一、一种带宽最小化算法的C++程序实现（论文文献综述）
马茂琼[1]（2021）在《毫米波大规模MIMO无线通信系统混合预编码研究》文中研究表明毫米波大规模MIMO技术被认为是开启5G网络的关键技术,能应对爆炸式增长的移动数据。与传统MIMO不同的是,毫米波大规模MIMO系统大量的天线和射频链使得传统的数字预编码技术难以应用,混合预编码是解决这一问题的替代方案。考虑实现成本和功耗,混合预编码算法的设计需要在性能与设计复杂度之间综合考虑。本论文在现有的毫米波大规模MIMO混合预编码研究的基础上,以最大化频谱效率为目标,进一步优化频谱效率和复杂度,本文主要研究内容如下:1.为了进一步优化毫米波MIMO系统联合设计收发端混合预编码方案的频谱效率和算法复杂度,提出一种联合设计混合预编码方案。首先利用赫尔德不等式公式化模拟预编码矩阵和模拟组合矩阵,并采用交替最小化原理提升频谱效率;其次对利用奇异值分解计算数字预编码矩阵和数字组合矩阵;最后对算法初始值进行优化,进一步提升算法频谱效率,降低算法复杂度。仿真验证了所提方案与其他混合预编码方案相比具有更优的频谱效率和更低的算法复杂度。2.为了更好的实现5G的愿景,在大规模MIMO系统中,混合连接天线结构结合全连接和部分连接的结构优势,能更好地平衡频谱效率和能量效率。但是该结构的混合预编码算法流程复杂。针对这一问题,研究了混合连接天线结构的低复杂度混合预编码算法设计。为了简化该结构的混合预编码算法,将信道矩阵划分成一系列子信道矩阵,然后分别对每一个子信道矩阵采用交替迭代矩阵分解Alt-IMD算法求解最优混合预编码矩阵。通过理论分析了算法复杂度,并且通过仿真实验分别对全连接天线结构、部分连接天线结构混合预编码算法以及本文的混合预编码算法的频谱效率和能量效率进行对比。结果表明:与当前混合预编码算法相比,本文提出的混合预编码算法能获得更高的性能和能效。
高雨婷[2]（2020）在《认知雷达发射资源管理方法及软件实现》文中研究表明饱和攻击已成为现代战争中一种重要的攻击手段。由于雷达系统的发射资源有限,高效地管理雷达发射资源,对于提高雷达的多目标跟踪能力、提升雷达系统综合性能具有重要意义。认知雷达能够感知战场环境及目标状态,并据此主动地调整雷达工作模式、发射资源分配方案、发射波形和接收处理方法,有望显着提升雷达对目标和环境的适应能力,提高雷达资源利用效率,是未来雷达智能化的发展方向。本文面向多目标跟踪问题,研究了认知雷达发射资源管理方法及实现。主要工作内容如下:1.研究了两种经典目标跟踪算法:卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波。在此基础上,给出了目标跟踪算法性能评价指标贝叶斯克拉美罗界（Bayesian Cramér-Rao Lower Bound,BCRLB）的详细推导过程,并通过仿真验证将此作为目标跟踪评价指标实现资源分配的可行性。2.研究了适用于雷达不同体制、不同工作模式的资源管理方法:（1）在雷达单波束模式下,研究了一种目标驻留时间分配方法。传统资源分配方法没有考虑目标状态差异,在跟踪阶段将有限的驻留时间平均分配给各个目标,简单易行却无法获得最优跟踪性能。本文基于目标状态先验信息,利用目标跟踪的BCRLB构造代价函数求解,优化目标驻留时间。（2）在雷达多波束模式下,给出了一种基于装箱算法的波束、重访时间和功率联合分配方法。本文方法通过对比目标预测BCRLB和期望跟踪精度大小决定该时刻照射目标实现对目标重访时间管理,随后利用装箱算法决定波束指向,最后在组内以最小化最差目标的BCRLB为准则优化雷达发射功率。本文方法在保证多目标跟踪性能的同时能够节约雷达资源。（3）在雷达搜索跟踪模式下,雷达搜索波束通常以波位顺序对空域进行周期性搜索,对于已探测目标也存在回波,因此本文采用搜索阶段的回波数据对跟踪阶段已探测到的目标进行状态更新并给出了两种资源管理方法。本文方法能够减小目标重访时间从而提升目标跟踪性能,节约雷达资源。3.在Visual Studio 2013开发环境下,采用C语言对发射资源管理方法进行工程实现,介绍了该过程遇到的关键问题:（1）数据存储方式;（2）数据结构定义;（3）数学矩阵加速运算。另外,为了验证资源管理方法的可靠性,本文将资源管理模块加入到认知雷达系统进行联合仿真。
王鹏飞[3]（2019）在《面向典型优化求解算法的异构并行加速技术研究》文中研究说明优化问题伴随着管理决策科学不断发展。一些经典的最优化理论开创了优化理论研究的先河,科学地描绘了最优解的特征。但是,直到有了计算机,人们才能够对各类较大规模的优化问题利用计算机实施求解,从而使对最优化问题的求解成为在实际生活中进行决策、管理中的有效工具。而随着计算机体系结构和各种新型架构的发展,各种异构体系结构产生的运算能力越来越强。如何利用巨大的算力、利用并行加速技术,有效提升优化问题的求解性能,成为了当前研究者们关注的重点之一。在本课题中,本文对两种具有代表性的优化问题及其求解算法进行了并行加速技术的研究。在生物信息学领域中,PairHMM前向算法在寻找基因组序列的最佳比对结果方面,在多种不同的生物序列分析工具中都非常流行。它是基因组序列比对任务中应用最为普遍的一类动态规划算法。在交通网络领域,对于起点-目的地（OD）流量的估计十分重要。针对流量估计问题,研究者提出了一种新的线性正向模型,其中包含着对多目标的迭代优化问题。如何通过并行优化技术对这两类优化问题进行加速,是实际运用中亟待解决的应用问题之一。首先,本文研究了相关优化问题以及并行优化技术的发展及成果。第二,本文利用Open MP工具、负载均衡等方法对PairHMM前向算法进行了基本的优化,最后给出了算法的性能提升情况,目的是为进一步在FPGA平台进行算法的并行加速器设计提供基本的比较。第三,本文设计并实现了一种基于现场可编程门阵列平台的PairHMM前向算法加速器。该加速器采用非协作结构以组织处理单元,并采用任务级并行方案。本文设计了非合作处理单元来独立完成PairHMM前向算法的计算。此外,基于非合作PE结构,本文为加速器设计了一种新的链式拓扑。实验表明,本文的新拓扑结构进一步地提升了PairHMM前向算法加速器的性能,性能最高提升20%。最后,对于网络流量估计问题中的线性前向模型,本文通过对其进行压缩并提出了进一步的改进模型,实现了对这个应用的加速。本文将原始模型中的带有非线性约束的多变量优化问题转化为一个标准的带约束二次规划问题。通过模型层面的优化,本文的改进模型达到了1.13倍的加速比。进一步地,通过算法选择和实现层面的优化,与之前的模型相比,本文实现了最大加速比达到了49.78倍。
