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Periodic Boundary Conditions for Finite-Differentiation-Method Fast-Fourier-Transform Micromagnetics
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作者 Jiang-Nan Li Dan Wei 《Chinese Physics Letters》 SCIE CAS CSCD 2017年第4期97-100,共4页
We describe an accurate periodic boundary condition (PBC) called the symmetric PBC in the calculation of the magnetostatie interaction field in the finite-differentiation-method fast-Fourier-transform (FDM-FFT) mi... We describe an accurate periodic boundary condition (PBC) called the symmetric PBC in the calculation of the magnetostatie interaction field in the finite-differentiation-method fast-Fourier-transform (FDM-FFT) micromagneties. The micromagnetic cells in the regular mesh used by the FDM-FFT method are finite-sized elements, but not geometrical points. Therefore, the key PBC operations for FDM-FFT methods are splitting and relocating the micromagnetic cell surfaces to stay symmetrically inside the box of half-total sizes with respect to the origin. The properties of the demagnetizing matrix of the split micromagnetic cells are discussed, and the sum rules of demagnetizing matrix are fulfilled by the symmetric PBC. 展开更多
关键词 PBC FDM Periodic Boundary Conditions for Finite-Differentiation-Method fast-fourier-transform Micromagnetics FFT
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融合通道注意力与SDFFT的同质多变量时序预测模型
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作者 王凯欣 杨磊 +3 位作者 赵品杰 江宇函 李康顺 刘启健 《软件导刊》 2026年第1期83-94,共12页
在同质多变量时间序列长期预测任务中,现有模型大多存在着特征提取时未充分利用变量间内在关联信息、对数据的时效性考虑不足、季节性和随机波动信息提取不到位等问题。为此,提出了一种融合多阶段跨时间依赖和拐点信息的同质多变量时间... 在同质多变量时间序列长期预测任务中,现有模型大多存在着特征提取时未充分利用变量间内在关联信息、对数据的时效性考虑不足、季节性和随机波动信息提取不到位等问题。为此,提出了一种融合多阶段跨时间依赖和拐点信息的同质多变量时间序列预测模型(HMTS-TI),设计了RGCA模块,在变量间通道注意力中引入分组排序的策略,将学习到的关联信息转化为注意权重,增强对多变量时间序列变量间相关信息的提取;构建了SDFFT模块,通过子序列分解与快速傅里叶变换,挖掘长期趋势、短期季节模式及随机波动信息,加强跨时间维度依赖特征提取;将拐点数量统计值作为预测调整因子,提取不同时间序列变量中的波动信息,对模型拟合产生正向调节作用。在Traffic、Solar、PeMS04 3个公共同质多变量时间序列数据集上的实验结果表明,相较于对比实验中的最优模型,HMTS-TI在96、192、336和720共4个预测长度上整体均方误差、平均绝对误差分别下降了12.1%和6.8%,决定系数提升了4.1%,具有较高的预测准确率。此外,在具体应用案例中,该模型对广东省内92个观测点的臭氧数据预测长度为336个时间单位任务上的均方误差相比最优对比模型下降了19.0%。 展开更多
关键词 同质多变量时间序列 长期预测 通道注意力 子序列划分 数据分解 快速傅里叶变换
