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TherealizationofParallelLUfactorizationbasedonFPGA
- 本文首先介绍了稀疏矩阵的特点和研究稀疏矩阵分解的意义,接着讨论了稀疏矩阵各种快速算法并给出了本文所采用的方法。在此基础上详细说明了稀疏矩阵模拟排序算法,直接LU分解算法,符号LU分解算法,数值LU分解算法及这些算法在FPGA上的实现过程。最后为充分发挥FPGA作为一种可编程逻辑器件的优势,将单核数值LU分解扩展为多核并行LU分解结构,并使用BDB矩阵对该结构进行了验证,给出并分析了实验结果。-Firstly,the characteristies and research value of sp
LU
- 矩阵LU并行算法,对于想学习并行计算的有帮助,希望自己多动手学习-Matrix LU parallel algorithm is helpful for those who want to learn to parallel computing, how much hands-on learning
IMM-track
- 在滤波估计方面,针对增益矩阵计算运算量大的问题,采用 并行滤波器,提出基于机动检测理论的算法。算法复杂度低,易 于工程实现,算法在复杂度上有很大的降低,但过程噪声对跟踪性能影 响较大。因此,引进机动检测策略,结合不同过程噪声下的算法,能有 效降低运算时间,提高跟踪精度。 -Adaptive template update strategy which can adjust the reference template based on the changes of the