刘丙旭[4]（2019）在《社会属性感知的协作无线网络数据传输性能分析》文中认为在协作无线网络（Cooperative Wireless Network,CWN）中数据传输可靠性和高效性是关键问题,为了成功将数据传输至目的节点,可充分利用节点间相遇机会,以“存储-携带-转发”方式进行数据协作传输,因此节点的传输能力对数据传输成功率以及网络资源利用率的优化至关重要。此外,在数据转发过程中,中继节点的选择不仅需要考虑物理层因素,还需要分析节点间社会关系对它的影响。随着多媒体实时业务的广泛应用,传输能力对于评估网络的业务承载能力至关重要,直接影响数据传输的速率以及用户的体验。针对上述问题,本文对数据传输过程展开了深入研究,对社会属性与数据传输性能之间的关系进行深入挖掘,并对数据传输的每个阶段进行建模分析,进而对后续CWN性能优化具有重要意义。本文对CWN的概念进行了总结,针对应用场景进行了概括,并对相关研究现状进行了阐述,进而,对CWN数据传输性能及其性能分析方法进行了总结。提出了CWN中社会属性感知的数据传输能力影响分析。提出一个新颖的分析框架去建模数据转发过程,以此获知社会属性约束下的CWN网络性能,如端到端传输能力。特别地,首先考虑受社会属性影响的节点之间的社交关系;进而,利用数据传输概率和数据接收概率对节点的数据转发行为进行建模;最后,分析数据转发过程,并依次为依据,推导出了平均端到端传输能力的闭合表达式。数值结果表明,本文理论模型可精确地反映社会属性影响下的数据传输能力。提出了CWN中节点兴趣驱动的数据传输能力影响分析。从内容流行度角度对数据进行挖掘、分析和量化,分析内容流行度下节点对数据的兴趣指标,推导稳定兴趣量化值。进而,结合网络特性,即节点自动组合社区,分析社区影响下的网络数据传播特性,推导节点兴趣驱动下数据传输能力的上下界及其变化情况对网络性能的影响。数值结果表明,本章理论分析框架可精确反映节点兴趣趋势以及其对数据传输能力的影响。
王梦涵[5]（2019）在《基于超像素时空上下文的RGB-D室内场景语义标注》文中提出基于图像的场景语义理解是计算机视觉研究领域中的一项重要工作,且一直以来都是机器视觉相关领域研究热点和难点。室内场景图像的语义标注是图像场景语义理解研究的一项核心内容,其基本目标是为给定的图像（或室内图像序列中的一帧）中的每一个像素点稠密地标注一个预定义的语义类别标签。室内场景语义标注方法中通常以像素或超像素为标注单位,最终赋予每一个像素点一个语义标签。考虑到超像素具有较明确的语义且有利于提高计算效率,本文选定超像素为室内场景图像标注的基本标注单位。室内场景图像采集过程中,受到相机视野范围的限制、相机视点固定以及场景对象间的相互遮挡影响都会导致场景图像中对象部分投影,而使用基于连续视点采集的序列图像可以在一定程度上弥补缺失信息,对此本文研究室内场景标注中的时间上下文利用。此外,已有的大量研究工作表明相邻像素或超像素间存在一定的语义相似性,对此本文研究室内场景标注中超像素的空间上下文利用。考虑到多类上下文信息的增益,本文研究时空上下文信息的联合利用,提出了基于超像素时空上下文的RGB-D室内场景语义标注方法。具体工作总结如下:（1）基于超像素时间上下文的室内场景语义标注。首先,对待标注图像及其前、后帧图像计算超像素分割图,基于核描述子计算每个超像素的特征,基于光流计算待标注图像中超像素在前、后帧图像中的对应超像素,将待标注超像素与其在前、后帧对应超像素的特征拼接起来作为待标注超像素的特征表示,即超像素时间上下文特征。利用梯度提升决策树（GBDT）基于超像素时间上下文特征对超像素进行语义分类,从而获得室内场景语义标注。（2）基于空间上下文的超像素CRF模型。在超像素分割树基础上,考虑超像素（树的结点）、邻接超像素（树的同层节点）、不同尺度超像素（高度为1的子树）间的上下文关联,提出超像素CRF模型建三类空间上下文。超像素CRF的目标函数包含三个能量项,一元能量项表示超像素的语义概率值,二元能量项度量超像素间的语义差异,高阶能量项度量不同尺度且存在包含关系的超像素间的语义差异,使目标函数值最小的语义标注即为最终标注结果。（3）基于超像素时空上下文的室内场景语义标注。在前述超像素CRF模型中,利用基于超像素时间上下文计算得到的超像素语义作为一元能量项,实现基于超像素时空上下文的语义标注。本文在公开的室内场景数据集NYU-Depth v1和NYU-Depth v2上对所提方法进行实验,实验结果表明本文方法取得了较好的语义标注效果。
刘一鸣[6]（2019）在《基于信号共振稀疏分解的风电机组齿轮箱故障诊断》文中提出风电机组运行工况恶劣、所受载荷复杂多变使得机组故障率较高,导致风电机组利用率与利用小时数低,运维费用高。为了保证机组的安全运行,提高风电的经济性和市场竞争力,对风电机组进行状态监测和故障诊断势在必行。风电机组状态监测系统（简称CMS）通过对传动链部件的振动信号进行监测实现故障诊断,振动信号分析的主要方法建立在傅里叶变换、小波变换等正交线性变换的基础上,这类分析方法会将故障信息分解到过多的基函数中,不利于故障特征的提取。如果基函数是过冗余的,信号在分解成一系列基函数的线性组合时,可以根据信号的特点自适应地选取与信号最为匹配的基函数。由于字典具有高度冗余性,稀疏分解表征复杂振动信号时,可以实现用较少的函数组合表示信号,故障特征不会分散到过多的基函数中。为了在设备故障早期及时发现故障特征,本文将稀疏分解方法引入到风电机组振动信号的处理中。根据齿轮箱振动信号中故障成分与平稳啮合成分在形态上的差异性,采用基于可调品质因子小波字典的稀疏分解方法对信号中的故障成分进行提取,并通过仿真信号与机组实际振动信号验证所选方法的效果。本文的主要研究内容如下:（1）根据风电机组中行星齿轮箱的结构及传动特点,研究了齿轮箱行星级的各类故障的振动信号特点,计算了相应的故障频率,并通过仿真信号研究了其频谱特性。（2）介绍了信号稀疏分解的基本理论,探讨了稀疏分解的几类基本分析方法,研究了可调品质因子小波的机理和相关特性。（3）根据共振稀疏分解理论,针对基于L1范数的稀疏分解算法存在分解精度低和不稳定缺陷,提出了基于非凸稀疏度量函数及噪声优化的改进共振稀疏分解方法。并将该方法与多尺度包络分析结合形成了风电机组多故障诊断方法,并完成了程序实现。通过仿真信号和实际风电机组振动信号对方法进行验证,证明了方法的有效性。
