基于四叉树的高速乘法器算法研究

提出了一种基于四叉树结构的高速乘法器自动综合优化算法以提升乘法器运算速度。首先对延时较大的高位积采用四叉树递归直接构建,取代传统部分积进位链,缩短关键路径时延,进而进行分支折合和合并,相邻乘法结果共享部分四叉树,降低硬件开销。算法同时支持不同面积约束下的自动综合。依此算法的乘法器相比基于Booth算法和Wallace树的乘法器速度提高了10%。     

四叉树分形编码算法研究

基于分形理论，提出了邻域四叉树算法，设置门槛值，将定义域块与值域块的误差值与门槛值比较，直到满足误差要求为止，控制图像分割子块的大小。该算法提高了恢复图像质量和压缩比。并用C^ 语言模拟其算法。     

基于限制四叉树的网格递进算法

提出基于限制四叉树的不同分辨率网络模型之间的网格递进方法,实现了在模型误差控制下视点相关的多分辨网格的实时正确构网.实验证明,该方法对于实时控制大规模地形模型的细节层次,增强大规模地形模型的绘制效率是非常有效的.     

基于自适应四叉树的地形LOD算法

大数据动态地形三维可视化需要使用分层细节技术(LOD)简化模型,提高三维可视化效率,而四叉树可以优化复杂数据的数据结构.首先讨论了基于自适应四叉树实现LOD的一般方法,详细探讨了模型连接的三角扇绘制法;然后针对四叉树结构多分辨率表示的特点,提出了一种基于自适应四叉树节点属性修改,实现LOD模型的连续无缝连接的方法;最后使用提出的方法,实现了一幅1∶ 50000地形图范围的三维可视化,有效提高了动态显示效果.     

高速乘法器

乘法是日常生活中经常遇到的一种算术运算。用计算机实现乘法运算的最简单的方法是加和移位算法,除了数据格式是用二进制表示以外,它和普通的笔算非常类似。图1示出了一个8×8乘法的例子。每一位乘数,都产生一个部分积,然后相加。对计算机来说每得一部分积就要进行一次加法和一次移位操作。对n×n位乘法,则需n次加和移位操作。实际上,在通用计算机上用软件实现乘法还要复杂些,速度甚慢。以Intel 8080微处理器为例,调用一次乘法子程序,完成一个8×8乘法运算,约需250～300μs时间。对于许多科学计算和实时数字信号处理,这是远远不能满足要求的。例如在矩阵运算、数字滤波和FFT(快速付     

基于四叉树的改进型RFID防碰撞算法

射频识别(RFID)技术是一种无接触的自动识别电子标签的技术,是物联网感知层中的一种重要技术。随着该技术在诸多领域的广泛应用,解决多标签识别问题的防碰撞算法显得越来越重要。目前的RFID防碰撞算法主要分为两大类:基于ALOHA的算法和基于树的算法。针对传统基于树的防碰撞算法识别时间较长、效率不高的问题,提出了一种基于四叉树的改进型RFID防碰撞算法,通过对电子标签的原始ID码进行分组后重新进行编码,消除了识别过程中的空闲时隙。经数学分析和仿真实验表明,在同等数量的标签情况下,该算法的识别时间较其它传统基于树的算法平均降低40%左右,识别性能得到了较大的提升。     

基于四叉树的缓存复用机制地形算法

为了减少地形数据的冗余,实现缓存复用,在研究了Geo-CLipmap算法的基础上,针对其采用嵌套网格一次只能渲染单张高程图的方案,提出了一种块状四叉树的数据结构,同时分开存储节点的位置信息和高程信息,有效地减少了数据大小和数据交换,实现了顶点和索引缓存的复用;利用掩膜填充不同分辨率网格之间的缝隙,避免了加入光照后的几何失真,并使用几何过渡消除几何体的跳变。经过实验测试,该算法能有效地压缩数据量,在稳定帧速的情况下,实现地形的无缝渲染。     

基于四叉树和进化算法的分形图像压缩

分形压缩的解码图像质量取决于子块的大小，四叉树算法能够使图像中自相似性较好的区域所分割的子块较大，而使图像中的细致部分所分割的子块较小，这样就保证了解压缩后图像的质量。利用进化算法随机搜索与子块匹配最优的父块，比穷举法所使用的搜索时间更少。本文综合运用四叉树和进化算法有效地提高了分形的解码后图像质量和图像编码速度。实验结果表明，该算法的提出是成功的。     

基于改进四叉树的ORB特征均匀分布算法

针对ORB特征在图像上分布不均匀的问题,提出一种基于改进四叉树的特征均匀分布算法。通过计算图像灰度均值与方差选取FAST角点的初始提取阈值,采用改进的四叉树对特征点进行筛选,对不同金字塔层设置不同的四叉树深度以提高计算效率,减少特征冗余,采用均匀度函数对特征的均匀度进行量化。实验结果表明,改进算法提高了ORB特征的均匀度,特征提取时间相比传统算法减少10%以上,有效提高了特征提取的均匀度和效率。     

基于线性四叉树的快速邻域查询算法

邻域查询是位置服务系统的核心技术,它的实现取决于空间对象数据模型.根据空间对象分布构建的四叉树模型,以及线性四叉树中位置码的使用,提出了一种新的基于线性四叉树的快速邻域查询算法.该算法根据满四叉树结点编码思想对线性四叉树的Morton码进行了改进,并增加了表示四叉树所有结点状态的序列,通过网格模型的邻域查询算法实现了线性四叉树的快速邻域查询.     