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基于快速傅里叶变换的裂缝分割算法
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作者 王永明 胡仕刚 +1 位作者 伍绍兵 梁思奇 《湖南工业大学学报》 2026年第1期102-108,共7页
裂缝分割是现代民用基础设施维护的关键一环,快速准确地检测出裂缝至关重要。故针对基于卷积模型在远距离建模方面的不足,以及基于Transformer模型在局部特征提取不足和计算复杂度较高的缺点,构建了一个基于频率增强的U型结构网络(FE-UN... 裂缝分割是现代民用基础设施维护的关键一环,快速准确地检测出裂缝至关重要。故针对基于卷积模型在远距离建模方面的不足,以及基于Transformer模型在局部特征提取不足和计算复杂度较高的缺点,构建了一个基于频率增强的U型结构网络(FE-UNet)。首先,提出一个频率增强注意力模块(FEA),通过快速傅里叶变换将图像从空间域映射到频域,降低计算复杂度,并在频域中引入卷积模块以突出裂缝特定频率成分,从而增强特征表示。此外,提出了一个局部增强前馈网络(LE-FFN),通过整合来自多个分支下的多尺度语义信息,提高特征的局部交互能力。实验结果表明,所提出网络模型的mIoU和F1值最高达82.38%和79.48%,为道路健康监测提供了有力支持。 展开更多
关键词 裂缝分割 快速傅里叶变换 多尺度语义信息 局部交互
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基于常规X射线光电子能谱(XPS)和X射线衍射(XRD)技术的透明柔性导电膜薄膜厚度表征 被引量:2
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作者 张少鸿 莫家媚 苏秋成 《中国无机分析化学》 北大核心 2025年第1期118-125,共8页
X射线光电子能谱仪(XPS)和X射线衍射仪(XRD)已越来越成为实验室的常规必备设备。XPS是一种表面分析技术,典型的分析深度约为10 nm,主要用于表征材料表面元素及其化学状态,并可利用刻蚀离子枪对材料元素及其化学态纵深分布进行研究。XRD... X射线光电子能谱仪(XPS)和X射线衍射仪(XRD)已越来越成为实验室的常规必备设备。XPS是一种表面分析技术,典型的分析深度约为10 nm,主要用于表征材料表面元素及其化学状态,并可利用刻蚀离子枪对材料元素及其化学态纵深分布进行研究。XRD主要利用晶体对X射线的衍射测定材料的晶体结构;同时可利用材料表面、界面对X射线的反射,研究材料的物性,包括密度、厚度、粗糙度等。利用实验室常规的XPS和XRD联合表征多层薄膜厚度;结合两者各自的优势,通过简单、便捷的方法实现多层薄膜的结构表征。通过XRD测试多层薄膜的反射干涉条纹,运用快速傅里叶变换(FFT)方法得到其厚度信息;通过XPS深度剖析得到膜层组分及其纵向分布的信息,从而完整表征了多层薄膜的结构。所表征的样品为组成和结构未知的透明柔性导电膜。结合XPS和XRD分析得到结果:薄膜为三层复合膜结构,首层由SnO_(2)、In_(2)O_(3)、TiO_(2)和ZnO组成,厚度为42.6 nm;中间为19.2 nm Ag纳米线;靠近基底层由ZnO、In_(2)O_(3)和TiO_(2)组成,厚度为59.0 nm。建立的方法完全避免了建模的繁杂过程和不确定性,方便、快速地得到薄膜结构组成,包括:每层薄膜厚度、组成成分、层间堆叠顺序等。方法在薄膜研究、生产过程质量控制等方面应用都有十分重要意义。 展开更多
关键词 X射线光电子能谱(XPS) X射线衍射(XRD) 薄膜厚度 深度剖析 X射线反射率(XRR) 快速傅里叶变换(FFT)
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基于IOMP的毫米波雷达多目标检测算法 被引量:1
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作者 邓凯 周建江 +1 位作者 王佳宾 周志伟 《现代雷达》 北大核心 2025年第6期21-29,共9页
为提高毫米波雷达目标检测精度,针对传统三维快速傅里叶变换(3D-FFT)算法在低chirp数和低接收阵元数条件下目标检测速度和角度参数估计精度低的问题,提出了基于3D-FFT和改进正交匹配跟踪(IOMP)相融合的雷达多目标检测算法。该算法利用3D... 为提高毫米波雷达目标检测精度,针对传统三维快速傅里叶变换(3D-FFT)算法在低chirp数和低接收阵元数条件下目标检测速度和角度参数估计精度低的问题,提出了基于3D-FFT和改进正交匹配跟踪(IOMP)相融合的雷达多目标检测算法。该算法利用3D-FFT进行初步参数估计与空间筛选,并结合IOMP对感兴趣区域进行稀疏重构,以实现更高精度的速度和角度估计。仿真与实测数据的验证结果表明:在速度和角度估计精度方面,所提算法相较于其他算法提升了一到两个数量级。同时,该算法在保证性能提升的同时有效降低了整体的计算复杂度,提高了实时性,具备良好的工程应用潜力,为毫米波雷达多目标检测以及后续的目标跟踪系统开发奠定了技术基础。 展开更多
