基于云计算的并行FFT算法及其在高铁数据中的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·本论文的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·云计算 | 第12-14页 |
| ·云计算的发展现状 | 第14-15页 |
| ·FFT的研究现状 | 第15页 |
| ·本文的研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 基于云计算的高铁数据预处理 | 第18-44页 |
| ·云计算技术介绍 | 第18-23页 |
| ·Hadoop平台 | 第18-19页 |
| ·分布式文件系统HDFS | 第19-20页 |
| ·MapReduce编程模型 | 第20-23页 |
| ·基于MapReduce的高铁原始数据解包算法 | 第23-35页 |
| ·高铁原始数据解包介绍 | 第23-24页 |
| ·算法介绍及评测 | 第24-35页 |
| ·算法小结 | 第35页 |
| ·高铁数据预处理系统 | 第35-41页 |
| ·高铁预处理数据类型及方法 | 第35-36页 |
| ·高铁数据预处理系统设计 | 第36-39页 |
| ·高铁数据预处理系统展示 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-44页 |
| 第3章 基于云计算的FFT算法实现 | 第44-64页 |
| ·FFT理论基础 | 第44-52页 |
| ·离散傅里叶变换 | 第44-45页 |
| ·FFT算法基本原理 | 第45-48页 |
| ·FFT算法特点 | 第48-51页 |
| ·FFT算法串并行分析 | 第51-52页 |
| ·基于MapReduce的并行FFT算法设计 | 第52-62页 |
| ·信号数据补齐并行算法 | 第55-57页 |
| ·变址运算并行算法 | 第57-59页 |
| ·蝶形运算并行算法 | 第59-62页 |
| ·格式化数据输出并行算法 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第4章 实验结果评测及分析 | 第64-78页 |
| ·Hadoop集群搭建 | 第64-67页 |
| ·Hadoop性能提升 | 第67-70页 |
| ·并行FFT算法实验分析 | 第70-76页 |
| ·准确性评测 | 第71-73页 |
| ·效率评测 | 第73-76页 |
| ·算法小结 | 第76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 结论 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第85页 |
