超聲波瓶體厚度檢測及其材料分類(lèi)的研究，保障公共安全
加入技術(shù)交流群
2.3 Restoring（還原）算法簡(jiǎn)介
Restoring算法是一種線(xiàn)性收斂的除法算法。它的主要思想是首先調整分母并加載分子到余數寄存器中，然后從余數中減去調整的分母并將結果存在余數寄存器中，如果新的余數為正，我們就將商加1，否則商不變并且還需要通過(guò)加上分母來(lái)還原從前的余數值。我們可以采用狀態(tài)機的設計結構來(lái)實(shí)現該種除法算法思想。
本項目中Restoring算法主要應用于：幅度衰減模塊中除法器的設計。
2.4 分段函數算法簡(jiǎn)介
分段函數是對于自變量不同的取值范圍，有著(zhù)不同的對應法則的函數。對于分段函數的實(shí)現具有資源消耗少，處理速度快的特點(diǎn)。例如，一種包含二階非線(xiàn)性函數的分段函數，如下式所示：
對于二階非線(xiàn)性函數的實(shí)現，如圖15 所示：
圖15 二階非線(xiàn)性函數的實(shí)現
本項目中分段函數主要應用于：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的激活函數的
f（n）的設計。
3. 項目設計細化模塊方案
項目設計細化模塊的框圖，如圖16所示：
本次項目的設計難點(diǎn)：
（1）準確測定延時(shí)信息的自相關(guān)模塊的設計，因為自相關(guān)信息會(huì )對收發(fā)信號的幅度提取有著(zhù)很大的影響。
（2）高效的64階濾波器的設計，旨在設計一種既節省硬件資源又能高效實(shí)時(shí)輸出的一種低通濾波器。
（3）可準確分類(lèi)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的設計，需要大量的離散學(xué)習和確定一種準確的拓撲結構。
圖16 項目設計細化模塊框圖
推薦閱讀：30例經(jīng)典檢測、監測、監控系統完整解決方案，從實(shí)際應用需求出發(fā)
評論