PLAUD-Ⅱ:一个全自动MOS PLA的设计系统

可编程逻辑阵列(PLA)的自动设计是80年代以来迅速发展起来的,用以优化设计大规模数字系统的设计技术。PLAUD-Ⅱ是我国第二级IC-CAD系统的PLA自动设计子系统,它在国内首次实现了MOSPLA从逻辑输入到版图生成的自动设计。该系统的研制完成为大规模数字系统的控制逻辑部件的设计自动化打下了良好的基础。     

一种适于快速OPC的精确光刻胶剖面仿真算法

光刻仿真工具是描述实际工艺的有效工具。利用光刻仿真工具，能够准确地描述由掩模制造工艺、光刻胶曝光、显影、蚀刻所引起的光学邻近效应和畸变所导致的关键尺寸的变化。利用了改进的空间图像仿真及可变光强阈值模型来获得准确的硅片图形。改进的空间图像的基本思想是，用空间图像与一个高斯滤波器进行卷积，从而使图像较原来变得模糊，以此来模拟光刻胶的实际扩散效应。描述了一种适用于快速光学邻近校正（OPC）的准确的光刻胶剖面仿真算法。     

基于虚拟输出队列的新型NoC架构

提出一种基于虚拟输出队列的新型NoC架构,采用虚拟输出队列技术解决传统环形架构中存在的死锁和队头阻塞问题。通过改变环数、发包速率和Buff深度对系统进行性能评估,并与2D Mesh进行比较。实验结果表明,当节点数为16时,Buff深度为2个~4个flit大小的新型双环NoC架构性能较好。     

通用互联网络实现多核嵌入式系统级设计的方法

由于嵌入式系统的规模和功能越来越庞大,传统的设计方法的局限性愈加明显,为此提出一种基于通用互联网络的多核嵌入式系统设计方法,通用互联网络由单元库、探测点、优化收敛算法和内核单元4部分组成.其中,单元库用于帮助设计者便捷地搭建各种拓扑结构的嵌入式系统,并将复杂的算法映射在系统上;探测点嵌入在搭建的系统内,能在系统执行算法时对延时、功耗、吞吐率等系统性能进行评估;优化收敛算法依靠探测点获得的信息找到使系统性能最佳的拓扑结构和算法映射;内核单元的任务是对配置好的系统进行仿真,并得到相应的数据和优化结果.文中方法可以在设计早期对复杂嵌入式系统进行分析和寻优,缩短了开发周期、提高了设计性能.最后以环形总线和粒子滤波算法为实验系统,说明了该方法的有效性.     

基于加速度传感器的无按键计步腕表低功耗算法

针对基于加速度传感器的无按键计步腕表的核心算法进行了低功耗优化.在现有的敲击检测控制算法和计步算法基础上,分别提出了预测敲击检测算法和自适应计步算法,并将这两种改进算法应用于一个由智能手机和无按键腕表构成的实际系统中.实验结果表明:这两种改进算法能够有效地减少处理器运算时间,在保证用户体验和计步精度的情况下显著降低系统功耗.     

EDO-SIMD:内嵌数据组织的SIMD多媒体扩展指令集

针对单指令多数据(SIMD)并行多媒体扩展在图像和视频等媒体应用中数据组织和存取等非有效计算开销过大的问题,采用嵌入式处理器面向应用定制指令集的设计思路,通过将数据组织与计算或存取相融合,设计了内嵌数据组织和可变长向量存取两类特殊扩展指令,并与其他基本指令构成了EDO-SIMD(embedded data organization SIMD) 多媒体扩展指令集.性能测试结果表明,EDO-SIMD指令体系可显著降低典型媒体应用核心的非有效计算开销,并提高数据级并行效率.     

基于多尺度梯度角和SVM的正面人脸识别方法

为了提高人脸识别算法性能,提出了一种多尺度梯度角(MSGA)和支持向量机(SVM)相结合的新的正面人脸识别方法.分析了梯度角对光照的不敏感特性和反对称双正交小波(ASBW)的导数特性.获取多尺度梯度角特征,并利用其所具有的降噪能力和有效降低表情变化、光照变化等因素引起的影响,使算法具备较强的鲁棒性.采用了分类性能优越的支持向量机技术,提高了泛化能力.并在Yale人脸数据库上与归一化原始数据、小波处理后数据进行了仿真比较,实验数据显示,不论使用主分量分析(PCA)还是线性鉴别分析(LDA)降维,在相同的维数条件下,新方法的识别性能都优于其他方法.     

基于任务分组的动态可重构结构编译方法

针对动态可重构结构的优化编译问题,提出了一种基于任务分组的编译方法.在应用算法分割成多个任务的前提下,建立应用算法的任务流图.根据任务之间的关联数据量和局部数据存储器的容量,确定任务的执行顺序.在使装入任务的配置数据和执行任务在时域重叠的前提下,将任务分成不同的组合.对每个任务组合进行循环变换,减小配置数据的读取次数,提高了应用算法的性能.实验结果表明,该编译方法能有效地提高应用算法在动态可重构结构上的执行速度.     

一种使用边缘方向图的去马赛克算法

提出一种适用于Bayer格式图像的去马赛克算法,其核心在于为重建插值产生准确的边缘方向图.首先,由改进的边缘检测算子产生初始的边缘方向图,并使用十字形中值滤波器对初始的边缘方向图进行滤波,最大程度地去除初始方向图中孤立的错误插值方向.其次,基于滤波后的边缘方向图,运用统计分析以确定细致纹理及边界交界处的插值方向.最终,对在准确的边缘方向图的指导下完成重建插值的图像进行细化以消除插值人工痕迹.实验证明,本算法不仅颜色峰值信噪比(color peak signal-to-noise ratio,CPSNR)高于其他几种经典及近期算法,在边缘细致区域依然保持了很高的恢复质量,而且保持了较低的计算量,在性能和开销之间取得了很好的平衡.