19、图像互相关的硬件/软件协同设计

图像互相关的硬件/软件协同设计

1. 硬件/软件协同设计概述

如今,电子系统因项目所需功能数量的增加而变得愈发复杂。随着电子电路复杂度的提升,协同设计面临的技术挑战也日益增多。电路系统可被视为为解决特定任务而开发的联合操作组件组,这些组件可根据系统约束条件在硬件或软件中实现。

硬件/软件协同设计旨在在开发过程中探索硬件和软件组件之间的交互,以实现系统目标的整合。该方法通过提供分析方法,告知设计师系统是否满足性能、功耗、尺寸等要求,以及综合方法,让研究人员和设计师能够快速评估多种潜在的设计方法,从而提高嵌入式系统设计的可预测性。

硬件/软件协同设计是一项艰巨的任务,计算工具的出现使这项工作变得更快,并提高了系统的优化程度。可编程设备(如现场可编程门阵列,FPGA)在电路协同设计中的引入,增加了设计的灵活性,使原型制作更加容易。这一点非常重要,因为电路可以在制造前进行开发和测试,从而降低成本和设计时间。然而,这种灵活性也带来了新的数字电路应用和硬件/软件协同设计问题。

硬件/软件划分问题对系统性能有直接影响,错误的划分可能导致开发时间增加和最终产品不符合规格。合理的划分能够优化操作并降低成本,通常会带来高效的项目。最初,开发人员依靠经验和以往的工作来解决划分问题,但对于复杂系统,这项工作变得十分艰巨。因此,研究领域开始关注使用进化计算和人工神经网络等技术实现自动化划分,这可以通过电子设计自动化(EDA)工具或在搜索空间中快速寻找优质解决方案的方法来实现。目前,基于分析的方法被广泛应用。

2. 基于分析的方法

在众多硬件/软件协同设计方法中,基于分析的方法是目前最常用的。随着代码复杂度的增加,对分析工具的需求也日益增长。分

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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