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嵌入式环境下三线性分解算法优化技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
插图索引第11-13页
附表索引第13-14页
第1章 绪论第14-18页
   ·论文研究背景第14-15页
     ·选题背景第14页
     ·研究意义第14-15页
   ·矩阵乘法优化技术现状第15-16页
   ·主要工作及章节安排第16-17页
   ·小结第17-18页
第2章 三线性分解算法及通用和嵌入式优化技术第18-30页
   ·引言第18页
   ·三维荧光分析中的三线性分解方法第18-20页
     ·三线性模型第18-19页
     ·平行因子算法第19页
     ·交替三线性分解算法第19-20页
   ·通用代码优化技术第20-24页
     ·减少数据相关第20-22页
     ·隐藏慢操作时间第22-23页
     ·编译器自动优化第23-24页
   ·协处理器优化技术第24-28页
     ·Cell B.E.架构第24-25页
     ·CUDA架构第25-27页
     ·FPGA加速器第27-28页
   ·嵌入式优化技术第28-29页
     ·存储层次优化第28页
     ·异构多核架构优化第28-29页
   ·小结第29-30页
第3章 三线性分解算法分析及优化方案研究第30-38页
   ·引言第30页
   ·三线性分解算法性能分析第30-35页
     ·MATLAB代码分析第30-32页
     ·RealView仿真分析第32-34页
     ·实际平台分析第34-35页
   ·优化方案的确定第35-36页
   ·加速比分析第36-37页
   ·小结第37-38页
第4章 针对ARMv7中ARM核心的矩阵乘法优化第38-43页
   ·引言第38页
   ·原始分块算法分析第38-40页
   ·针对ARM核心的矩阵乘法优化第40-42页
     ·指令的执行顺序第41页
     ·TLB的替换策略第41-42页
   ·小结第42-43页
第5章 针对ARMv7中NEON核心的矩阵乘法优化第43-54页
   ·引言第43页
   ·NEON核心分析第43-44页
   ·数据处理优化第44-50页
     ·矩阵乘法核函数第44-45页
     ·矩阵元素的计算顺序第45-46页
     ·指令调度优化第46-50页
   ·数据访存优化第50-53页
     ·利用NEON的访存指令第50-52页
     ·数据预取第52-53页
   ·小结第53-54页
第6章 优化效果评估第54-63页
   ·实验平台及方案介绍第54-55页
   ·矩阵乘法优化效果及评价第55-61页
     ·Cortex-A8处理器平台第56-58页
     ·Cortex-A9处理器平台第58-59页
     ·Scorpion处理器平台第59-61页
     ·矩阵乘法优化效果评价第61页
   ·整体优化效果及评价第61-62页
   ·小结第62-63页
结论第63-66页
参考文献第66-69页
附录A 攻读学位期间发表的学术论文目录第69-70页
附录B 攻读学位期间所参加的科研项目及竞赛目录第70-71页
致谢第71页

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