关键词 毫米波雷达 多目标检测 三维快速傅里叶变换 改进正交匹配跟踪 稀疏重构
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基于FFT-iTransformer的网络安全态势特征插补与预测 被引量:1
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作者 张新有 高志超 +1 位作者 冯力 邢焕来 《信息网络安全》 北大核心 2025年第2期228-239,共12页
为解决当前网络安全态势预测精度低、指标采集缺失等问题,文章提出一种基于快速傅里叶变换改进的iTransformer模型(FFT-iTransformer)。该模型利用iTransformer架构对时间序列数据进行维度反转嵌入。通过快速傅里叶变换将一维时间序列... 为解决当前网络安全态势预测精度低、指标采集缺失等问题,文章提出一种基于快速傅里叶变换改进的iTransformer模型(FFT-iTransformer)。该模型利用iTransformer架构对时间序列数据进行维度反转嵌入。通过快速傅里叶变换将一维时间序列扩展为二维空间,将周期内的近邻特征和周期间的远邻特征分别映射到二维张量的行与列。首先,模型将周期内特征输入编码器,通过注意力机制学习周期内的局部特征,从而有效捕捉网络安全指标间的动态关联性(如信息安全漏洞数量与感染主机数量间的关联)。然后,将编码器输出的周期内张量融合为二维,传入卷积模块进一步提取二维特征,以捕捉周期间的全局特征。最后,根据振幅所反映的周期相对重要性进行自适应聚合。实验结果表明,该模型预测拟合度可达0.995378,在10%的缺失率下,插补拟合度可达0.879,优于大多数现有模型,可准确插补网络安全态势指标的缺失值,并预测态势值。 展开更多
关键词 网络安全 态势预测 插补 快速傅里叶变换 iTransformer
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基于Matrix Core的高性能多维FFT设计与优化 被引量:1
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作者 陆璐 祝松祥 +2 位作者 田卿燕 林海山 郭逸劼 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期20-30,共11页
快速傅里叶变换(FFT)算法广泛应用于科学计算等领域。为了充分挖掘图形处理器(GPU)的计算能力并进一步提高FFT的计算效率,该文针对矩阵形式的Stockham FFT,提出了一种基于Matrix Core的高性能多维FFT计算方案。在计算优化方面,该方案利... 快速傅里叶变换(FFT)算法广泛应用于科学计算等领域。为了充分挖掘图形处理器(GPU)的计算能力并进一步提高FFT的计算效率,该文针对矩阵形式的Stockham FFT,提出了一种基于Matrix Core的高性能多维FFT计算方案。在计算优化方面,该方案利用Matrix Core加速FFT计算中的矩阵乘运算,同时通过编译器内部指令完成小粒度的矩阵乘加,使得Matrix Core支持更多尺寸的FFT计算。在内存优化方面,该方案使用2层迭代策略,以充分利用共享内存,减少与全局内存的数据交换;根据Matrix Core的矩阵数据在各个线程寄存器中的分布规律,直接在寄存器上完成FFT计算中大量存在的矩阵逐元素乘操作;通过对共享内存中的数据进行重排来缓解存储体冲突,并采用双缓冲策略缓解访存瓶颈。该文还提出了高效的矩阵转置策略,以加速多维FFT计算。在AMD MI250 GPU平台上将该方案与GPU上主流的高性能FFT计算库rocFFT和VkFFT进行了比较实验,结果表明:该方案在AMD MI250上的1维、2维和3维FFT平均计算效率均优于rocFFT和VkFFT,3维FFT的平均计算效率为rocFFT的1.5倍,为VkFFT的2.0倍,具有较好的性能提升;mcFFT的计算精度与rocFFT和VkFFT保持在相同水平。 展开更多
关键词 图形处理器 Matrix Core 快速傅里叶变换 矩阵乘法
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基于EMD和FFT的自适应X射线脉冲星信号降噪方法 被引量:1
8
作者 王璐 张爽 《电波科学学报》 北大核心 2025年第2期381-394,共14页
X射线脉冲星导航是一种具有发展潜力的深空探测技术,其导航精度主要受X射线脉冲信号到达时间精度影响;X射线脉冲星信号降噪技术有望为X射线脉冲星导航提供良好的信号支撑。在有效抑制噪声的基础上,如何最大限度保留X射线脉冲星信号细节... X射线脉冲星导航是一种具有发展潜力的深空探测技术,其导航精度主要受X射线脉冲信号到达时间精度影响;X射线脉冲星信号降噪技术有望为X射线脉冲星导航提供良好的信号支撑。在有效抑制噪声的基础上,如何最大限度保留X射线脉冲星信号细节信息,一直是X射线脉冲星信号降噪处理中的难点。在经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)阈值降噪中,混叠内蕴模态分量的个数、阈值函数和阈值是影响降噪效果的三个主要因素。本文利用快速傅里叶变换对混叠内蕴模态分量进行分析,据其频域稀疏度筛选出含噪声的高频混叠内蕴模态分量;针对阈值函数和阈值的选择问题,提出了利用复合评价指标选择出阈值函数和阈值估计方法的最优组合,并通过数值仿真验证了该方法的有效性。仿真和测试结果表明本文方法在脉冲星导航方面可能具有应用前景。 展开更多