刘德胜[7]（2016）在《高速网络内容分析识别系统关键技术研究》文中指出网络技术是当今社会极其重要的信息交流手段,已经深刻地影响到国家的政治、经济、文化等各个领域。与此同时,互联网的开放性和安全漏洞给互联网的健康发展带来了不可忽视的负面效应,各种色情、反动和诈骗等非法信息以及病毒的传播,内部网中机密信息的泄漏等负面效应不仅给国家和个人造成了巨大的经济损失,同时也影响到了社会的稳定。目前,研究如何高效、及时、准确地发现网络中的有害信息,加以控制,进而实现对网络虚拟社会的有效监管已经成为互联网建设过程中一项迫切任务。网络内容分析识别技术是发现与遏制网络安全威胁,滤除有害信息的重要技术手段,是实现网络信息监管的重要基础,对支持互联网的健康有序发展具有重大意义。本文针对现有网络内容分析识别系统空间复杂度过高,处理速率不足以及难以适应正则表达式规则集动态更新要求三个方面的主要问题进行研究,提出了多种改进结构的自动机模型及相关算法。主要内容归纳如下:1、在对高速网络内容分析识别系统进行需求分析的基础上,说明了网络内容分析识别系统的体系架构,并阐明了相关基础理论。首先,从网络内容分析识别系统的功能模型、结构模型、部署位置以及评价指标等方面对网络内容分析识别系统的体系架构进行了阐释。然后,对网络内容分析识别技术涉及的正则表达式的基本理论以及有限自动机理论进行说明,并介绍了有限自动机应用于网络内容分析识别系统的基本过程。2、提出了一种多缺省转移确定型有限自动机MD2FA,以解决网络内容分析识别系统空间复杂度过大的问题。MD2FA的主要思想是基于对自动机中不同状态间转移边相似性的观察,以适量增加单个状态中的缺省转移边数量为代价降低系统的空间复杂度。首先,介绍了MD2FA的基本结构,并证明了其与确定型有限自动机在功能上的等价性。然后,在发现MD2FA的构建过程等价为集合覆盖问题的基础上,提出了一种启发式的MD2FA构建算法。最后,在分析了MD2FA相关参数对网络内容分析识别系统性能影响的基础上,通过实验验证了MD2FA的各方面性能。MD2FA存储压缩效率高,构建时间短,因而其更加适用于具有大规模正则表达式规则集的高速网络内容分析识别系统。3、提出了一种基于正则表达式采样的加速模型,以提高网络内容分析识别系统的处理速率。此加速模型借鉴了信号处理技术中的采样思想,通过对正则表达式规则进行采样进而构建采样自动机,并利用采样自动机对采样流量进行分析识别,最后对采样自动机的匹配结果进行综合判定。本文对该加速模型在单处理单元和多处理单元两种不同处理架构下的加速实现方法进行了讨论,两者的不同点主要在于验证方式不同。此加速模型在单处理单元架构下只需对部分网络流量进行分析,在多处理单元架构下可实现高效的任务分解,因此可取得良好的加速效果,提高了网络内容分析识别系统的处理速率。4、提出了一种网络内容分析识别系统的正则表达式规则更新算法,实现了正则表达式规则集的规则增加操作、规则删除操作以及规则修改操作,解决了网络内容分析识别系统规则更新耗费时间过长的问题。从DFA最小化、DFA的增量构建、规则删除三个角度解决网络内容分析识别系统规则更新问题。提出了基于反向深度信息的最小化方法、DFA增量构建算法、规则删除算法,实现了网络内容分析识别系统低时间复杂度的规则更新。综上所述,针对骨干网内容分析识别过程中的若干关键技术问题,本文的研究工作提出了切实可行的解决方案,为构建高速网络内容分析识别系统、实现互联网信息监管等提供了理论和技术层面上的支持。
周巍[8]（2013）在《L1范数最小化算法及应用》文中指出在信号处理领域，稀疏表示理论及其方法逐渐成为备受关注的课题，并对信号处理和分析产生了极为重要的影响。目前稀疏表示已被广泛地应用到图像处理、模式识别和自动控制等领域。在利用稀疏表示理论解决信号处理问题时，求稀疏解是其中的一个关键问题。在数学上可以利用e0范数最小化来求解。然而，由于e0范数的非凸特性，使得直接求解非常困难。实际应用中，一种有效的方法是利用e1范数来求近似最稀疏解，因为e1范数最小化是一种凸优化形式，它有唯一的全局最优解。本文以e1范数最小化及其快速算法为核心，主要做了以下几个方面的工作：第一，比较了e0、 ep（0<p <1）和e1范数求稀疏解的三种方法；重点介绍e1范数最小化求稀疏解的两类求解算法，包括原对偶内点法和迭代收缩算法，并将其应用于基于稀疏表示方法的脑电信号分类中。实验结果表明，在相对较多训练样本条件下，两种算法均能达到较高的分类准确率，然而迭代收缩算法相对于原对偶内点法具有较低的计算复杂度；第二，对e1范数最小化进行了扩展，提出一种混合e1-e2范数最小化模型以及基于迭代收缩的快速求解算法，并分析了算法复杂度、提出了一种算法的硬件实现方法；第三，将混合e1-e2范数最小化模型应用于光纤通信系统中的光信号功率实时监测中，利用光信号功率谱的稀疏特性和光滑特性建模并求解。实验结果表明它能够实现光功率准确实时的监测；第四，将混合e1-e2范数最小化模型应用于脑电信号分类的字典学习中，以提高分类准确率的同时减小计算复杂度。该方法利用训练样本的稀疏表示系数的稀疏特性与类别特性建模并求解，得到一个尺寸较小且有较好的判别性能的字典，再利用稀疏表示分类方法进行分类。实验结果表明这一方法能够较大程度地提高稀疏表示分类方法的分类准确率，同时减小分类算法的计算复杂度。
宋平[9]（2013）在《快反镜位移传感器信号处理方法研究》文中提出快速控制反射镜（FSM）是复合轴跟踪系统的子轴跟踪系统中的执行机构，其结构具有行程小、精度高、响应速度快、动态滞后误差小等优点。在快反镜中，安装其上的位移传感器的检测精度直接影响了快反镜的执行精度。而通常位移传感器会存在非线性以及温漂等问题，对这部分误差加以补偿可以提高探测精度；此外，电路中的随机误差以及信号在采样过程中的量化误差也不可忽视，这部分误差在信号中会以随机噪声的形式表现出来，加以滤除可进一步提高精度。快反镜采用多传感器获取冗余位移信息，利用冗余信息来提高精度。通常的方法是将每个传感器信号单独滤波后再进行线性运算以求出镜面偏转信息，但这样处理使得未被滤除的噪声相叠加，反而可能增大系统误差。因此，找到一种既能有效滤除噪声又能充分利用冗余信息的信号处理方法是十分有必要的。本文主要针对去除随机噪声和消除冗余展开了一系列研究。论文首先简要介绍了快反镜的一些结构特点和主要性能参数，再引出对不同位移传感器优缺点的比较，综合考虑多种因素，选取了电涡流传感器作为快反镜中的位移传感器。根据电涡流传感器信号的噪声特性，比较了多种去噪方法的去噪效果。本文主要的研究内容是对电涡流传感器随机信号的去噪处理，通过比较几种去噪方法发现，小波方法能够有效地滤除电涡流传感器信号中的随机噪声，对单信号的去噪效果优于其他方法。为验证小波滤波器的实时性能，提出了一种扫频方法，对db4小波的频率特性进行了分析。另外，提出将独立分量分析方法用于多传感器信号去噪，建立了一个二元ICA模型，结果表明，该方法能够有效消除多传感器的冗余，且具有一定的去噪效果。搭建了基于DSP的控制及算法处理平台，实时分析了独立分量分析方法和小波方法的去噪结果，实验结果表明，小波方法具有较好的实时性且去噪效果好，而独立分量分析方法的计算量大，自适应效果受处理数据长度影响大，有待改进。
