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描述了一种基于FPGA利用VHDL实现的反正弦函数计的优化算法。在数字信号处理领域,高速高精度的反正弦函数发生器有着广泛的应用。讨论了CORDIC算法和直接LUT查找表法缺点,提出一种新的优化LUT查找表算法。该算法能够在FPGA中实现,并且经软件仿真和硬件验证,达到了设计要求。 相似文献
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复杂的三维查找表技术广泛应用于彩色匹配系统中，但很难在硬件上直接实现。为了解决这个问题，设计了用于四面体三维插值的四输入一维查找表结构，将复杂的三维查找表结构简化成了四个一维查找表来实现；并对规则四面体插值算法做了简化，使得化简后的四面体定位和插值只需通过两个比较运算和一个减法运算即可完成。该算法结构经Matlab仿真并在FPGA上实现。在SpartanⅢ xc3s400上的综合结果表明，与Dongil Han的算法结构的相比较，新算法结构节约了50%左右的FPGA资源，而允许的最高时钟频率也从75MHz提高到了80MHz。该算法结构已被运用于某激光显示实时彩色匹配系统中。 相似文献
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提出了一种基于现场可编程门阵列器件FPGA并利用窗函数法实现一个16阶线性FIR．数字滤波器的设计方法。对于在FPGA中实现FIR．滤波器的关键部分——乘加运算,该设计主要采用了将乘加运算转化为查找表的并行分布式算法,与传统串行算法相比,这种方法可极大地减少硬件电路的规模,提高电路的执行速度并且充分利用了FPGA丰富的查表资源。从时域上对基带信号可直接进行成形,因此其实现的滤波器性能优于用DSP和传统方法实现的滤波器,特点是算量较小、精度高,更适用于实时系统。 相似文献
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文章分析了图的经典存储结构,提出了一种利用三元组和哈希表结合的方法来改进图的存储结构。通过算法性能分析和比较,得出用三元组和哈希表结合存储的图结构能够有效的提高图的存储结构的存储效率的结论。 相似文献
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提出了一种基于位置敏感哈希算法的海量文本数据查询算法,通过位置敏感哈希算法将文本数据的特征向量映射到哈希桶中,从而有效地降低了计算复杂度并提高了数据检索的效率。首先,利用TF-IDF特征表示文本的特征向量,并根据给定的哈希函数集把文本的特征向量映射至哈希桶;接下来,利用哈希表为给定的文本计算出与之对应的直方图,通过直方图距离计算文本的相似度;最后,通过计算目标文本集中的文本与待查询文本的相似度进行文本排序,排序分值高的文本作为相关文本返回给用户。实验结果表明,对比已有方法文本提出的算法在MAP以及查全率-查准率曲线两个测度上都获得了较好的性能。 相似文献
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分析了基于FPGA技术的流水线操作实现LMS算法的可行性,并完成了LMS滤波器的FPGA实现,通过QuartusII平台仿真分析得出在增加硬件成本的条件下流水线设计速度相比标准LMS算法设计速度提高已经超过3倍。 相似文献
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在FPGA硬件神经网络设计中激活函数的实现和数据表示方式是两个难点。本文提出了用非线性函数和21位定点法相结合来实现激活函数的逼近算法,采用源码定点表示法实现数据的硬件表示,明显减少了FPGA的资源占用,降低了激活函数逼近算法的复杂性和实现难度,最后,给出实际FPGA硬件神经网络设计实例并进行了仿真验证。 相似文献
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单音干扰是WiMAX通信系统中的一种常见干扰,在基带处理前引入单音干扰算法能有效抑制单音干扰,提高系统性能。本文提出了一种基于Notch滤波器的抑制固定单音干扰算法及其FPGA逻辑实现方法。文中首先阐述了设计思想,然后讨论Notch滤波器原理及设计方法,最后给出该算法在FPGA中的实现及滤波效果评估。评估测试结果表明该算法不仅可以有效抑制WiMAX通信系统的单音干扰而且易于FPGA逻辑实现。 相似文献
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基于哈希函数的小波域脆弱水印算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基于分块独立的脆弱水印算法的安全性问题,提出一种利用查找表和哈希函数的小波域脆弱水印算法。该算法利用小波变换的空频特性,在LL子带用查找表的方法嵌入一个标识水印,用于检测和定位篡改;选取HL子带或LH子带的哈希值作为水印嵌入到HH子带中,用于抵抗各种伪认证攻击。实验仿真结果表明该算法既提高了基于分块的脆弱水印算法的安全性,又保持了良好的局部修改检测性能。 相似文献
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在FDM算法的基础上,提出了一种改进的并行关联规则挖掘算法FDM_DT,此算法利用DHP算法中的Hash表技术改进了2阶侯选项集的生成过程,并采用Apriori Tid算法中的Tid表技术对事务数据库中的事务数进行有效消减。因此,此算法在处理大规模数据时有较高的综合效率。 相似文献
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经过分析关联规则中Apriori算法存在的不足,为减少对事务数据库的扫描次数,缩减产生频繁项集的时间,列出两种基于哈希表的计算项集支持计数的方法以及利用哈希表来进行项集的地址定位的方法,使得生成频繁项集的效率有所提高。 相似文献
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对识别后的语音文档进行了向量空间模型的建立,针对得到的高维稀疏矩阵提出了基于局部敏感哈希的语音文档分类算法,算法能够直接在高维稀疏矩阵上进行分类,无需降维。此外,在构建局部敏感哈希函数的时候结合了稳定分布。实验证明,局部敏感哈希算法能够对语音文档进行合理有效的分类,同时获得了较小的时间复杂度。 相似文献
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主要探讨了基于MD方式构造hash函数时平衡度的保持问题,说明了压缩函数满足何种条件时hash函数能够取得最好的平衡度,提出了局部平衡度的概念,并利用此概念解决了压缩函数局部平衡度与Hash函数平衡度的关系的问题。这对于未来的hash函数的设计有非常重要的意义。 相似文献
