30、AVX2编程:卷积函数的实现与优化

AVX2编程:卷积函数的实现与优化

1. 引言

在信号处理中,卷积是一种常见的操作,用于对信号进行滤波、平滑等处理。本文将介绍如何使用AVX2指令集实现一维离散卷积函数,并对其进行优化。我们将从标量FMA(融合乘加)开始,逐步引入打包FMA,以提高处理大规模信号数组时的性能。

2. 标量FMA实现离散卷积

以下是使用标量FMA指令实现一维离散卷积的详细步骤和代码示例。

2.1 函数声明与辅助函数

首先,我们需要声明一些必要的函数,并实现用于创建信号和填充信号数组的辅助函数。

// Ch11_01.h
#pragma once
// Ch11_01_Misc.cpp
extern void CreateSignal(float* x, int n, int kernel_size, unsigned int seed);
extern void PadSignal(float* x2, int n2, const float* x1, int n1, int ks2);
extern unsigned int g_RngSeedVal;
// Ch11_01.cpp
extern bool Convolve1Cpp(float* y, const float* x, int num_pts, const float* kernel, int kernel_size);
extern bool Convolve1Ks5Cpp(float* y, const float* x, int num_pts, const float* kernel, int kerne
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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