张瑞[10]（2013）在《基于CUDA的工业CT图像分割算法的设计与实现》文中提出计算机断层成像技术（Computed Tomography, CT）是电子学,核物理学,精密机械以及计算机科学等多学科相结合的产物,在航天航空、核能、医疗生物、军事、机械、新材料研究、海关、电子、考古及石油勘探等多种领域均有广泛的应用需求。工业CT技术一般用于产品质量、结构安全性等检测工作,是一种十分先进的无损检测技术。通过对工业CT图像的处理和分析,可以获得被检测物体内部的信息,这样就可以判断被检测物体的物质分布、是否符合工艺需要等状况。图像分割则是对图像进行分析和理解的基础。随着工业CT设备分辨率的不断提高,CT图像的数据量越来越大,尤其是三维体数据,规模甚至可以达到10243,许多现有的分割算法在时间效率上很难满足工程应用需求。此外,CT图像的灰度分布一般是不均匀的,这使得对CT图像的全局分割也是一个应用难点。所以为三维CT数据寻找一种可以利用GPU并行加速,又能在一定程度上描述图像分割问题的分割算法,成为人们关注的焦点。GPU下的并行运算是充分利用GPU具有众多计算单元,适合计算密集型任务的特点,采用CUDA或是其他并行计算语言,将原有的串行算法并行化以加快算法运行速度。本文采用基于Potts先验模型的能量最小化的全局标记算法完成对三维CT体数据的分割,并利用CUDA在GPU上实现了对该分割算法的并行加速,经实验,算法在运行时间上取得了较好的加速效果。本文的主要工作包括：（1）采用一种基于Potts先验模型的能量最小化的全局标记算法来描述图像分割问题,并将该算法扩展到对三维体数据的分割。验证了该算法对工业CT图像分割的有效性。（2）通过对能量最小化公式和算法流程的分析,设计出算法的并行化实现方式,并通过GPU和CUDA平台编程实现。（3）使用该并行算法对采集的二维CT图像和三维体数据进行了实验,结果表明,该分割算法可以很好地描述图像分割问题,且具有很高的并行性,本文设计的并行算法在GPU下运行,加速效果明显,在时间效率上取得了较好的实际应用效果。
二、一种带宽最小化算法的C++程序实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种带宽最小化算法的C++程序实现（论文提纲范文）
（1）毫米波大规模MIMO无线通信系统混合预编码研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 全连接混合预编码研究现状 |
| 1.2.2 混合连接混合预编码现状 |
| 1.3 论文研究内容与章节安排 |
| 第2章 毫米波大规模MIMO系统与预编码技术 |
| 2.1 毫米波大规模MIMO系统 |
| 2.1.1 毫米波特性 |
| 2.1.2 毫米波信道模型 |
| 2.1.3 系统容量 |
| 2.1.4 大规模MIMO技术 |
| 2.2 毫米波大规模MIMO系统预编码技术 |
| 2.2.1 数字预编码 |
| 2.2.2 模拟预编码 |
| 2.2.3 混合预编码 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于相位提取的联合设计混合预编码算法 |
| 3.1 系统模型以及优化目标 |
| 3.1.1 系统模型 |
| 3.1.2 问题描述 |
| 3.2 单用户混合预编码算法 |
| 3.2.1 正交匹配追踪算法 |
| 3.2.2 基于相位提取迭代最小化算法 |
| 3.2.3 基于SVD的混合预编码算法 |
| 3.3 联合设计单用户混合预编码算法 |
| 3.3.1 联合设计数字预编码矩阵和数字组合矩阵 |
| 3.3.2 联合设计模拟预编码矩阵和模拟组合矩阵 |
| 3.3.3 初始值优化 |
| 3.4 复杂度分析和仿真结果分析 |
| 3.4.1 复杂度分析 |
| 3.4.2 仿真参数设置 |
| 3.4.3 仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 混合连接基于迭代的矩阵分解预编码算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.3 问题描述 |
| 4.4 HCS-AltIMD混合预编码算法 |
| 4.4.1 预编码算法 |
| 4.4.2 能量效率 |
| 4.5 复杂度和仿真结果分析 |
| 4.5.1 复杂度分析 |
| 4.5.2 仿真参数设置 |
| 4.5.3 仿真结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（2）认知雷达发射资源管理方法及软件实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 雷达资源管理研究背景及意义 |
| 1.2 雷达资源管理研究历史及现状 |
| 1.3 本文的主要工作及安排 |
| 第二章 目标跟踪算法与性能评价指标 |
| 2.1 目标跟踪算法 |
| 2.1.1 卡尔曼滤波算法 |
| 2.1.2 扩展卡尔曼滤波算法 |
| 2.2 目标跟踪性能评价指标 |
| 2.2.1 费舍尔信息矩阵 |
| 2.2.2 目标跟踪的贝叶斯克拉美罗界 |
| 2.3 仿真分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 面向多目标跟踪的认知雷达资源管理方法 |
| 3.1 系统建模 |
| 3.1.1 信号模型 |
| 3.1.2 目标运动模型 |
| 3.1.3 目标观测模型 |
