基于FPGA的大数据浮点FastICA算法的设计与实现

发布时间：2017-08-05 01:02

  本文关键词：基于FPGA的大数据浮点FastICA算法的设计与实现

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【摘要】：提出一种利用现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)实现固定点独立分量分析(fast independent component analysis,Fast ICA)算法的新结构,以解决大数据量盲源分离问题。设计采用浮点运算单元,相比定点结构具有更高的精度和更大的动态范围。实现平台选取Xilinx公司的Virtex5型号FPGA芯片,最高工作频率达到151 MHz。测试结果表明,该设计在保证精度和合理的硬件消耗的同时,处理的数据量是现有硬件的2倍以上,与PC机相比,处理速度提高了一个量级,适用于实时性要求较高的场合。
【作者单位】： 中国科学院半导体研究所;
【关键词】： 现场可编程门阵列 盲源分离 固定点独立分量分析 浮点运算
【基金】：中国科学院战略性先导科技专项(XDA06020700)
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 独立分量分析(independent component analysis,ICA)是一种非常有效的盲信号处理方法[1],其基本原理是通过多维观测数据间的高阶统计相关性,找出相互独立的隐含信息成分,完成分量间高阶冗余的去除及独立信源的提取。在诸多ICA算法中,固定点独立分量分析(Fast ICA)算法以其收敛

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本文编号：622468