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基于GPU的太阳射电频谱分析系统的设计与实现

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
第1章 绪论第14-20页
    1.1 课题研究的背景及意义第14-15页
    1.2 课题来源及国内外研究现状第15-18页
        1.2.1 课题来源第15页
        1.2.2 国内外太阳射电观测系统的研究现状第15-17页
        1.2.3 国内外GPU加速计算研究现状第17-18页
    1.3 本文所做的工作第18-19页
    1.4 本章小结第19-20页
第2章 基于GPU的太阳射电接收系统的总体方案第20-25页
    2.1 基于GPU的太阳射电接收机的总体结构第20-22页
    2.2 基于GPU的频谱分析系统的工作流程第22-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第3章 太阳射电频谱分析系统的设计第25-41页
    3.1 功率谱计算第25-27页
        3.1.1 经典功率谱估计第25页
        3.1.2 窗函数第25-27页
        3.1.3 频率分辨率和时间分辨率第27页
    3.2 太阳射电爆发阈值检测第27-29页
    3.3 基于混合高斯模型的射电爆发检测第29-33页
        3.3.1 混合高斯模型与射电暴检测第29-30页
        3.3.2 在线混合高斯背景建模与参数估计第30-32页
        3.3.3 射电爆发检测第32-33页
    3.4 基于数学形态学与单维高斯模型级联的射电爆发检测第33-37页
        3.4.1 数学形态学与信号处理第33-35页
        3.4.2 基于形态学开运算的窄带滤波第35-36页
        3.4.3 形态学开运算滤波与单维高斯模型的级联检测第36-37页
    3.5 实验仿真分析第37-40页
    3.6 本章小结第40-41页
第4章 GPU并行计算体系第41-48页
    4.1 GPU与CUDA第41页
    4.2 CUDA编程模型第41-45页
        4.2.1 主机与设备第41-42页
        4.2.2 内核函数第42-43页
        4.2.3 线程结构第43-44页
        4.2.4 硬件映射第44-45页
    4.3 CUDA软件体系第45-46页
    4.4 CUDA存储器模型第46-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第5章 太阳射电频谱分析系统在GPU上的实现第48-65页
    5.1 基本运算模块的CUDA实现第48-53页
        5.1.1 数组运算的并行化第48页
        5.1.2 快速傅里叶变换的实现第48-51页
        5.1.3 并行规约算法第51-53页
    5.2 并行规约运算的CUDA优化第53-60页
        5.2.1 任意大小的并行规约算法实现第53页
        5.2.2 基于共享内存的并行规约算法优化第53-54页
        5.2.3 基于线程分配的并行规约算法优化第54-55页
        5.2.4 基于去除分支的并行规约算法优化第55-56页
        5.2.5 基于寻址方式的并行规约算法优化第56-58页
        5.2.6 基于线程束与循环展开的并行规约算法优化第58页
        5.2.7 优化结果测试与分析第58-60页
    5.3 CPU与GPU任务协作优化第60-61页
    5.4 CUDA流优化第61-64页
    5.5 本章小结第64-65页
第6章 频谱分析系统测试与结果第65-74页
    6.1 系统实时处理测试第65-69页
        6.1.1 系统离线处理测试第65-67页
        6.1.2 系统实时性分析与测试第67-69页
    6.2 系统处理数据的可靠性测试第69-72页
        6.2.1 信号发生器信号作为测试信号第69-71页
        6.2.2 天线信号作为测试信号第71-72页
    6.3 最终实现与性能指标第72-73页
    6.4 本章小结第73-74页
第7章 总结与展望第74-76页
    7.1 总结第74-75页
    7.2 展望第75-76页
参考文献第76-80页
致谢第80-81页
攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况第81-82页
学位论文评阅及答辩情况表第82页

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