| 3.2 单波束认知雷达资源管理方法 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 资源管理方法 |
| 3.2.3 仿真结果及分析 |
| 3.3 多波束认知雷达资源管理方法 |
| 3.3.1 问题描述 |
| 3.3.2 资源管理方法 |
| 3.3.3 仿真结果及分析 |
| 3.4 雷达搜索跟踪模式下资源管理方法 |
| 3.4.1 问题描述 |
| 3.4.2 资源管理方法 |
| 3.4.3 仿真结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 资源管理方法的工程实现 |
| 4.1 开发工具 |
| 4.1.1 Visual Studio 2013 开发工具 |
| 4.1.2 MKL简介 |
| 4.2 资源管理方法的C语言实现 |
| 4.2.1 数据存储及数据结构 |
| 4.2.2 实现流程及主要接口函数 |
| 4.2.3 C语言实现结果 |
| 4.3 认知雷达系统联合仿真结果及分析 |
| 4.3.1 综合仿真系统概述 |
| 4.3.2 系统联合仿真结果 |
| 4.3.3 系统联合仿真问题分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）面向典型优化求解算法的异构并行加速技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 动态规划问题的求解算法 |
| 1.1.2 带约束二次规划问题的求解算法 |
| 1.2 课题技术背景 |
| 1.2.1 OpenMP并行编程模型 |
| 1.2.2 FPGA可重构技术 |
| 1.2.3 基于GPU平台的并行优化技术 |
| 1.3 课题研究现状 |
| 1.3.1 PairHMM前向算法应用场景 |
| 1.3.2 网络中的流量矩阵估计 |
| 1.4 课题研究内容及意义 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 针对动态规划问题的并行优化技术 |
| 2.1 PairHMM前向算法背景及分析 |
| 2.1.1 PairHMM概述 |
| 2.1.2 PairHMM前向算法 |
| 2.2 CPU、GPU平台上PairHMM前向算法加速研究现状 |
| 2.3 适合于并行优化的PairHMM前向算法设计 |
| 2.3.1 适合于并行优化的PairHMM前向算法设计 |
| 2.3.2 PairHMM前向算法并行优化策略 |
| 2.4 性能分析 |
| 2.4.1 实验平台及性能分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 针对动态规划问题的FPGA加速器的设计与实现 |
| 3.1 FPGA平台上PairHMM前向算法加速研究现状与分析 |
| 3.1.1 结构特点 |
| 3.2 FPGA平台上PairHMM前向算法并行加速设计 |
| 3.2.1 非合作结构的PairHMM加速器 |
| 3.2.2 一种新的非协同加速器拓扑 |
| 3.3 性能对比分析 |
| 3.3.1 计算模式 |
| 3.3.2 计算效率 |
| 3.3.3 存储需求 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 FPGA实现 |
| 3.4.3 PE个数的影响 |
| 3.4.4 与相关工作的性能比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 针对有约束二次规划问题的并行化技术 |
| 4.1 线性前向模型的介绍及背景 |
| 4.1.1 问题背景 |
| 4.1.2 OD流 |
| 4.1.3 传统前向模型 |
| 4.1.4 基于O流的前向模型 |
| 4.1.5 模型内部的优化问题 |
| 4.2 模型的优化方法 |
| 4.2.1 模型层面的优化 |
| 4.2.2 算法选择层面的优化 |
| 4.2.3 实现层面的优化 |
| 4.3 实验及结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结束语 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（4）社会属性感知的协作无线网络数据传输性能分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 协作无线网络概念 |
| 1.2 协作无线网络应用 |
| 1.2.1 协作无线网络商业应用 |
| 1.2.2 协作无线网络本地应用 |
| 1.3 协作无线网络相关研究现状 |
| 1.3.1 协作多跳通信 |
| 1.3.2 节点移动性 |
| 1.3.3 内容流行趋势 |
| 1.3.4 节点社交行为 |
| 1.4 本文主要工作及研究意义 |
| 1.5 本文结构安排 |
| 第2章 协作无线网络数据传输性能综述 |
| 2.1 性能分析概述 |
| 2.1.1 能量开销分析 |
| 2.1.2 复杂度分析 |
| 2.1.3 性能比较分析 |
| 2.2 性能分析方法 |
| 2.2.1 随机几何理论 |
| 2.2.2 马尔科夫模型 |
| 2.2.3 节点移动模型 |
| 2.3 协作无线网络数据传输能力分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 社会属性感知的协作无线网络数据传输能力分析 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 网络结构 |
| 3.3 社会属性量化 |
| 3.3.1 节点影响度 |
| 3.3.2 节点之间信任度 |
| 3.4 节点转发行为分析 |
| 3.4.1 传输概率 |
| 3.4.2 接收概率 |
| 3.4.3 成功传输概率分析 |
| 3.5 数据传输能力分析 |
| 3.5.1 节点相遇间隔时间 |
| 3.5.2 数据传输持续时间 |
| 3.5.3 信道空闲等待时间 |
| 3.5.4 平均传输能力分析 |
