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基于服务的并行系统的通讯方式探讨
作者：朱金灿来源：http://blog.csdn.net/clever101 最近在设计一个基于服务的并行系统。架构图大致如下： 和同事讨论后，服务器部署的Java We
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基于ADSP-TS201S的多DSP并行系统
在宽带雷达信号处理中，存在诸如回波采样率高、脉冲压缩(匹配滤波)运算量大、处理流程复杂、实时高分辨目标检测困难等一系列问题。针对这些问题，采用通 用计算机平台难以应对运算量大和实时性等高.
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SHARC并行系统软件设计方法
随着数字信号处理(Digital Signal ProcESSor,DSP)技术的发展，DSP已被广泛应用于雷达、通信等领域。虽然DSP经历了几代的发展，运算速度和能力都有了很大的提高，但在很多情
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多核系统效率与任务属性关系的优化策略
多核CPU支持的紧耦合并行结构对面向移动计算或高性能计算机(HPC)系统的技术支持是时下业界研究的热点。然而，并行体系结构设计与应用表明：系统的并行处理能力与系统的整体
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基于SHARC的并行系统设计
摘 要： 针对SHARC并行工作的二种方式,提出了软件设计时的设计方法和设计技巧,并给出了具体的程序实现?随着数字信号处理(Digital Signal ProcESSor,DSP)技术的发展,DSP已被广泛应用于雷达、通信等领域。虽然DSP经历
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基于SHARC的并行系统设计
基于SHARC的并行系统设计
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基于ADSP-TS201S的多DSP并行系统设计
摘要：为满足宽带雷达信号处理对处理速度和实时性的要求，提出一种基于4片ADSP-TS201S的DSP并行系统设计。通过分析比较3种ADSP-TS2 01S的并行处理结构，结合实际需求，采用外部总线共享与链路口混合耦合的多DSP并
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基于ADSP-TS201S的多DSP并行系统设计
基于ADSP-TS201S的多DSP并行系统设计
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在DSP处理器上并行实现ATR算法
自动目标识别（ATR）算法通常包括自动地对目标进行检测、跟踪、识别和选择攻击点等算法。战场环境的复杂性和目标类型的不断增长使ATR算法的运算量越来越大，因此ATR算法对微处理器的处理能力提出了更高的要求。由于
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在DSP处理器上并行实现ATR算法
在DSP处理器上并行实现ATR算法
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DSP在自动目标识别中的应用
自动目标识别（ATR）算法通常包括自动地对目标进行检测、跟踪、识别和选择攻击点等算法。战场环境的复杂性和目标类型的不断增长使ATR算法的运算量越来越大，因此ATR算法对微处理器的处理能力提出了更高的要求。由于通用数字信号处理芯片能够通过编程实现各种复杂的运算，处理精度高，具有较大的灵活性，而且尺寸小、功耗低、速度快，所以一般选择DSP芯片作为微处理器来实现ATR算法的工程化和实用化。
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DSP在自动目标识别中的应用
自动目标识别（ATR）算法通常包括自动地对目标进行检测、跟踪、识别和选择攻击点等算法。战场环境的复杂性和目标类型的不断增长使ATR算法的运算量越来越大，因此ATR算法对微处理器的处理能力提出了更高的要求。由于通用数字信号处理芯片能够通过编程实现各种复杂的运算，处理精度高，具有较大的灵活性，而且尺寸小、功耗低、速度快，所以一般选择DSP芯片作为微处理器来实现ATR算法的工程化和实用化。
