本文对基于FPGA的CCSDS图像压缩和AES加密算法的实现进行了研究。主要完成的工作有： (1)深入研究CCSDS图像压缩算法，并根据其编码方案，设计并实现了相应的编解码器。从算法性能和硬件实现复杂度两个方面，将该算法与具有类似算法结构的JPEG2000和SPIHT图像压缩算法作比较分析； (2)利用硬件描述语言VerilogHDL实现CCSDS图像压缩算法和AES加密算法； (3)优化算法复杂度较大的功能模块，如小波变换模块等。使用双端口内存模块增加数据读写速度，利用DSP块处理核心运算单元，从而很大程度上提高了模块的运行速度，并降低了芯片的使用面积； (4)设计并实现系统的模块级流水线，在几乎不增加占用芯片面积的情况下，提高了系统的数据吞吐量； (5)在QuartusⅡ和ModelSim仿真环境下对该系统进行模块级和系统级的功能仿真、时序仿真和验证。在硬件系统测试阶段，设计并实现FPGA与PC机的串口通信模块，提高了系统验证的工作效率。
上传时间： 2013-05-19
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遗传算法是一种基于自然选择原理的优化算法，在很多领域有着广泛的应用。但是，遗传算法使用计算机软件实现时，会随着问题复杂度和求解精度要求的提高，产生很大的计算延时，这种计算的延时限制了遗传算法在很多实时性要求较高场合的应用。为了提升运行速度，可以使用FPGA作为硬件平台，设计数字系统完成遗传算法。和软件实现相比，硬件实现尽管在实时性和并行性方面具有很大优势，但同时会导致系统的灵活性不足、通用性不强。本文针对上述矛盾，使用基于功能的模块化思想，将基于FPGA的遗传算法硬件平台划分成两类模块：系统功能模块和算子功能模块。针对不同问题，可以在保持系统功能模块不变的前提下，选择不同的遗传算子功能模块完成所需要的优化运算。本文基于Xilinx公司的Virtex5系列FPGA平台，使用VerilogHDL语言实现了伪随机数发生模块、随机数接口模块、存储器接口/控制模块和系统控制模块等系统功能模块，以及基本位交叉算子模块、PMX交叉算子模块、基本位变异算子模块、交换变异算子模块和逆转变异算子模块等遗传算法功能模块，构建了系统功能构架和遗传算子库。该设计方法不仅使遗传算法平台在解决问题时具有更高的灵活性和通用性，而且维持了系统架构的稳定。本文设计了多峰值、不连续、不可导函数的极值问题和16座城市的旅行商问题 (TSP)对遗传算法硬件平台进行了测试。根据测试结果，该硬件平台表现良好，所求取的最优解误差均在1％以内。相对于软件实现，该系统在求解一些复杂问题时，速度可以提高2个数量级。最后，本文使用FPGA实现了粗粒度并行遗传算法模型，并用于 TSP问题的求解。将硬件平台的运行速度在上述基础上提高了近1倍，取得了显著的效果。关键词：遗传算法，硬件实现，并行设计，FPGA，TSP
上传时间： 2013-06-15
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舰船电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据舰船电力系统特点，提出了一种改进的粒子群优化算法。在传统粒子群算法的基础上，运用混沌优化理论进行初始化粒子的初始种群，提升初始解质量；同时，引进遗传操作以改进粒子群算法易陷入局部极值的缺点。通过对典型的模型仿真表明，该算法具有更好的寻优性能，并且有效地提高了故障恢复的速度与精度。
上传时间： 2014-12-23
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提出了基于杂交粒子群优化算法的分布式可再生能源并网的无功优化算法，从网损和静态电压稳定裕度两个角度出发，构建了含分布式发电系统的配电网无功优化的数学模型。在美国PG＆E 69节点配电系统上进行效验。结果表明，该算法收敛性好、精度高；分布式电源并网后能有效降低系统的有功网损，提高电压稳定性，对分布式电源并网运行具有一定的参考价值。
上传时间： 2014-12-24
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针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题，结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点，提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次，为了加快BP神经网络学习收敛速度，防止其陷入局部极小点，提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后，给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图，并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。
上传时间： 2014-03-21
上传用户：diets
本文采用Memetic算法进行飞行控制系统PIO评估，提出了一种结合自适应差分进化和模式搜索的Memetic算法。以瑞典FOI开发的飞机模型ADMIRE为研究对象，利用Memetic算法对存在不确定条件下的飞行控制系统进行评估。评估结果表明，与工业传统网格评估方法相比，改进的优化算法可以在全飞行包线范围内找出最坏的飞行状态，具有更高的可靠性、效率。
上传时间： 2013-11-24
上传用户：lina2343
DSP编程代码,FFT算法,经典!! FFT实验 一、 理论： 公式（1）FFT运算公式 FFT并不是一种新的变换，它是离散傅立叶变换（DFT）的一种快速算法。由于我们在计算DFT时一次复数乘法需用四次实数乘法和二次实数加法；一次复数加法则需二次实数加法。每运算一个X（k）需要4N次复数乘法及2N+2（N-1）=2（2N-1）次实数加法。所以整个DFT运算总共需要4N^2次实数乘法和N*2(2N-1)=2N(2N-1)次实数加法。如此一来，计算时乘法次数和加法次数都是和N^2成正比的，当N很大时，运算量是可观的，因而需要改进对DFT的算法减少运算速度。 根据傅立叶变换的对称性和周期性，我们可以将DFT运算中有些项合并。 我们先设序列长度为N=2^L，L为整数。将N=2^L的序列x(n)(n=0,1,……，N-1)，按N的奇偶分成两组，也就是说我们将一个N点的DFT分解成两个N/2点的DFT，他们又从新组合成一个如下式所表达的N点DFT： 一般来说，输入被假定为连续、合成的。当输入为纯粹的实数的时候，我们就可以利用左右对称的特性更好的计算DFT。 我们称这样的RFFT优化算法是包装算法：首先2N点实数的连续输入称为“进包”。其次N点的FFT被连续被运行。最后作为结果产生的N点的合成输出是
上传时间： 2015-04-29
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dijkstra算法的matlab程序，用于优化路径规划的初始路径，只能做出一个次优的结果，以后可以用很多优化算法来进一步优化
上传时间： 2014-11-26
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开发环境:Matlab 简要说明:动量-自适应学习调整算法。在实际应用中，原始的BP算法很难胜任，因此出现了很多的改进算法。BP算法的改进主要有两种途径，一种是采用启发式学习方法，另一种则是采用更有效的优化算法。本例采用动量BP算法，来实现对网络的训练过程，动量法降低了网络对于误差曲面局部细节的敏感性，有效地抑制网络陷于局部极小。
上传时间： 2014-11-04
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模拟退火算法，常用的数值优化算法，适合初学者，非常方便
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2014-03-11
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