势必会力不从心。从学生学习的角度,阐述了《数字信号处理》的优化设计,探讨了数字信号处理》的课程的改革优化方案。     

虚拟数字信号处理仪的研究与开发

传统的数字信号分析仪存在着功能可扩充性差、性能价格比低的缺点。为此,根据数字信号处理理论以及计算方法的相关原理,开发出在通用计算机上实现数字信号处理功能的测试分析系统一虚拟数字信号处理仪。开发工具采用Visual C＋＋6．0和Matlab 6．0。二者的无缝联接可方便准确地实现采样信号的分析功能。运用模块化思想,将该虚拟仪器按功能分为六大模块：波形发生器模块、信号采集模块、滤波器的设计及应用模块、信号的时域相关分析模块、频域的谱分析模块以及倒频域分析模块。通过该虚拟仪器与B＆K2034所实现的信号分析结果实验对比,验证了系统输出结果的正确性和该虚拟数字信号处理仪的有效性。实验应用表明,该系统模拟实现了硬件设备B＆K2034的信号处理功能。