【摘 要】
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针对信息物理融合系统中的在线时间序列预测问题,该文选择计算复杂度低且具有自适应特点的核自适应滤波器（Kernel Adaptive Filter,KAF）方法与FPGA计算系统相结合,提出一种基于
【机 构】
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哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所
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针对信息物理融合系统中的在线时间序列预测问题,该文选择计算复杂度低且具有自适应特点的核自适应滤波器（Kernel Adaptive Filter,KAF）方法与FPGA计算系统相结合,提出一种基于FPGA的KAF向量处理器解决思路。通过多路并行、多级流水线技术提高了处理器的计算速度,降低了功耗和计算延迟,并采用微码编程提高了设计的通用性和可扩展性。该文基于该向量处理器实现了经典的KAF方法,实验表明,在满足计算精度要求的前提下,该向量处理器与CPU相比,最高可获得22倍计算速度提升,功耗降为1/139,计
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