超聲波瓶體厚度檢測(cè)及其材料分類的研究,保障公共安全
2.3 Restoring(還原)算法簡(jiǎn)介
Restoring算法是一種線性收斂的除法算法。它的主要思想是首先調(diào)整分母并加載分子到余數(shù)寄存器中,然后從余數(shù)中減去調(diào)整的分母并將結(jié)果存在余數(shù)寄存器中,如果新的余數(shù)為正,我們就將商加1,否則商不變并且還需要通過(guò)加上分母來(lái)還原從前的余數(shù)值。我們可以采用狀態(tài)機(jī)的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)該種除法算法思想。
本項(xiàng)目中Restoring算法主要應(yīng)用于:幅度衰減模塊中除法器的設(shè)計(jì)。
2.4 分段函數(shù)算法簡(jiǎn)介
分段函數(shù)是對(duì)于自變量不同的取值范圍,有著不同的對(duì)應(yīng)法則的函數(shù)。對(duì)于分段函數(shù)的實(shí)現(xiàn)具有資源消耗少,處理速度快的特點(diǎn)。例如,一種包含二階非線性函數(shù)的分段函數(shù),如下式所示:
對(duì)于二階非線性函數(shù)的實(shí)現(xiàn),如圖15 所示:
圖15 二階非線性函數(shù)的實(shí)現(xiàn)
本項(xiàng)目中分段函數(shù)主要應(yīng)用于:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)的
f(n)的設(shè)計(jì)。
3. 項(xiàng)目設(shè)計(jì)細(xì)化模塊方案
項(xiàng)目設(shè)計(jì)細(xì)化模塊的框圖,如圖16所示:
本次項(xiàng)目的設(shè)計(jì)難點(diǎn):
(1)準(zhǔn)確測(cè)定延時(shí)信息的自相關(guān)模塊的設(shè)計(jì),因?yàn)樽韵嚓P(guān)信息會(huì)對(duì)收發(fā)信號(hào)的幅度提取有著很大的影響。
(2)高效的64階濾波器的設(shè)計(jì),旨在設(shè)計(jì)一種既節(jié)省硬件資源又能高效實(shí)時(shí)輸出的一種低通濾波器。
(3)可準(zhǔn)確分類的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì),需要大量的離散學(xué)習(xí)和確定一種準(zhǔn)確的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。
圖16 項(xiàng)目設(shè)計(jì)細(xì)化模塊框圖
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