检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中国科学院光电研究院,北京100094 [2]中国科学院研究生院,北京100049
出 处:《计算机应用研究》2011年第10期3910-3912,3916,共4页Application Research of Computers
摘 要:为了解决当前PCA算法对星载高光谱图像光谱维特征提取速度无法满足空间应用实时性要求的问题,提出了一种面向空间应用的FPGA器件的光谱维特征提取的实现方法。该方法利用时分复用与并行流水计算技术对systolic结构进行了改进,使用高带宽的寄存器组代替了传统的RAM存储区,对数据进行中间寄存,不但保留了原算法结构的高速性,而且大大降低了芯片的使用面积。实验结果表明,该方法可以快速提取高光谱图像的光谱维特征值,为高光谱图像降维和压缩的工程应用提供了支撑。To solve the problem that it's hard to meet the speed of extracting satellite based hyper-spectral image feature in real-time,this paper proposed a new FPGA implementation method to extract the spectrum dimension feature values.Instead of using the RAM as the store device,this method used register array to improve the data throughput.With time-divided,parallelism and pipeline technique,maintained the feature of high speed of original architecture,and also deeply reduced the area of chip.Experiment results show that the spectrum feature values can be extracted quickly using this method,which will be an important technique support for hyper-spectral dimension reducing and data compression.
关 键 词:高光谱 现场可编程门阵列 主成分分析 奇异值分解 并行流水
分 类 号:TP302.2[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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