Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 635836)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии  / №1 2012

РЕАЛИЗАЦИЯ ЧИСЛЕННОГО ВЕЙВЛЕТНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ НА ГРАФИЧЕСКИХ АДАПТЕРАХ АРХИТЕКТУРЫ NVIDIA CUDA (90,00 руб.)

0   0
Первый авторВахтин
АвторыТуровский Я.А.
Страниц4
ID520053
АннотацияРассматривается алгоритм численного вейвлетного преобразования с использованием архитектуры Nvidia CUDA. Благодаря возможности параллельных вычислений в CUDA, время выполнения численного вейвлетного преобразования существенно сокращается, по сравнению с реализацией этого преобразования для CPU
УДК004.021, 004.3, 517.2
Вахтин, А.А. РЕАЛИЗАЦИЯ ЧИСЛЕННОГО ВЕЙВЛЕТНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ НА ГРАФИЧЕСКИХ АДАПТЕРАХ АРХИТЕКТУРЫ NVIDIA CUDA / А.А. Вахтин, Я.А. Туровский // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии .— 2012 .— №1 .— С. 68-71 .— URL: https://rucont.ru/efd/520053 (дата обращения: 16.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

УДК 004.021, 004.3, 517.2 РЕАЛИЗАЦИЯ ЧИСЛЕННОГО ВЕЙВЛЕТНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ НА ГРАФИЧЕСКИХ АДАПТЕРАХ АРХИТЕКТУРЫ NVIDIA CUDA А. А. <...> Вахтин, Я. А. Туровский Воронежский государственный университет Поступила в редакцию 30.04.2012 г. Аннотация. <...> Рассматривается алгоритм численного вейвлетного преобразования с использованием архитектуры Nvidia CUDA. <...> Благодаря возможности параллельных вычислений в CUDA, время выполнения численного вейвлетного преобразования существенно сокращается, по сравнению с реализацией этого преобразования для CPU. <...> Due to the possibility of parallel computing of CUDA, run-time numerical wavelet transform is significantly reduced than the implementation of this transform for the CPU. <...> Вейвлетный анализ является мощным средством анализа динамики систем и привлекает все большее внимание исследователей. <...> Достаточно обширна его практическая область применения: исследование нестационарных сигналов, распознавание образов, сжатие аудио и видеоинформации, решение многих задач в радиотехнике, связи, электронике, ядерной физике, сейсмоакустике, метеорологии, биологии, экономике, медицине и других областях науки и техники [1]. <...> В данной статье будет рассмотрен алгоритм и метод реализации вейвлетного преобразования, но не будет рассмотрен физический смысл вейвлетного анализа и особенности выбора вейвлетов, так как это зависит от задачи, для которой осуществляется вейвлетное преобразование и это не входит в тему данной статьи. <...> Непрерывное вейвлетное преобразование осуществляется по формуле: Ws t(, ) 0 = 1 s ft tt0 -• +• Ъ y( ) К - Л s ˆ ¯ где f – исследуемая функция, y – функция вейвлет [1], s – масштаб вейвлетного преобразования (ширина вейвлета), t0 – параметр сдвига. <...> Таким образом, алгоритм численного вейвлетного преобразования сводится к следующим пунктам: значений исследуемой функции xn (, , 01 … <...> 1 , Для реализации алгоритма численного вейвлетного преобразования можно воспользоваться одним важным свойством: Фурье-образ вейвлетного преобразования это произведение Фурье-образа функции ˆf и комплексно <...>