【超树+蝶形】基于的超树结构和蝶形运算单元的无线传感器网络路由算法FPGA实现详解

最新推荐文章于 2024-10-24 12:48:21 发布
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分类专栏： ★FPGA项目经验 板块5:网络通信 FPGA 文章标签： fpga开发 超树 蝶形运算 网络路由
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本文详细介绍了基于FPGA的超树结构和蝶形运算单元在网络路由算法中的应用。首先，阐述了存储器模块的设计，包括读写测试和IP核调用。接着，解析了蝶形结构网络的原理，展示了不同阶数网络的结构和连接方式。然后，探讨了超树结构网络的理论，包括参数和结构设计。最后，整体分析了包含处理器P和存储器M的系统架构，并设计了多个模块，包括3阶、4阶蝶形网络和深度1、2的超树网络通信系统。

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1.单独的存储器模块的设计介绍

          存储器模块，我们使用ISE的IP核进行设计，具体的设计步骤如下图所示：

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基于超树结构和蝶形运算单元的无线传感器网络路由算法 FPGA 实现详解
KizClojure的博客
09-18 88
本文详细介绍了基于超树结构和蝶形运算单元的无线传感器网络路由算法，并提供了相应的 MATLAB 源代码。该算法通过超树结构和数据聚合、压缩实现了对传感器节点通信开销的降低，同时利用蝶形运算单元实现了数据处理的高效性。通过上述 MATLAB 代码和 FPGA 实现，我们可以将基于超树结构和蝶形运算单元的无线传感器网络路由算法应用于实际的无线传感器网络中。该算法通过超树结构和数据聚合、压缩实现了对传感器节点间通信开销的降低，同时利用蝶形运算单元实现了数据处理的高效性。2.2 数据聚合和压缩。
[FPGA面试题 编程] 使用FPGA实现快速傅里叶变换（FFT）
PixelNovaO的博客
08-13 1288
FFT算法是一种基于分治思想的快速傅里叶变换算法。它通过将一个N点的DFT（离散傅里叶变换）分解成多个长度为N/2的DFT，并结合旋转因子进行合并。这种分治和合并的策略使得FFT算法的时间复杂度降低到O(NlogN)，远远快于朴素的DFT算法。快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）是一种高效的信号处理技术，广泛应用于图像处理、通信系统、音频处理等领域。在本文中，我们将使用FPGA来实现一个基于FFT算法的高速傅里叶变换模块。FPGA实现FFT的流程。
基于FPGA的蝶形运算的设计与实现.pdf
07-13
基于FPGA的蝶形运算的设计与实现.pdf
FPGA 蝶形运算波形图
weixin_30827565的博客
06-20 243
转载于:https://www.cnblogs.com/rossfreeman/archive/2012/06/20/2556484.html
【数据结构】——树（超详细）
weixin_50990189的博客
11-30 1505
数据结构树的相关内容：二叉树、哈夫曼树、完全二叉树、不完全二叉树、线索二叉树、二叉树的创建和遍历：中序遍历、先序遍历、后序遍历。
合一树，超树
m0_52603998的博客
06-23 704
合一树：从一组基础树（例如简约法产生的一堆简约树）中总结归纳出的一棵树称为合一树。 超树：不同数据集包含的OTU有部分重叠时，总结这些基础树的系统树称为超树。 举例：红绿 +绿蓝红绿蓝 （没找到树的图，看不懂请略过） 补充： OTU:就是分类单元； 基础树：直接分析原始数据集产生的系统树称为基础树； ...
基于FPGA的快速傅里叶变换加速（二）
lc1852109的博客
01-30 2137
基于FPGA的快速傅里叶变换加速（二） 蝶形运算模块介绍及matlab代码实现1. 基二FFT的基本原理1.1 快速傅里叶变换1.2 常用FFT算法1.2.1 时域抽取（1） 实现过程（2）运算规律及编程思想原位计算旋转因子距离码位颠倒1.2.2 频域抽取（1） 运算规律比较（2）运算量比较2. Matlab实现本文结束，详情可见下篇博客 蝶形运算模块介绍及matlab代码实现) 1. 基二FFT的基本原理 1.1 快速傅里叶变换 简单形式离散傅立叶变换（DFT）和逆离散傅立叶变换（IDFT）所需的复杂乘法
xilinx-fpga.rar_XILINX FPGA
09-20
7. **可编程乘法器（DSP）**：Xilinx FPGA中集成的数字信号处理单元，用于加速数学运算，如乘法、累加和浮点运算，特别适用于信号处理和算法实现。 8. **嵌入式处理器系统（MicroBlaze或Zynq SoC）**：某些高端FPGA...
【FPGA的基本结构和工作原理】FPGA的逻辑块、可编程开关、互连资源等基础结构
