16、深入探究MMX与X86 - SSE技术:从整数数组处理到浮点运算的飞跃

深入探究MMX与X86 - SSE技术:从整数数组处理到浮点运算的飞跃

1. MMX技术在整数数组处理中的应用

MMX技术为x86平台带来了SIMD(单指令多数据)计算能力的提升。通过运行可执行文件 MmxCalcMinMax.exe ,生成了 __MmxCalcMinMaxTimed.csv 文件。该可执行文件使用Visual C++的Release配置选项和默认的代码优化设置构建。所有时间测量均在运行Windows 8.x或带有Service Pack 1的Windows 7的普通台式机和笔记本电脑上进行。

CPU MmxCalcMinMaxCpp (C++) MmxCalcMinMax_ (x86 - 32 MMX)
Intel Core i7 - 4770 10813 364
Intel Core i7 - 4600U 12833 570
Intel Core i3 - 2310M 20980 950

从上述表格可以看出,对于 MmxCalcMinMax

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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