| 3.6 仿真验证及结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 节点兴趣驱动的协作无线网络数据传输能力分析 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 社区划分 |
| 4.2.1 社区检测 |
| 4.2.2 社区组合 |
| 4.3 节点兴趣分析 |
| 4.3.1 内容流行度分析 |
| 4.3.2 节点兴趣稳定性分析 |
| 4.4 数据业务传输能力界限分析 |
| 4.4.1 信道影响分析 |
| 4.4.2 节点兴趣驱动的数据传输分析 |
| 4.4.3 传输能力界限分析 |
| 4.5 仿真结果及性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结束语 |
| 5.1 主要工作与创新点 |
| 5.2 后续研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（5）基于超像素时空上下文的RGB-D室内场景语义标注（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于定义特征的语义标注方法 |
| 1.2.2 基于学习特征的语义标注方法 |
| 1.2.3 语义标注中的上下文优化方法 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第2章 光流计算及超像素分割 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 光流计算 |
| 2.3 超像素分割 |
| 2.3.1 层次化超像素分割 |
| 2.3.2 非层次化超像素分割 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于超像素时间上下文的室内场景语义标注 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 超像素处理 |
| 3.2.1 超像素分割 |
| 3.2.2 超像素特征提取 |
| 3.3 超像素时间上下文 |
| 3.3.1 帧间光流计算 |
| 3.3.2 基于时间上下文的超像素特征 |
| 3.4 基于GBDT的超像素语义标注 |
| 3.5 实验与分析 |
| 3.5.1 实验硬件平台 |
| 3.5.2 实验数据集NYU-Depth |
| 3.5.3 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于超像素时空上下文CRF优化的语义标注 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 超像素空间上下文 |
| 4.3 用于上下文优化的CRF模型 |
| 4.4 基于空间上下文的超像素CRF模型 |
| 4.4.1 一阶能量项 |
| 4.4.2 二阶能量项 |
| 4.4.3 高阶能量项 |
| 4.5 超像素CRF模型求解 |
| 4.6 基于超像素时空上下文的室内场景语义标注方法 |
| 4.7 实验结果与分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（6）基于信号共振稀疏分解的风电机组齿轮箱故障诊断（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态分析 |
| 1.3 论文主要研究内容和结构 |
| 第2章 风电机组齿轮箱故障机理及振动特性 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 双馈型风电机组结构 |
| 2.3 齿轮箱故障及其机理 |
| 2.3.1 典型齿轮故障及其形成机理 |
| 2.3.2 典型滚动轴承故障及其机理 |
| 2.4 行星齿轮箱故障振动信号特征 |
| 2.4.1 行星齿轮传动振动机理 |
| 2.4.2 行星齿轮箱故障特征频率计算 |
| 2.5 行星齿轮箱故障振动信号仿真 |
| 2.5.1 齿轮分布式故障信号仿真 |
| 2.5.2 齿轮局部故障信号仿真 |
| 2.5.3 行星轮轴承故障故障信号仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 信号的稀疏表达基本理论 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 稀疏分解理论 |
| 3.2.1 信号分解 |
| 3.2.2 稀疏性度量 |
| 3.2.3 信号的稀疏分解定义 |
| 3.2.4 稀疏分解算法 |
| 3.3 可调因子小波字典 |
| 3.3.1 信号的品质因子 |
| 3.3.2 可调品质因子小波双通道滤波器组 |
| 3.3.3 可调因子小波变换流程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 信号的共振稀疏分解 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 共振稀疏分解 |
| 4.2.1 形态分量分析理论 |
| 4.2.2 分裂增广拉格朗日收缩算法 |
| 4.3 基于稀疏度和噪声优化的共振稀疏分解 |
| 4.3.1 非凸罚函数 |
| 4.3.2 优化最小化算法 |
| 4.3.3 基于噪声优化的改进共振稀疏分解 |
| 4.4 基于改进共振稀疏分解的齿轮箱故障诊断 |
| 4.4.1 可调小波字典参数设置 |
| 4.4.2 多尺度包络分析 |
| 4.4.3 诊断流程 |
| 4.5 案例分析 |
| 4.5.1 仿真信号分析 |
| 4.5.2 实际信号分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表论文及其它成果 |
| 致谢 |
（7）高速网络内容分析识别系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号列表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外网络内容识别分析技术发展脉络与研究现状 |
| 1.2.1 网络内容分析识别技术的发展脉络 |
| 1.2.2 正则表达式匹配技术发展现状 |
| 1.3 论文主要工作和创新点 |