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The paper is concerned with similarity search at large scale, which efficiently and effectively finds similar data points for a query data point. An efficient way to accelerate similarity search is to learn hash functions. The existing approaches for learning hash functions aim to obtain low values of Hamming distances for the similar pairs. However, these methods ignore the ranking order of these Hamming distances. This leads to the poor accuracy about finding similar items for a query data point. In this paper, an algorithm is proposed, referred to top k RHS (Rank Hash Similarity), in which a ranking loss function is designed for learning a hash function. The hash function is hypothesized to be made up of l binary classifiers. The issue of learning a hash function can be formulated as a task of learning l binary classifiers. The algorithm runs l rounds and learns a binary classifier at each round. Compared with the existing approaches, the proposed method has the same order of computational complexity. Nevertheless, experiment results on three text datasets show that the proposed method obtains higher accuracy than the baselines. 相似文献
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本文介绍了基于FFT的伪随机码快速捕获的原理,并且对快速捕获模块的核心单元,即采样率转换单元和FFT/IFFT计算单元的FPGA实现进行了详细论述。仿真和实现结果表明,此方法能快速地捕获扩频信号中的伪随机码相位。 相似文献
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《Information processing & management》2020,57(6):102288
Deep hashing has been an important research topic for using deep learning to boost performance of hash learning. Most existing deep supervised hashing methods mainly focus on how to effectively preserve the similarity in hash coding solely depending on pairwise supervision. However, such pairwise similarity-preserving strategy cannot fully explore the semantic information in most cases, which results in information loss. To address this problem, this paper proposes a discriminative dual-stream deep hashing (DDDH) method, which integrates the pairwise similarity loss and the classification loss into a unified framework to take full advantage of label information. Specifically, the pairwise similarity loss aims to preserve the similarity and structural information of high-dimensional original data. Meanwhile, the designed classification loss can enlarge the margin between different classes which improves the discrimination of learned binary codes. Moreover, an effective optimization algorithm is employed to train the hash code learning framework in an end-to-end manner. The results of extensive experiments on three image datasets demonstrate that our method is superior to several state-of-the-art deep and non-deep hashing methods. Ablation studies and analysis further show the effectiveness of introducing the classification loss in the overall hash learning framework. 相似文献
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本文对Secure Hash Algorithm(安全哈希算法)进行了简要描述,并对SHA-1算法的原理进行了深入分析。同时采用目前流行的C#语言对SHA-1算法进行了具体研究,设计了SHA-1加密系统。测试结果表明:加密系统可以准确实现中文信息和其他信息的SHA-1加密。 相似文献
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摘要：为了解决大规模分布式管理信息系统中的高速信息共享等问题,提出了基于对等结构的管理信息系统平台。给出了该系统平台的节点模型、管理策略及信息共享流程;提出了一种结合分布式哈希表和聚类的高速检索方法,保证了用户能够在分布式管理系统中快速的精确检索和分类检索;实现了系统的用户透明;为了保证分布式管理信息系统中的分布式多副本同步,提出了“对等锁”作为数据一致性维护方法。同时,给出了平台的具体实现方法,并给出了实例;实验结果表明,该平台具有良好的信息共享性能、高效的搜索能力和相当的容错能力。 相似文献
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随着互联网技术的不断发展,以图像为主要载体的多媒体信息大大丰富了我们的生活。但由于图像数据量庞大,存储和传输时受到很大限制,使得图像压缩成为图像处理中的一个重要环节。图像压缩就是利用图像自身的相关性来消减图像的冗余信息,保留有用的信息。经过多年的研究,人们已经提出了多种图像压缩方法,并在许多领域取得了良好的应用效果。但这些方法主要是针对普通密度的图像,而对于稀疏图像的压缩,目前有效的压缩方法还屈指可数。对图像压缩技术的发展历程进行了回顾,给出了一种基于哈希表的对稀疏数据压缩方法,并利用VC＋＋6．0平台,实现了基于哈希表的数据压缩系统。 相似文献