数字化远程Loran-C信号传播的建模非常困难,因为它的计算成本非常高。
由于不可避免的近似,其他分析/半分析方法不够准确。
在这项研究中,作者提出了一种使用自适应移动窗口时域有限差分(FDTD)方法计算统一设备架构并行计算技术的解决方案。
窗口的移动速度自适应地取决于波速。
为了实现自适应移动窗口技术,首先将原始的Loran-C信号截断。
提出了用于提取电场幅度和相位的另一种方法。
随着FDTD更新,可以从空间域同步获取计算空间中每个网格的电场幅度和相位数据,而无需在时域进行额外的存储成本和后处理。
通过所有这些努力,在22分钟内成功模拟了400km的传播路径。
采取了江西省晋县和上饶之间的测量结果来验证数值方法。
2024/11/27 0:45:43 2.16MB 研究论文
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VHDL语言编写的基于基2的并行256,1024深度的FFT源代码
2024/11/24 2:55:56 15KB FFT
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关于MPI、并行计算的总结对比,目录如下:1.并行计算1.1.相关背景1.2.什么是并行计算1.3.主要目的1.4.并行计算与分布式计算1.5.并行的基本条件1.6.主要的并行系统1.6.1.共享内存模型1.6.2.消息传递模型1.6.3.数据并行模型1.6.4.对比分析2.MPI2.1.什么是MPI2.2.MPI的实现2.3.MPI基本函数2.4.MPI功能特点2.5.技术对比分析2.5.1.共享内存模型(以OpenMP为例)2.5.2.分布式内存模型2.6.小结3.问题解释3.1.并行计算和MPI是什么关系?为了实现并行计算,是否使用MPI技术即可实现?3.2.MPI技术原理是什么,即基础设施提供什么样的支持能力?3.3.为了实现并行计算,应用软件需要什么样的特殊设计3.4.什么样的软件需要并行计算4.部分参考资料
2024/11/16 2:14:47 669KB MPI 并行计算 分布式计算
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Java1.8API是Java开发的关键组成部分,它包含了Java标准版(JavaSE)1.8版本的所有核心类库和接口。
这些类库为开发者提供了丰富的功能,支持从基本的数据类型操作到复杂的网络编程、多线程处理以及数据库连接等。
JavaAPI文档是开发者的重要参考资料,它详细解释了每个类、接口、方法和构造函数的功能、用法及参数说明。
在Java1.8中,有许多重要的更新和改进,包括:1.**Lambda表达式**:这是Java1.8引入的一项重大特性,它允许开发者以更简洁的方式处理函数式编程。
Lambda表达式可以作为参数传递,也可以返回,使得代码更加简洁,尤其是在处理集合操作时。
2.**方法引介**:这是一种新的语法糖,允许在类中定义一个方法,该方法的实现是调用另一个已存在的方法。
这有助于减少重复代码并提高可读性。
3.**StreamAPI**:Java1.8引入了StreamAPI,提供了一种新的数据处理方式,可以对集合进行过滤、映射和聚合操作,支持串行和并行处理,大大提高了代码的可读性和性能。
4.**Optional类**:这个类用于表示可能为null的对象引用,从而避免了空指针异常。
它鼓励开发者明确处理空值情况,提高代码的健壮性。
5.**日期和时间API**:Java8改进了日期和时间的处理,引入了`java.time`包,提供了`LocalDate`、`LocalTime`、`LocalDateTime`等类,替代了之前易用性较差的`java.util.Date`和`java.util.Calendar`。
6.**并发更新类**:如`ConcurrentHashMap`和`Atomic*`系列类的增强,使得在多线程环境下进行数据同步更加高效和安全。
7.**NashornJavaScript引擎**:Java1.8集成了JavaScript引擎,允许Java程序直接执行JavaScript代码,促进了Java与JavaScript之间的交互。
8.**默认方法**:在接口中添加的带有实现的方法称为默认方法,允许接口扩展而不会破坏现有的实现。
9.**类型推断**:Java编译器能够根据上下文推断变量的类型,使得代码更加简洁,例如在Lambda表达式中。
10.**新的反射API**:改进了反射机制,提供了更强大的元数据访问能力,比如`MethodHandle`和`MethodType`。
这些只是Java1.8API中部分重要的更新,实际上还包括许多其他改进和优化。
对于开发者来说,深入理解并熟练运用Java1.8API是提升开发效率和代码质量的关键。
通过阅读和查阅“Java1.8-api”提供的帮助文档,开发者可以找到关于每个类、接口和方法的详细说明,从而更好地利用Java1.8的功能。
2024/11/16 2:39:59 27.66MB java1.8
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MPI与OpenMP的一些并行计算代码和实验报告
2024/11/11 21:50:16 1.74MB 并行计算
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Greenplum的架构采用了MPP(大规模并行处理)。
在MPP系统中,每个SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。
换言之,每个节点内的CPU不能访问另一个节点的内存。
节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的,这个过程一般称为数据重分配(DataRedistribution)。
与传统的SMP架构明显不同,通常情况下,MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息,所以它的效率要比SMP要差一点,但是这也不是绝对的,因为MPP系统不共享资源,因此对它而言,资源比SMP要多,当需要处理的事务达到一定规模时,MPP的效率要比SMP好。
这就是看通信时间占用计算时
2024/11/11 5:46:03 37.53MB Greenplum 数据库的使用 MMP开发
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从软件编码,硬件实现,操作系统支持的角度介绍OpenCL+GPU并行编程和CPU多线程并行编程的不同点,以加深听众对OpenCL+GPU并行编程的理解。
2024/11/9 2:16:19 15KB CPU GPU 并行编程
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教程中的英文很简单,我相信学OpenCL的人都能看得懂,而且看原汁原味的英文表述,更有利于我们了解各种术语的来龙去脉。
我把这些教程翻译成自己的中文表述,主要是强化理解需要,其实我的英文很烂。
在计算机术语中,并行性是指:把一个复杂问题,分解成多个能同时处理的子问题的能力。
要实现并行计算,首先我们要有物理上能够实现并行计算的硬件设备,比如多核CPU,每个核能同时实现算术或逻辑运算。
通常,我们通过GPU实现两类并行计算:任务并行:把一个问题分解为能够同时执行的多个任务。
数据并行:同一个任务内,它的各个部分同时执行。
下面我们通过一个农场主雇佣工人摘苹果的例子来描述不同种类的并行计算。
1.摘苹果的工人就
2024/11/8 17:26:16 298KB AMDOpenCL大学课程(1)
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摘 要:研究了信道纠错编码Turbo码,并提出了利用FPGA实现Turbo码编译码的方法。
编码采用了顺序输入,并行编码,顺序输出。
译码选用Max2Log2MAP算法,针对该算法采用查表法实现交织,以提高交织速度,译码器内部采用并行级联调用,以减小译码延时。
通过计算机模拟仿真表明,所设计实现的Turbo码具有良好的性能和实用价值。
2024/11/3 10:40:55 288KB FPGA 深空通信 turbo码
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OFDM是一类优化传送信息的处理技术,它的基本原理:将传送率很高的一路信息变换成拥有较低传送率的并行信息,然后对变换后的信息进行IFFT调制。
经过这样的变换,使符号脉宽扩展,从而抗多径衰落性能提高。
经过IFFT调制后,让各个子信道信息流彼此正交,这样就可以节约出一大部分信道资源,从而可以大程度地增大信息传输量。
2024/10/31 2:13:50 68KB 正交频分复用
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