【摘 要】
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针对物联网应用中SOC平台多需求决策问题,以处理器CV32E40P和Ibex作为内核,选用改进片上总线架构(AMBA)协议以及通用型外设搭建SOC平台;然后根据资源利用报告分析其面积、功耗和性能;最后在FPGA上验证SOC平台可行性.结果表明,在同一SOC平台下,CV32E40P的面积相较于Ibex增加了26.07％,在25 MHz、40 MHz与50 MHz频率下,功耗分别提高了31.58％、29.03％以及25.64％,在运行逻辑控制与卷积运算代码时,速度分别提高了27.66％和108.75％.综上,
【机 构】
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山东工商学院 电子与信息工程学院,山东 烟台 264026;山东工商学院 电子与信息工程学院,山东 烟台 264026;北京大学信息技术高等研究院,浙江 杭州 311215;烟台中科网络技术研究所,山
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针对物联网应用中SOC平台多需求决策问题,以处理器CV32E40P和Ibex作为内核,选用改进片上总线架构(AMBA)协议以及通用型外设搭建SOC平台;然后根据资源利用报告分析其面积、功耗和性能;最后在FPGA上验证SOC平台可行性.结果表明,在同一SOC平台下,CV32E40P的面积相较于Ibex增加了26.07％,在25 MHz、40 MHz与50 MHz频率下,功耗分别提高了31.58％、29.03％以及25.64％,在运行逻辑控制与卷积运算代码时,速度分别提高了27.66％和108.75％.综上,Ibex更适用于智能家居领域中低带宽数据获取的场景,而CV32E40P则适用于智慧城市领域中视频、图像数据采集处理的场景.
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精确的位置信息在无线传感网络(WSNs)中扮演着重要地位,基于用户节点之间信息交互的协同定位可以提供高精度定位,是目前非常有前景的研究方向.传统的协同定位模型,例如最小二乘(LS)模型,依赖于从先验测量信息中得到粗略的位置估计作为迭代初值.由于代价函数一般为非凸,该模型对迭代初值的选取十分敏感,计算结果容易陷入局部极值.为了深入解释这一现象,文中通过求取最小二乘代价函数的二阶导数,同时对相应的Hessian矩阵进行相似变换,分析了最小二乘代价函数的凸性,得出最小二乘代价函数为凸的一个充分不必要条件.同时利
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为及时准确地获取棉花出苗信息,首先,利用无人机搭载数字成像设备获取棉花出苗期图像,通过超绿算法和手动阈值法分割出棉苗;然后,应用图像去相关拉伸和K均值聚类算法实现对地膜区域的分割,分析地膜垂直投影统计图,准确获得棉苗行数和地膜规划区域,实现对地膜规划区域外杂草的去除和棉苗区域的分组;最后,应用最小二乘法对棉苗进行直线拟合,实现了苗行的精确检测和单条苗行直线距离.通过棉苗位置距离中位数获得株距,从而得到棉花播种数.结果显示,出苗行数检测准确,误差为0,棉花出苗率检测准确率最高为90.45％,棉花播种数误差仅
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