软硬件协同设计语言System C在SoC设计中的应用

软硬件协同设计是未来VLSI设计的发展趋势.作为新的系统级VLSI设计标准,System C是一种通过类对象扩展的基于C/C++建模平台,支持系统级软硬件协同设计、仿真和验证.文章讨论了SystemC复杂芯片设计中的设计流程、设计优势,并给出具体设计实例.     

一种新型冰箱测试系统设计与应用

介绍了一种用于冰箱检测的新型测试系统，并在WIN98环境下用VB6．0实现该系统软件。该系统可以同时对四台冰箱的温度参数及其中一台冰箱的耗电量进行检测，该系统具有成本低，性能稳定的优点。     

循环冷却水自动加药控制系统

针对工业循环冷却水的处理问题，开发了循环冷却水自动加药控制系统。重点介绍了该系统的总体结构，控制方案及管理软件设计，该系统的投用可大大提高循环冷却水处理的自动化水平并可取得显著的经济效益。     

NGN问题及其发展策略考虑

本文在分析讨论NGN的背景，目前存在的争议基础上，结合中国国情，重点对NGN框架目标进行了展望并提出了发展策略考虑。     

CASE与MIS的开发

本文介绍ＣＡＳＥ技术的基本思想与构成，ＣＡＳＥ工具在ＭＩＳ开发中的作用，概要介绍国内流行的ＣＡＳＥ产品并对其作出评述。     

单片机系统的抗干扰问题研究

单片机应用系统在使用过程中存在大量的干扰源,严重影响了系统运行的可靠性。文章阐述了干扰对单片机测控系统产生的不良影响,介绍了单片机应用系统在设计过程中的硬件和软件抗干扰技术。     

HSP50214在软件无线电中的应用

介绍了下变频器HSP50214的功能和主要特性，结合实际分析了他在常规通信系统、FDMA，TDMA和CDMA通信系统中的应用。     

构件重用技术在雷达软件中的应用

随着雷达软件系统技术的发展 ,软件规模、复杂度也越来越大 ,对开发、调试、功能升级等带来难度。文中提出了利用构件技术开发雷达软件系统的思想 ,并给出利用构件技术研制雷达软件系统的基本思路     

应用多抽样率信号处理实现SSB调制信号

在探讨了软件无线电的基本概念,基于软件无线电定义的发射平台结构及多抽样率数字信号处理的基本内容的基础上,着重探讨了软件无线电发射平台中多抽样率数字信号处理的应用,并以单边带调制信号(SSB)为例,指出与传统SSB产生方法不同的结构。     

Tradeoffs in granularity and parallelization for a Monte Carlo shower simulation code

The EGS4 code, developed at Stanford Linear Accelerator Center, simulates electron-photon cascading phenomena. The original code is inherently sequential: processing one particle at a time. This paper reports on a series of experiments in parallelizing different versions of EGS4. Our parallel experiments were run on a 30-processor Sequent Balance B21 and a 6-processor Symmetry S27. We have considered the following approaches for parallel execution of this application code:

1. (1) Original sequential version modified for parallel processing: 1 processor;

2. (2) Version 1 run multiprocessed: 1 to 29 processors;

3. (3) Sequential version modified for large-grain parallel processing: 1 procssor;

4. (4) Version 3 run using the Sequent Microtasking Library: 1 to 29 processors.

For each approach, we discuss the relative advantages and disadvantages in the areas of coding effort, understandability and portability, as well as performance, and outline a new parallelization approach we are currently pursuing based on Large-Grain Data Flow techniques.