| 1.4 论文研究主要内容与组织结构 |
| 第二章 网络内容分析识别系统的体系架构与基本理论 |
| 2.1 网络内容分析识别系统的体系架构 |
| 2.1.1 网络内容分析识别系统功能模型 |
| 2.1.2 骨干网内容分析识别系统的结构模型 |
| 2.1.3 内容分析识别系统的部署位置选择 |
| 2.1.4 内容分析识别系统的评价指标 |
| 2.2 正则表达式语言 |
| 2.2.1 正则文法 |
| 2.2.2 正则表达式 |
| 2.2.3 正则表达式用于内容分析识别系统的优势 |
| 2.3 有限自动机 |
| 2.3.1 确定型有限自动机DFA |
| 2.3.2 非确定型有限自动机NFA |
| 2.3.3 有限自动机的表示方法 |
| 2.3.4 有限自动机的实现方式 |
| 2.3.5 有限自动机处理串的过程 |
| 2.4 正则表达式与有限自动机的关系 |
| 2.4.1 由正则表达式构建有限自动机 |
| 2.4.2 DFA和NFA的区别与联系 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 存储优化多缺省转移延迟自动机的设计与实现 |
| 3.1 确定型有限自动机的状态空间爆炸问题 |
| 3.1.1 DFA状态爆炸的直接原因 |
| 3.1.2 DFA状态爆炸的本质原因 |
| 3.2 多缺省转移边延迟输入自动机及其构建方法 |
| 3.2.1 MD2FA的基本思想 |
| 3.2.2 MD2FA的形式化描述及其工作过程 |
| 3.2.3 MD2FA与DFA的功能等价性证明 |
| 3.2.4 MD2FA的构建算法 |
| 3.2.5 MD2FA的性能分析 |
| 3.3 实验分析与结果讨论 |
| 3.3.1 实验环境 |
| 3.3.2 实验结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 高速网络内容分析识别系统加速模型 |
| 4.1 正则表达式匹配加速问题的主要瓶颈 |
| 4.2 基于正则表达式采样的加速模型 |
| 4.2.1 基本思想与例子 |
| 4.2.2 网络流量的采样方法 |
| 4.2.3 正则表达式采样方法 |
| 4.2.4 由采样正则表达式构建采样自动机 |
| 4.2.5 采样自动机D_T~S与标准DFA的关系 |
| 4.3 不同处理单元模型下的加速处理模型 |
| 4.3.1 采样DFA的单处理单元模型 |
| 4.3.2 采样DFA的多处理单元模型 |
| 4.4 实验分析与结果讨论 |
| 4.4.1 实验环境 |
| 4.4.2 时间复杂度 |
| 4.4.3 空间复杂度 |
| 4.4.4 结论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 网络内容分析识别系统中的正则表达式规则更新 |
| 5.1 正则表达式规则更新总体方案 |
| 5.1.1 正则表达式规则更新问题分析 |
| 5.1.2 DFA动态更新的基本流程 |
| 5.2 DFA的高效最小化算法 |
| 5.2.1 DFA的最小化的相关定义 |
| 5.2.2 最小化算法的研究现状 |
| 5.2.3 DFA最小化算法的实现 |
| 5.2.4 最小化算法实验 |
| 5.3 DFA的增量更新算法 |
| 5.3.1 DFA增量更新构建的基本思想 |
| 5.3.2 增量构建正确性证明 |
| 5.3.3 DFA增量构建算法的实现 |
| 5.3.4 实验分析与结果讨论 |
| 5.4 DFA的规则删除算法 |
| 5.4.1 DFA规则删除的基本思想 |
| 5.4.2 DFA规则删除算法的实现 |
| 5.4.3 实验分析与结果讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（8）L1范数最小化算法及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究的现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 稀疏域模型与稀疏解 |
| 2.1 欠定线性系统及其最小范数解 |
| 2.2 稀疏域模型 |
| 2.3 最优化方法求稀疏解 |
| 2.3.1 e_0范数与匹配追踪算法 |
| 2.3.2 e_ p范数与 FOCUSS 算法 |
| 2.3.3 e_1范数与线性规划 |
| 2.3.4 几种范数的比较 |
| 2.4 含噪声模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 e_1范数最小化算法 |
| 3.1 原对偶内点法 |
| 3.1.1 原问题与对偶问题 |
| 3.1.2 对数障碍函数与 KKT 条件 |
| 3.1.3 原对偶内点法 |
| 3.1.4 e_1范数最小化 |
| 3.2 迭代收缩算法 |
| 3.2.1 可分离替代函数算法 |
| 3.2.2 并行坐标下降算法 |
| 3.3 脑电信号分类应用 |
| 3.3.1 背景介绍 |
| 3.3.2 稀疏域模型与e_1范数解 |
| 3.3.3 分类算法 |
| 3.3.4 仿真实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 混合e_1‐e_2范数最小化及其应用 |
| 4.1 混合 e_1- e_2范数最小化 |
| 4.1.1 系统模型 |
| 4.1.2 求解算法 |
| 4.1.3 算法实现 |
| 4.2 光信号功率监测 |
| 4.2.1 背景介绍 |
| 4.2.2 系统建模 |
| 4.2.3 最优化算法 |
| 4.2.4 仿真与实验 |
| 4.3 脑电信号分类 |
| 4.3.1 判别字典学习 |
| 4.3.2 迭代优化算法 |
| 4.3.3 稀疏表示分类 |
| 4.3.4 仿真与实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 1 牛顿法 |
| 附录 2 性质 3.1 的证明 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）快反镜位移传感器信号处理方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 快速控制反射镜简介 |
