17、动态SDRAM控制器策略预测与可重构门阵列技术解析

动态SDRAM控制器策略预测与可重构门阵列技术解析

在计算机系统中,内存控制器策略和可重构门阵列技术对于提升系统性能至关重要。动态SDRAM控制器策略预测能够优化内存访问,而可重构门阵列技术则为电路的快速重构提供了可能。下面将详细探讨这两方面的技术。

动态SDRAM控制器策略预测
  1. 执行时间分析
    • 对静态和预测性SDRAM控制器策略的执行时间进行了研究,将动态策略预测器的历史寄存器长度设为5,并将所有基准测试的执行时间归一化到OP。
    • 平均而言,DYN_UPB相比OP性能提升3.7%,相比CPA提升19%。b_upd PAb动态预测器表现最佳,相比OP提升1.0%,相比CPA提升16%,实现了DYN_UPB相对于OP性能提升的27%和相对于CPA性能提升的89%。
    • 所有动态策略预测器的表现都优于CPA,但BAb、BSg、PSg和b_int_BSg未达到OP的性能。
      | 预测器 | 相对于OP性能提升 | 相对于CPA性能提升 |
      | ---- | ---- | ---- |
      | DYN_UPB | 3.7% | 19% |
      | b_upd PAb | 1.0% | 16% |
  2. 平均预测准确率
    • 所有预测器的整体预测准确率均高于81%。PAb预测器的整体预测准确率最高,达到91%,同时在CPA偏好访问的预测准确率也最高。
    • b_upd PAb预测器在OP偏好访问的预测准确率最高,达到76
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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