关键词 脉冲星 经验模态分解(EMD) 快速傅里叶变换(FFT) 复合评价指标(CEI) 信号降噪
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基于矫正窗函数IFFT和最小二乘法的宽频振荡检测方法
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作者 肖先勇 刘子菁 +4 位作者 马晓阳 袁泽惠 鄂志君 李树鹏 刘涛 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第24期65-77,共13页
准确估计电力系统中的宽频振荡参数能够为振荡抑制提供技术支撑。然而,由于宽频振荡与谐波、间谐波的频率范围相近,在将现有的次/超同步振荡估计扩展到宽频振荡估计时,除了需要克服来自基波的频谱泄漏,还要考虑宽频振荡的耦合特性和阻... 准确估计电力系统中的宽频振荡参数能够为振荡抑制提供技术支撑。然而,由于宽频振荡与谐波、间谐波的频率范围相近,在将现有的次/超同步振荡估计扩展到宽频振荡估计时,除了需要克服来自基波的频谱泄漏,还要考虑宽频振荡的耦合特性和阻尼特性。对此,提出了一种基于矫正窗函数的插值快速傅里叶变换(interpolated fast Fourier transform,IFFT)和最小二乘(least squares,LS)法的宽频振荡检测方法。首先,将窗函数经旋转因子矫正,并通过相邻谱线矢量相消方式,插值获取频率值。然后,根据振荡特性,通过峰值提取函数,求解成分数目并识别振荡成分。最后,通过泰勒级数逼近振荡并求解伪逆矩阵,得到LS法修正后的结果。仿真结果表明,所提出的方法能够克服多成分干扰,实现4 Hz至2.4 kHz频率范围内随机宽频振荡参数的精确估计。 展开更多
关键词 宽频振荡 插值快速傅里叶变换 信号检测 最小二乘 阻尼因子
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地心运动的时变分析与预报
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作者 魏二虎 吴俊杰 +4 位作者 张云龙 罗一乐 邹贤才 田晓静 刘经南 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第4期331-338,共8页
以美国德克萨斯大学空间研究中心提供的地心运动时间序列为实验数据,首先采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)对数据进行降噪处理;然后利用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)和连续小波变换(continuous wavel... 以美国德克萨斯大学空间研究中心提供的地心运动时间序列为实验数据,首先采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)对数据进行降噪处理;然后利用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)和连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)对该数据进行频域转换、功率谱分析和周期项提取;最后采用自回归积分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和指数平滑法对未来20个月的地心运动进行预报。结果表明,利用FFT提取的周年项的振幅和相位与以往的地心运动研究较为接近;ARIMA模型对于Y方向20个月内的地心运动预测结果较好,指数平滑法对X、Z方向的地心运动预测结果更优。 展开更多
关键词 地心运动 快速傅里叶变换 连续小波变换 ARIMA 指数平滑法
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基于FPGA的大点数脉压模块设计与实现
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作者 刘国满 刘雨玄 +3 位作者 付琦允 冯易 汪奕 王俊岭 《北京理工大学学报》 北大核心 2025年第5期539-546,共8页