基于四叉树的自适应栅格地图创建算法

针对传统的尺度均一概率栅格地图表达法在大尺度未知环境下地图创建过程中海量数据存储和相关量计算问题,提出一类基于四叉树的栅格大小自适应地图创建算法.利用四叉树理论,根据地图不同区域环境障碍物密度的变化,自适应调整各区域栅格尺度大小.仿真结果表明,所提出的算法不仅降低了数据存储量,而且栅格量的减少使得相关量计算大大降低,提高了移动机器人地图创建的实时性和地图表达的精度.     

基于小波树和四叉树的图像分形编码算法研究

图像经过多级小波分解后,各级小波子带具有明显的相似性,可利用小波变换和分形编码的优势进行图像压缩编码.对最低分辨率子带进行失真较小的均匀量化编码.对高分辨率子带,将水平、垂直和对角3个方向的小波子带结合起来考虑,形成小波树结构,设定一个阈值,小波树所有系数小于等于阈值则直接置零;大于阈值的小波树采用四叉树算法进行分形编码,如果误差小于等于阈值,则记录分形编码参数,否则进行四叉树分裂.对算法进行了Matlab仿真,结果表明,在保证一定解码图像质量的情况下,运算速度有较大提高.     

基于FPGA的乘法器的算法研究

阐述了乘法器的基本原理即位移相加法和booth算法,通过FPGA技术实现这两种数字乘法器的设计,主要以4x4乘法器为例,通过FPGA芯片上进行仿真与综合,对比这两种算法的性能。结果表明booth算法能更好适用于带符号位的二进制乘法,在处理带符号位的乘法上,booth算法占用内部资源更少。另外运算速度上booth算法更加优于位移相加法。     

一种基于四叉树的TIN的LOD算法

通过在不规则采样点集上构建一个四叉树结构，并联合基于四叉树的LOD算法和基于TIN的三角网简化算法，提出并实现了一种TIN的LOD算法。意在把适用于格网数据的高效方法应用于不规则采样点集，得到地形的一个高效的多分辨率表达。     

基于四叉树K-均值聚类算法的软件故障预测算法研究

提出了一种基于四叉树K-均值聚类算法的软件故障预测算法.采用四叉树的目的包括利用四叉树寻找K-均值聚类算法所需要的聚类中心和利用四叉树来进行软件模块的故障预测.在这种算法中,输入门限参数决定了最初的聚类中心,通过改变门限参数,用户可以得到期望的聚类中心.采用了聚类收益这个新的标准来衡量算法的性能.通过仿真和比较,算法具有最高的聚类收益,且在大多数情况下,总体错误率比其他算法更低,从而表明了算法在软件故障预测中的有效性.     

基于四叉树的三维地形模拟的LOD算法

细节层次显示和简化技术（LOD技术）是实时真实感图形学技术中应用比较多的一个技术,通过这种技术可以较好地简化场景的复杂度,同时对图形真实度损失很少,并满足一定的实时性.在众多文献所提到的LOD算法中,一种比较常用的算法就是基于四叉树的LOD算法,这种算法的基本思想极为简单,即利用一个距离的阈值来控制四叉树递归运算的深度,当这个阈值比较大时,得到较少的三角面片数量,反之则得到较多的三角面片.文中实验也是采用了这种方法进行LOD的计算.文中还讲述了LOD技术的原理以及算法实现,探讨了LOD算法的实现中的问题和改进的方法,研究了节点评价系统的改进方法,最后展望了LOD技术的进一步发展.     

基于限制性四叉树LOD大规模地形预处理算法

LOD（Level Of Detail,层次细节）技术是解决大规模地形实时渲染的关键技术之一,通过这种技术可以较好地简化场景的复杂度,减少图形显示的失真度,满足一定的实时性要求。传统的算法将四叉树和LOD技术相结合将大规模数字高程模型数据（DEM）进行分块,并对块内数据按照分辨率的大小分层存储。通过对四叉树的研究,在限制性四叉树的基础上引入预处理算法,提高了地形读取速度,增强了实时显示效果。该算法是基于限制性四叉树的一种高效的规则网格划分方法,内存开销少,降低了CPU的负担。实验结果表明该算法提高了地形导入的效率,能实现大规模地形的实时漫游。     

一种基于四叉树的快速聚类算法

以DBSCAN算法为基础,提出一种基于四叉树的快速聚类算法。新算法选择处于核心点的中空球形邻域中的点作为种子点来扩展类,大大减少区域查询的次数,降低I／O开销;使用快速生成的四叉树进行区域查询,在提高查询效率的同时,有效缩短构造空间索引的时间。文中对二维模拟数据和真实数据进行测试,结果表明新算法是有效的。     

基于动态LOD四叉树算法的地形三维可视化

LOD模型是在虚拟现实技术中经常被采用的一种加快图形生成速度的主要方法。所谓的LOD建模,其实质就是采用一定的算法思想将原有的网格地形数据进行重组,得到一种更加便于实时绘制使用的数据结构。在利用四叉树方法进行LOD建模的过程中,其关键就在于怎样对原有的网格数据进行四叉树分层。LOD地形渲染过程中当相邻的节点或块之间分辨率不一致时会出现裂缝现象,结合动态LOD四叉树算法利用节点分割和渲染的规律,采用一种新的裂缝消除方法。     

基于动态LOD 四叉树算法的虚拟地形可视化

在前人的基础上,改进了基于四叉树的LOD模型,通过建立节点判断准则来决定当前视区的细节程度.同时也提出了一种新的裂缝消除方法,即当视点到节点中心距离较远时看到的细节较少,裂缝消除可通过缩减边的方式实现;而当距离较近时需要观察到的细节较多,通过剖分方式实现可使细节变得更丰富,这样就可以在增强简化效果的同时提高实时渲染的速度.