基于NoC的容错路由算法

各种各样的软件和硬件上的错误都会破坏网络的数据传输,因此研究No C网络的容错算法是非常必要的。在基于XY路由算法的基础上提出了改进的容错路由算法,当链路或者传输节点之间发生错误时,可通过重新设置路由规则来获取一条有效的路由路径。在FPGA上进行路由容错算法的仿真,并和目前常用的几种路由算法在所适用拓扑、是否防止死锁等方面进行对比。仿真结果显示改进的路由容错算法性能优越,是可行的。     

分数阶全变分泊松去噪的快速线性化增广拉格朗日方法

近年来,有关分数阶全变分(FOTV)的图像去噪问题被广为研究。快速傅里叶变换(FFT)是求解相关子问题最常用的方法,但是FFT只适用于周期边界条件。为了能在非周期边界条件下也能实现好的去噪效果,针对FOTV泊松图像去噪模型,结合增广拉格朗日方法(ALM)和线性化技术提出新的算法。实验表明,在周期边界条件下,与采用FFT的增广拉格朗日方法相比,本文提出的算法在达到几乎相同的去噪效果时,收敛速度较快。而且在零Dirichlet边界条件时,也能实现好的去噪效果。