针对雷达系统长脉宽信号的大点数脉冲压缩内存占用过大、计算过程复杂的问题,提出一种可避免数据转置的脉冲压缩处理流程及一种适用于FPGA的实现方法和延时计算模型,并以此为基础设计和实现了支持128K点窗长的脉冲压缩模块.实验结果表明... 针对雷达系统长脉宽信号的大点数脉冲压缩内存占用过大、计算过程复杂的问题,提出一种可避免数据转置的脉冲压缩处理流程及一种适用于FPGA的实现方法和延时计算模型,并以此为基础设计和实现了支持128K点窗长的脉冲压缩模块.实验结果表明,模块处理延时低于1700μs,可支持最大脉宽4 ms、带宽10 MHz的信号,与传统IP核方法相比,减少至少50%处理延时和至少40%内存资源消耗,仅适度增加了乘法器资源消耗,提高了大点数脉压算法在FPGA中的可实现性. 展开更多
关键词 脉冲压缩 FPGA 大点数FFT FFT级联
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基于K近邻算法的数据融合与改进图卷积神经网络的电机轴承故障诊断
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作者 孙丽玲 唐李昱 许伯强 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第5期12-18,共7页
为了解决单一类型数据对电机轴承故障诊断准确率不高和图卷积神经网络具有过平滑现象的问题,提出一种多数据融合和改进图卷积神经网络的电机轴承故障诊断方法。首先,通过快速傅里叶变换将电机轴承的振动信号和电机电流信号分别转换为频... 为了解决单一类型数据对电机轴承故障诊断准确率不高和图卷积神经网络具有过平滑现象的问题,提出一种多数据融合和改进图卷积神经网络的电机轴承故障诊断方法。首先,通过快速傅里叶变换将电机轴承的振动信号和电机电流信号分别转换为频域信号;然后,将每一个频率视为一个结点,对应的振动和电流信号视为节点特征,根据K近邻图构造法,将振动信号和电流信号融合成图结构数据;进而,将图数据输入通过添加初始残差连接模块而改进的图卷积神经网络进行训练,从而得到诊断结果。在帕德博恩数据集上,将所提方法和多种模型进行电机轴承故障诊断对比实验,实验结果表明,所提模型的故障识别准确率能达到98.6%,优于对比方法,证明所提数据融合方法与改进图卷积神经网络是有效的。 展开更多
关键词 深度学习 故障诊断 图卷积神经网络 电机轴承 快速傅里叶变换 数据融合 电流数据
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不同空间大地技术确定的ERP参数时变特征分析
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作者 魏二虎 朱颜 +3 位作者 张云龙 罗一乐 田晓静 刘经南 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第6期551-554,579,共5页
以各单独测量手段得到的地球自转参数(ERP)为基础,分别输出时域和频域的处理结果,再将每次分析得到的指标参数与国际地球自转服务(IERS)联合解算得到的数据分析结果进行横向对比。结果表明,不同测量手段得到的ERP的时变特征存在一定差异。
关键词 地球自转参数 时变特征 频谱分析 快速傅里叶变换 功率谱密度分析
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基于快速学习图卷积网络的滚动轴承故障诊断研究
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作者 宁少慧 董振才 +1 位作者 戎有志 周利东 《机床与液压》 北大核心 2025年第12期53-59,共7页
图神经网络跨层的递归邻域扩展为训练大型密集图带来时间方面的挑战,导致轴承故障诊断的训练效率不高。针对此问题,提出一种基于快速学习图卷积网络方法并将其应用于滚动轴承故障诊断中。利用快速傅里叶变换(FFT)将采集的轴承故障时域... 图神经网络跨层的递归邻域扩展为训练大型密集图带来时间方面的挑战,导致轴承故障诊断的训练效率不高。针对此问题,提出一种基于快速学习图卷积网络方法并将其应用于滚动轴承故障诊断中。利用快速傅里叶变换(FFT)将采集的轴承故障时域信号转化为频域数据,再利用K近邻(KNN)算法将频域信号转换为图数据,以图数据显示频域特征,极大丰富了输入信息;引入快速学习图卷积网络(Fast-GCN)模型,通过重要性采样对故障特征进行学习;最后,利用Log-Softmax函数输出最终分类结果,从而实现滚动轴承单一故障的分类。实验结果表明:所提模型在保证故障分类准确率的前提下,诊断速度显著提升,甚至比图卷积神经网络(GCN)的诊断速度增加了约1倍,且所提方法具有良好的半监督诊断性能与泛化能力。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 K近邻(KNN)算法 快速傅里叶变换(FFT) 快速学习图卷积网络(Fast-GCN)
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利用秩自相似特征的光学和SAR图像快速匹配方法