![【FPGA的基本结构和工作原理】FPGA的逻辑块、可编程开关、互连资源等基础结构]...这些特性使得FPGA在高速数据处理、灵活的算法实现和原型设计验证中发挥着关键作用。 FPGA之所以独特，是因为
基于KV260的基础视频链路通路（MIPI+Demosaic+VDMA）
最新发布
hi94的博客
10-24 1820
基于 KV260 + PCAM_5C 构建视频通路，通过 PYNQ 可视化图像，用以进一步处理图像数据，从 MIPI 至图像数据，包括如下要点： 在 PYNQ 下通过 IIC 配置 OV5640 配置 MIPI CSI-2 Rx subsystem 经验汇总 AXI4-Stream 基础设施 配置 Sensor Demosaic经验汇总 配置 AXI VDMA经验汇总 Sensor OV5640 时钟树 图像数据流波形抓取
FFT浮点运算的FPGA实现（源代码）
08-22
此资源是最基本的FFT的实现模块，采样点数是2048.波表和计算数据都存放在62256中，有源代码，调试通过。
《FPGA数字信号处理》基于FPGA的32点并行FFT/IFFT设计
qq_32353821的博客
12-21 3275
实现基于FPGA的32点并行FFT/IFFT设计
fft的FPGA实现
qq_42013741的博客
04-11 5085
首先离散时间傅里叶变换的公式是 令Wn=e^(-j2pi/N)，则X[k]可以表示为 按时间抽取基2的FFT算法的实现不多介绍，自己查资料。下面给出N=8点的示意图 基于时间抽取的FFT算法和按频率抽取的FFT算法的输入数据的顺序是不同的，所以在一开始要在fpga中进行码位倒置。这里简单说一下，第一级的时候每组有2个数，一共有4组，每组要进行1次蝶形运算。第二级每组4个数，一共2组，每组进行...
基4fft算法的蝶形图_FFT至简设计法实现法_FFT算法_蝶形运算_fpga
weixin_39989033的博客
12-15 1万+
欢迎FPGA工程师加入官方微信技术群DIT-FFT算法的基本原理有限长序列x_n的N点DFT定义为：X(k)=∑_(n=0)^(N-1)▒〖x(n) W_N^Kn 〗,式中W_N=e^(-j 2π/N)。DFT在实际应用中很重要，但是如果直接按DFT变换进行计算，当序列长度N很大时，计算量会非常大，所需时间也很长，因此常用的是DFT的一种快速计算算法，简称FFT。最常用的FFT算法是基于...
【 FPGA 】16点并行DIT FFT的实现
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Reborn Lee
10-19 2万+
目录 整体架构介绍 旋转因子介绍 代码文件结构 重点难点易错点 整体架构介绍 16点并行FFT分为4级蝶形运算，每一级蝶形运算有一个基本的蝶形单元： 如下是16点DIT FFT的数据流图： 可见，第0级蝶形运算的输入的顺序是： x(0)、x(8)、x(4)、x(12)、x(2)、x(10)、x(6)、x(14)、x(1)、x(9)、x(5)、x(13)、x(3)、x(11...
基于FPGA的FFT算法硬件实现
weixin_33240461的博客
08-29 3613
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本项目着重于在FPGA上用Verilog语言实现快速傅里叶变换（FFT）算法。FFT算法广泛应用于信号处理、图像处理和通信等众多领域，是计算离散傅里叶变换（DFT）的一种高效方式。项目中，旋转因子是自行设计的，而乘法器和数据存储则利用了预设的IP核。代码编写完毕并通过了仿真测试，准备下载到FPGA中进行实际运行。此外，项目还包含了详细...
超级树 ( 一个状态定义极度诡异以至于我看了很久都没看明白的DP )
YunYuanWang的博客
07-08 595
前面七八周的题解就直接咕咕咕掉了~~（要学的东西太多了，实在是写不过来了）~~在网上搜了许久都没有看到一篇非常详细的题解，以至于我和巨佬基情激情 讨论了许久才搞懂（准确来讲是才把我讲懂）。作为一个资深蒟蒻，我深知一篇削微详尽的一篇题解对我的理解是多么重要。鉴于这次只写一道题而且也不是很长所以就来写写吧~先看题目：首先，对于一个 i - 超级树来说可以看作两棵 i-1 - 超级树加上一个根节点的组合，于是我们可以将子树当做子问题来处理，于是我们可以想到用DP来解决这个问题（我考场上脑子想出毛病都没想出来）。我
Hello ”树“先生
试问道几许
09-06 636
简要概述二叉树，全文重点放在AVL树、B树、B+树和红黑树，纯干货。
校内胡测--8.26.2017 超级树
泉華子的OI足迹
08-26 524
pdf上的没法复制粘贴… 无奈的手打qwq题目：这道题貌似是某次CF的比赛题，但是没找到原题=。= 一颗k-超级树可以按照如下方法得到：取一棵深度为K的满二叉树，对每个节点，向他的所有祖先连边（如果这条边不存在的话）。例如，下图是一个4-超级树 现在，我们的任务是统计一棵k-超级树中有多少条每个节点最多经过一次的不同有向路径。两条路径被认为是不同的，当且仅当两条路径途经点不同或者经过节点顺序不
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