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分布式机会阵雷达拟态信号处理方法被引量：2: 2021年; 针对分布式机会阵雷达多功能一体化条件下信号处理高性能、高效能与高灵活兼顾的需求,基于拟态计算技术,提出了拟态信号处理方法,对算粒抽象、构件实现、互连结构、存储结构以及处理流程等进行了设计,并在由现场可编程门阵列、数字信号处理以及PowerPC等组成的异构计算平台上构建了拟态信号处理验证系统,最后针对空时自适应处理、脉冲多普勒以及大斜视合成孔径雷达成像等典型分布式机会阵雷达工作模式对拟态信号处理方法的性能、灵活性、计算正确性以及重构效率等进行了全面验证。验证结果表明:拟态信号处理方法在有效提升信号处理性能的同时,能够获得分布式机会阵雷达多种工作模式下信号处理的高灵活性。; 高彦钊王建明雷志勇张宇陶常勇; 关键词：雷达信号处理

基于脑电信号的情感识别: 针对脑电情感信号分类准确率低、情感分类类别少的问题，利用Deap情感数据库，根据心理效价和唤醒度的等级对不同情感进行划分，对沮丧和压力等五种情感状态进行研究.利用小波变换对脑电情感信号进行分解与重构，提取了脑电信号子频带...; 李文强高彦钊陶常勇; 关键词：脑电信号情感识别特征提取

信号处理与深度学习硬件加速的一致性计算结构被引量：2: 2023年; 在计算需求层面对多种典型信号处理算法与深度学习算法进行了分析与模块化分解,提取了两类应用共有的且适合并行硬件加速的计算模块,提出了信号处理与深度学习的一致性计算模型,并基于一致性计算模型设计了控制与计算分离的层次化处理单元与阵列化计算结构。通过对不同应用计算过程的软件定义能够实现信号处理与深度学习的一致性硬件加速计算,基于Zynq计算平台从重构效率与计算性能两个方面对一致性计算模型与计算结构进行了验证,结果表明:基于一致性计算模型的软件定义可重构计算结构,具有较高的计算性能与重构效率。; 高彦钊陶常勇; 关键词：信号处理硬件加速

基于异构可重构架构的任务映射集负载均衡策略: 异构可重构计算架构是计算领域革命性研究和技术。面对海量计算任务，采用传统的任务映射策略难以保证可重构系统性能与可靠性。本文针对提高可重构系统可靠性、可用性和最大化系统网络通信利用率的问题，设计基于粒子群优化的任务映射集负...; 祁晓峰高彦钊陈磊虎艳宾; 关键词：可重构计算任务映射负载均衡

面向类脑计算的脉冲神经网络研究被引量：2: 2023年; 随着深度学习在训练成本、泛化能力、可解释性以及可靠性等方面的不足日益突出,类脑计算已成为下一代人工智能的研究热点。脉冲神经网络能更好地模拟生物神经元的信息传递方式,且具有计算能力强、功耗低等特点,在模拟人脑学习、记忆、推理、判断和决策等复杂信息方面具有重要的潜力。本文对脉冲神经网络从以下几个方面进行总结:首先阐述脉冲神经网络的基本结构和工作原理;在结构优化方面,从脉冲神经网络的编码方式、脉冲神经元改进、拓扑结构、训练算法以及结合其他算法这5个方面进行总结;在训练算法方面,从基于反向传播方法、基于脉冲时序依赖可塑性规则方法、人工神经网络转脉冲神经网络和其他学习算法这4个方面进行总结;针对脉冲神经网络的不足与发展,从监督学习和无监督学习两方面剖析;最后,将脉冲神经网络应用到类脑计算和仿生任务中。本文对脉冲神经网络的基本原理、编码方式、网络结构和训练算法进行了系统归纳,对脉冲神经网络的研究发展具有一定的积极意义。; 霍兵强高彦钊祁晓峰; 关键词：网络结构

计算体系架构研究综述与思考被引量：4: 2022年; 随着摩尔定律(Moore's law)与迪纳德(Dennard)缩放定律逐步走向终结,依靠集成电路制程工艺的进步提升计算系统性能与效能越来越困难,计算体系架构的演进成为了未来计算系统发展的重要技术途径.本文首先从应用适应性、计算驱动方式、系统重心变化、计算核心构成,以及计算逻辑使用等不同的角度回顾了体系架构的发展历程,总结了不同体系架构的优缺点;然后着重分析了在人工智能、大数据等应用飞速发展的条件下未来计算系统的能力需求特征;最后提出了软件定义计算体系架构,并梳理了其重点研究内容与关键技术,为未来计算体系架构的发展提供了一条可行的技术途径.; 高彦钊邬江兴刘勤让沈剑良宋克张帆; 关键词：体系架构异构计算可重构计算

信号处理与深度学习硬件加速的一致性计算方法: 针对边缘设备与移动终端等对信号处理与深度学习任务同时支撑的应用需求，本文在计算需求层面深入分析多种典型信号处理算法与深度学习算法并模块化分解的基础上，提取了两者共有其适合并行硬件加速的计算模块，提出了一种信号处理与深度学...; 高彦钊陶常勇; 关键词：信号处理硬件加速

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高彦钊