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作者 熊新 靳国旺 +2 位作者 崔瑞兵 李烁 杨鹤 《测绘学报》 北大核心 2025年第10期1852-1862,共11页
为了解决光学和合成孔径雷达(SAR)图像辐射差异及SAR图像固有相干斑引起的两类图像匹配难题,本文提出了利用秩自相似(RSS)特征三维相位相关(PC)的光学和SAR图像快速匹配方法。本文方法采用偏移均值滤波实现图像RSS特征快速提取,利用快... 为了解决光学和合成孔径雷达(SAR)图像辐射差异及SAR图像固有相干斑引起的两类图像匹配难题,本文提出了利用秩自相似(RSS)特征三维相位相关(PC)的光学和SAR图像快速匹配方法。本文方法采用偏移均值滤波实现图像RSS特征快速提取,利用快速傅里叶变换实现三维PC高效模板匹配。在公开数据集中随机选取200个光学和SAR图像对进行匹配试验,结果表明本文方法能够实现快速且可靠的光学和SAR图像匹配。光学图像和天绘二号SAR图像的匹配结果进一步验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 光学图像 合成孔径雷达图像 秩自相似 快速傅里叶变换 三维相位相关
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频率和空间特征融合的轻量级多尺度遥感图像场景分类网络
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作者 王威 孙钰洁 王新 《吉林大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第10期3361-3371,共11页
针对遥感图像分类任务中土地覆盖物尺寸和空间组合多种多样、类间相似性高和类内差异性大的问题,从特征的有效提取和多尺度特征的充分融合出发,设计了一种频率和空间特征融合的轻量级多尺度遥感图像场景分类网络(FS-LMFFNet)。首先,为... 针对遥感图像分类任务中土地覆盖物尺寸和空间组合多种多样、类间相似性高和类内差异性大的问题,从特征的有效提取和多尺度特征的充分融合出发,设计了一种频率和空间特征融合的轻量级多尺度遥感图像场景分类网络(FS-LMFFNet)。首先,为了结合卷积神经网络(CNN)和Transformer的优点,实现局部和全局特征的充分提取,提出了一种频率和空间多层感知机模块(FS-MLP),该模块通过引入频域分析,补充了传统空间操作在提取全局高频纹理特征方面的不足。其次,针对遥感场景图像的多尺度特性,提出了一种轻量级多层特征融合模块(LMFF),该模块采用轻量级卷积块对前3个阶段的多尺度特征进行有效的融合。最后,基于FS-MLP和LMFF模块构建的FS-LMFFNet在3个公开数据集UC_Merced、RSSCN7和AID上进行实验,准确率分别达到99.10%、96.60%和95.48%。实验结果表明,本文提出的FS-LMFFNet能更好地提取和融合多尺度特征,从而取得优于其他先进模型的性能。 展开更多
关键词 遥感图像 深度学习 卷积神经网络(CNN) 快速傅里叶变换(FFT) 多尺度特征融合
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2维G-P方程的高阶快速保能量方法
17
作者 陈杰 孙建强 《江西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期519-525,共7页
该文将2维G-P方程转化成无限维哈密尔顿系统,利用傅里叶拟谱方法和平均向量场方法对方程分别进行空间和时间离散得到方程的数值离散格式,基于快速傅里叶变换分解谱矩阵得到了2维G-P方程的快速保能量计算格式,利用新的保能量格式数值模... 该文将2维G-P方程转化成无限维哈密尔顿系统,利用傅里叶拟谱方法和平均向量场方法对方程分别进行空间和时间离散得到方程的数值离散格式,基于快速傅里叶变换分解谱矩阵得到了2维G-P方程的快速保能量计算格式,利用新的保能量格式数值模拟方程孤立波演化行为,并分析了新格式的保能量守恒特性. 展开更多
关键词 平均向量场方法 2维G-P方程 傅里叶拟谱方法 快速傅里叶变换
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基于昇腾NPU的快速傅里叶变换算法设计与优化
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作者 陆璐 王远飞 +1 位作者 梁志宏 索思亮 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第11期9-17,共9页
