“循环数据流”(Dataflow-in-loop) 概述

循环数据流是一种在DSP和硬件设计中优化性能的编程范式,通过数据驱动的循环结构实现高效并行处理。它利用数据流计算图和DAG描述数据流动,适用于依赖性明确的应用,如信号处理算法,提升性能和资源利用率。

“循环数据流”是数字信号处理 (DSP) 和硬件设计领域常用的术语。它指的是一种特定的编程或设计范式,其中数据以可预测且高效的方式流经循环构造。

在传统的命令式编程中,循环通常用于迭代数据集合或重复执行一组指令。然而,在循环数据流范式中,循环的结构被设计成根据数据可用性来驱动循环体的执行,而不是由显式控制流语句来决定。

在循环数据流系统中,一旦数据变为可用,循环体就会立即对其进行处理,使数据得以连续流经循环。这通常是使用数据流计算图或有向无环图 (DAG) 来实现的,其中节点表示操作或计算,边沿表示操作之间的数据流动。

循环数据流范式的优势在于,它可以实现高效的并行处理和流水打拍计算,因为循环体的执行是由数据依赖关系驱动的,而不是由控制流依赖关系驱动的。由此即可在数字信号处理算法等应用中提高性能和资源利用率,因为这些应用中的数据依赖关系通常定义明确,并可加以妥善利用来进行优化。

总之,循环数据流是一种强调数据流经循环构造的编程或设计范式,可以实现计算的高效并行执行。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
分析一下这段HLS代码:#include "SmoothProfileOnXAxisMean.h" void SmoothProfileOnXAxisMean(hls::stream<float>& points_in_z, hls::stream<float>& smoothed_z, ap_uint<6> mean_win_size, float invalid_z ) { // #pragma HLS DATAFLOW #pragma HLS INTERFACE axis port=points_in_z #pragma HLS INTERFACE axis port=smoothed_z #pragma HLS INTERFACE ap_none port=mean_win_size #pragma HLS INTERFACE ap_none port=invalid_z #pragma HLS INTERFACE ap_ctrl_none port=return float result = 0.0f; float mean_registers [33]; #pragma HLS ARRAY_PARTITION dim=1 type=complete variable=mean_registers // 上一周期window size static ap_uint<6> last_mean_win_size = 0; // 新周期刷新window size if (mean_win_size != last_mean_win_size) { last_mean_win_size = mean_win_size; } // 使用稳定window size ap_uint<6> stable_mean_win_size = 0; stable_mean_win_size = last_mean_win_size; int half_window = stable_mean_win_size / 2; // 初始化寄存器 for (int i = 0; i < 33; i++) { #pragma HLS UNROLL mean_registers[i] = 0.0f; } // 主循环 for (int i = 0; i < 3200 + half_window; i++) { #pragma HLS PIPELINE II=1 bool data_available = (i < 3200); // 数据读使能 float new_value = 0.0f; ap_uint<8> gray_new_value = 0; // 接收数据流 if (data_available) { new_value = points_in_z.read(); } // 数据移位寄存 for (int j = 32; j > 0; j--) { mean_registers[j] = mean_registers[j - 1]; } mean_registers[0] = data_available ? new_value : mean_registers[0]; // 如果窗口中心点是无效值,则直接输出无效值 if (mean_registers[half_window] == invalid_z) { smoothed_z.write(invalid_z); continue; } // 边界处直接输出源值 if (((i >= half_window) && (i < stable_mean_win_size - 1)) || (i >= 3200)) { smoothed_z.write(mean_registers[half_window]); continue; } // 窗口填满后开始滤波处理 else if ((i >= stable_mean_win_size - 1) && (i <= 3200)) { float sum = 0.0f; int valid_count = 0; if (stable_mean_win_size == 1) { for (int k = 0; k < 1; k++) { if (mean_registers[k] != invalid_z) { sum += mean_registers[k]; valid_count++; } } } if (stable_mean_win_size == 3) { for (int k = 0; k < 3; k++) { if (mean_registers[k] != invalid_z) { sum += mean_registers[k]; valid_count++; } } } if (stable_mean_win_size == 5) { for (int k = 0; k < 5; k++) { if (mean_registers[k] != invalid_z) { sum += mean_registers[k]; valid_count++; } } } else if (stable_mean_win_size == 9) { for (int k = 0; k < 9; k++) { if (mean_registers[k] != invalid_z) { sum += mean_registers[k]; valid_count++; } } } else if (stable_mean_win_size == 17) { for (int k = 0; k < 17; k++) { if (mean_registers[k] != invalid_z) { sum += mean_registers[k]; valid_count++; } } } else if (stable_mean_win_size == 33) { for (int k = 0; k < 33; k++) { if (mean_registers[k] != invalid_z) { sum += mean_registers[k]; valid_count++; } } } // 计算并输出均值 result = (valid_count > 0) ? sum / valid_count : invalid_z; smoothed_z.write(result); } } }
07-23
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