| 1.2 位移传感器的发展现状 |
| 1.2.1 国外电涡流传感器研究现状 |
| 1.2.2 国内电涡流传感器研究现状 |
| 1.3 本文研究目的及意义 |
| 1.4 本文的内容安排 |
| 本章小结 |
| 2 电涡流传感器信号噪声特性分析 |
| 2.1 电涡流传感器误差分析 |
| 2.2 工频噪声信号 |
| 2.2.1 工频信号的特征 |
| 2.2.2 工频干扰的消除 |
| 2.3 随机噪声信号 |
| 2.3.1 电涡流随机噪声的特征 |
| 2.3.2 随机噪声的滤除方法 |
| 2.4 传感器噪声对系统误差的影响分析 |
| 2.4.1 快反镜平台介绍 |
| 2.4.2 快反镜精度分析 |
| 2.4.3 噪声对系统误差的影响 |
| 本章小结 |
| 3 基于小波变换的信号降噪方法研究 |
| 3.1 小波滤波的基本原理 |
| 3.1.1 基本原理 |
| 3.1.2 数学模型 |
| 3.1.3 阈值选取 |
| 3.2 几种常用的小波基 |
| 3.2.1 Haar小波 |
| 3.2.2 Daubechies 小波 |
| 3.3 小波在信号降噪的应用 |
| 3.3.1 小波去噪 |
| 3.3.2 去噪效果评价 |
| 3.3.3 最佳小波基的选取 |
| 3.3.4 小波滤波器的频响特性 |
| 3.4 仿真结果分析 |
| 3.5 进一步讨论 |
| 本章小结 |
| 4 ICA方法在信号去噪中的应用 |
| 4.1 ICA的基本原理 |
| 4.1.1 ICA数学模型 |
| 4.1.2 ICA的假设条件 |
| 4.2 几种典型的 ICA 方法 |
| 4.2.1 非高斯最大化 |
| 4.2.2 互信息最小化 |
| 4.2.3 极大似然估计方法 |
| 4.3 ICA方法的去噪应用 |
| 4.3.1 二元ICA去噪模型 |
| 4.3.2 基于kurtosis的FastICA算法 |
| 4.3.3 自适应ICA算法 |
| 4.4 仿真结果分析 |
| 本章小结 |
| 5 基于DSP硬件平台的算法实现 |
| 5.1 实验平台简介 |
| 5.2 DSP平台简介 |
| 5.3 DSP开发流程 |
| 5.3.1 DSP开发软件 CCS |
| 5.3.2 C代码优化 |
| 5.3.3 程序运行时间测试 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.5 进一步讨论 |
| 本章小结 |
| 第六章 全文总结 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和研究成果 |
（10）基于CUDA的工业CT图像分割算法的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 图目录 |
| 表目录 |
| 第一章 引言 |
| 1.1 本文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 图像分割算法研究现状 |
| 1.2.2 并行计算技术发展简介 |
| 1.3 论文的主要工作和内容安排 |
| 1.3.1 论文的研究内容和成果 |
| 1.3.2 论文的组织结构 |
| 第二章 图像分割算法 |
| 2.1 图像分割定义 |
| 2.2 工业CT图像及其分割技术 |
| 2.2.1 工业CT图像 |
| 2.2.2 工业CT图像分割算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于Potts模型的图像分割算法 |
| 3.1 马尔可夫随机场模型 |
| 3.2 图像在马尔可夫模型中的描述 |
| 3.3 Gibbs随机场与马尔可夫随机场的等价性 |
| 3.4 基于Potts先验模型的CT图像分割 |
| 3.4.1 标号场的全局最优化赋值 |
| 3.4.2 Potts先验模型 |
| 3.4.3 公式优化 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于CUDA的CT图像分割并行加速算法 |
| 4.1 GPU硬件架构 |
| 4.2 CUDA编程模型 |
| 4.2.1 CUDA中的主机与设备 |
| 4.2.2 CUDA线程结构 |
| 4.2.3 CUDA存储器模型 |
| 4.3 图像分割算法并行化设计与优化 |
| 4.3.1 任务划分 |
| 4.3.2 grid和block维度设计 |
| 4.3.3 存储器访问优化 |
| 4.4 三维体数据优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统简介 |
| 5.1 基于CUDA的CT图像分割算法系统框架 |
| 5.2 实验结果数据分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间学术论文发表情况 |
四、一种带宽最小化算法的C++程序实现（论文参考文献）
- [1]毫米波大规模MIMO无线通信系统混合预编码研究[D]. 马茂琼. 重庆邮电大学, 2021
- [2]认知雷达发射资源管理方法及软件实现[D]. 高雨婷. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [3]面向典型优化求解算法的异构并行加速技术研究[D]. 王鹏飞. 国防科技大学, 2019(02)
- [4]社会属性感知的协作无线网络数据传输性能分析[D]. 刘丙旭. 重庆邮电大学, 2019(01)
- [5]基于超像素时空上下文的RGB-D室内场景语义标注[D]. 王梦涵. 北京工业大学, 2019(03)
- [6]基于信号共振稀疏分解的风电机组齿轮箱故障诊断[D]. 刘一鸣. 华北电力大学(北京), 2019(01)
- [7]高速网络内容分析识别系统关键技术研究[D]. 刘德胜. 国防科学技术大学, 2016(01)
- [8]L1范数最小化算法及应用[D]. 周巍. 华南理工大学, 2013(01)
- [9]快反镜位移传感器信号处理方法研究[D]. 宋平. 中国科学院研究生院（光电技术研究所）, 2013(12)
- [10]基于CUDA的工业CT图像分割算法的设计与实现[D]. 张瑞. 首都师范大学, 2013(01)