快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)作为科学计算和信号处理领域的核心算法,已广泛应用于数字信号处理、图像处理、深度学习等领域。随着数据规模的增长和处理需求的提高,在新型硬件平台上优化FFT算法显得尤为重要。该文深入... 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)作为科学计算和信号处理领域的核心算法,已广泛应用于数字信号处理、图像处理、深度学习等领域。随着数据规模的增长和处理需求的提高,在新型硬件平台上优化FFT算法显得尤为重要。该文深入分析了昇腾NPU的架构特点及其对FFT算法优化的影响,基于矩阵运算形式的Stockham FFT算法,提出了一系列创新性优化策略:设计了启发式radix选择算法,针对不同输入规模提供较优的radix序列组合;针对单次迭代FFT,开发了无需虚实分离的高效计算流程,显著减少了全局内存访问开销;提出了基于片上缓存的数据读取优化策略,大幅提升了数据访问速度;为多次迭代设计了数据布局优化方法,有效改善了整体访存效率。在搭载昇腾910 AI处理器的昇腾Atlas 800平台上的实验结果表明,该文提出的优化策略相比无优化基准实现了4.61的平均加速比;对各项优化策略进行的独立性能分析和验证表明,各单项优化策略的平均加速比为1.42~3.52。研究结果为在新型NPU架构上实现高效FFT算法提供了技术参考。 展开更多
关键词 快速傅里叶变换 昇腾NPU 异构计算 高性能计算
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空间频域特征编码下的三维高频表面重建
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作者 魏东 张静恬 +1 位作者 白宜凡 孙赫 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第18期241-251,共11页
针对现有神经隐式表面重建算法在复杂物体表面高频细节获取、三维体纹理表征以及重建精度方面存在的不足,提出了一种针对高频细节提取的空间频域特征编码网络。该网络利用空间特征三平面有效建模三维点相互依赖关系,并采用基于快速傅里... 针对现有神经隐式表面重建算法在复杂物体表面高频细节获取、三维体纹理表征以及重建精度方面存在的不足,提出了一种针对高频细节提取的空间频域特征编码网络。该网络利用空间特征三平面有效建模三维点相互依赖关系,并采用基于快速傅里叶变换的高频特征编码模块来增强其特征提取过程的深层频率变化,使生成的物体表面具有更多高频几何细节。为保持重建过程稳定性,构建了一种轻量级MLP解码器来提高表面重建的保真度并抑制空间频域编码过程中产生的噪声。该方法在DTU和NeRF Synthetic 360°数据集中的六个场景下进行测试,与其他算法进行倒角距离和峰值信噪比指标的定量和定性评估,并针对复杂物体前景细节定量评估。实验结果表明,高频特征编码模块和轻量级MLP解码器的引入显著提高了复杂物体的重建精度,重建出的三维几何与纹理表面恢复了更多精细的几何细节。 展开更多
关键词 三维表面重建 快速傅里叶变换 符号距离函数 多层感知机 神经辐射场
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一种基于频域内推理计算的长短期记忆神经网络硬件加速器设计
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作者 靳松 陈诗琪 《计算机学报》 北大核心 2025年第8期1781-1794,共14页
长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)可以捕捉到序列数据间长距离的依赖关系,因此在时间序列预测、自然语言分析和语音识别等领域得到广泛应用。然而,LSTM网络独特的门控机制和状态更新过程导致其推理计算的复杂度较高,参... 长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)可以捕捉到序列数据间长距离的依赖关系,因此在时间序列预测、自然语言分析和语音识别等领域得到广泛应用。然而,LSTM网络独特的门控机制和状态更新过程导致其推理计算的复杂度较高,参数量较大,对其在资源受限的边缘设备上的部署形成挑战。本文提出一种基于频域内推理计算的长短期记忆神经网络硬件加速器设计。采用循环分块矩阵对网络的权重参数进行压缩存储,结合快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和频域激活函数实现频域内网络推理计算,避免在处理不同时间样本时频繁的时域-频域切换开销。采用坐标旋转数字计算机算法(Coordinate Rotation Digital Computer,CORDIC)替换频域内的乘法运算和超函数计算,实现LSTM的低功耗硬件部署。提出的硬件加速器在PYNQ-Z2开发板上进行了原型实现。面向开源时间序列数据集的实验结果表明,加速器实现了63.6μs的网络平均推理延迟,功耗1.743 W,相比时域LSTM推理计算延迟降低了44.2%,功耗降低6.4%。同时,BRAM和FIFO的资源占用率仅为5%和2%,相比时域LSTM推理计算分别降低了83%和91.2%。 展开更多
关键词 长短期记忆神经网络 分块循环矩阵 坐标旋转数字计算机 频域推理计算 快速傅里叶变换
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