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一种基于FPGA的SVPWM硬件架构及其计算速度优化
被引量：
1
1
作者
刘德平
辛云川
刘子旭
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024年第3期96-102,共7页
为了提高七段式两电平SVPWM算法的调制速度并减少逻辑资源的使用量,提出了一种基于FPGA的SVPWM硬件架构。在该硬件架构输入参考电压后,首先,进行基于Clarke逆变换的坐标变换,通过一系列加法运算构建出含有三相占空比的3组中间变量,同时...
为了提高七段式两电平SVPWM算法的调制速度并减少逻辑资源的使用量,提出了一种基于FPGA的SVPWM硬件架构。在该硬件架构输入参考电压后,首先,进行基于Clarke逆变换的坐标变换,通过一系列加法运算构建出含有三相占空比的3组中间变量,同时通过2个异或运算从上述硬件布线中得到简化后的2 bit扇区判断条件;然后,根据简化后的2 bit扇区判断条件从以上3组中间变量中筛选出三相占空比,并进行钳位保护,按照自然采样法输出PWM。以上过程形成一个整体,在FPGA中只需3次触发,便能在2个时钟周期内完成从参考电压输入到三相PWM输出的整个过程,有效提高了计算速度。此外,还给出了该硬件架构在不同的FPGA平台下的资源使用情况,与其他方法相比,LUT使用量由至少500个缩减至300个左右,逻辑资源使用量降低。通过仿真与实物试验,验证了所提硬件架构的有效性。
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关键词
SVPWM
硬件架构
Clarke逆变换
FPGA
计算速度优化
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职称材料
一种面向不确定标签样本的K-近邻高效决策算法
被引量：
3
2
作者
齐晴
沈正飞
+2 位作者
曹健
应俊
赵龙
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期659-671,共13页
基于案例的决策是一种直接依据过去的历史案例对当前案例进行分类或者指标预测的方法,K-近邻方法就是一种广泛应用的基于案例的决策模型。在K-近邻方法中,历史案例上需要有标签,而在现实应用中,标签本身有一定的不确定性.文章详细地讨...
基于案例的决策是一种直接依据过去的历史案例对当前案例进行分类或者指标预测的方法,K-近邻方法就是一种广泛应用的基于案例的决策模型。在K-近邻方法中,历史案例上需要有标签,而在现实应用中,标签本身有一定的不确定性.文章详细地讨论了现有的基于K-近邻的决策方法忽略了样本标签不确定性这一问题,并基于Dempster-Shafer证据理论对标签不确定性进行建模以改善预测的性能,在此基础上结合边界树模型提高模型的运行效率.文中介绍了边界树算法的作用与原理,对如何结合传统边界树算法与样本标签的不确定性对边界树算法的节点转移策略以及决策过程进行了优化.文章最后对边界树算法的计算规模与准确率做了详细的实验论证.结果表明,文中提出的方法一方面考虑了标签的不确定性,另一方面提高了传统的K-近邻模型的决策效率.
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关键词
K-近邻算法
标签不确定性
边界树算法
计算速度优化
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职称材料
题名
一种基于FPGA的SVPWM硬件架构及其计算速度优化
被引量：
1
1
作者
刘德平
辛云川
刘子旭
机构
郑州大学机械与动力工程学院
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024年第3期96-102,共7页
基金
河南省重大科技专项资助项目(171100210300-01)。
文摘
为了提高七段式两电平SVPWM算法的调制速度并减少逻辑资源的使用量,提出了一种基于FPGA的SVPWM硬件架构。在该硬件架构输入参考电压后,首先,进行基于Clarke逆变换的坐标变换,通过一系列加法运算构建出含有三相占空比的3组中间变量,同时通过2个异或运算从上述硬件布线中得到简化后的2 bit扇区判断条件;然后,根据简化后的2 bit扇区判断条件从以上3组中间变量中筛选出三相占空比,并进行钳位保护,按照自然采样法输出PWM。以上过程形成一个整体,在FPGA中只需3次触发,便能在2个时钟周期内完成从参考电压输入到三相PWM输出的整个过程,有效提高了计算速度。此外,还给出了该硬件架构在不同的FPGA平台下的资源使用情况,与其他方法相比,LUT使用量由至少500个缩减至300个左右,逻辑资源使用量降低。通过仿真与实物试验,验证了所提硬件架构的有效性。
关键词
SVPWM
硬件架构
Clarke逆变换
FPGA
计算速度优化
Keywords
SVPWM
hardware architecture
inverse Clarke transform
FPGA
optimization of computing speed
分类号
TM464 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
一种面向不确定标签样本的K-近邻高效决策算法
被引量：
3
2
作者
齐晴
沈正飞
曹健
应俊
赵龙
机构
上海交通大学计算机科学与工程系
上海海勃物流软件有限公司
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期659-671,共13页
基金
国家重点研发计划项目(No.2019YFB1704405)资助。
文摘
基于案例的决策是一种直接依据过去的历史案例对当前案例进行分类或者指标预测的方法,K-近邻方法就是一种广泛应用的基于案例的决策模型。在K-近邻方法中,历史案例上需要有标签,而在现实应用中,标签本身有一定的不确定性.文章详细地讨论了现有的基于K-近邻的决策方法忽略了样本标签不确定性这一问题,并基于Dempster-Shafer证据理论对标签不确定性进行建模以改善预测的性能,在此基础上结合边界树模型提高模型的运行效率.文中介绍了边界树算法的作用与原理,对如何结合传统边界树算法与样本标签的不确定性对边界树算法的节点转移策略以及决策过程进行了优化.文章最后对边界树算法的计算规模与准确率做了详细的实验论证.结果表明,文中提出的方法一方面考虑了标签的不确定性,另一方面提高了传统的K-近邻模型的决策效率.
关键词
K-近邻算法
标签不确定性
边界树算法
计算速度优化
Keywords
K-nearest neighbor algorithm
uncertainties of labels
boundary tree algorithm
optimization of decision speed
分类号
P751.1 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于FPGA的SVPWM硬件架构及其计算速度优化
刘德平
辛云川
刘子旭
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种面向不确定标签样本的K-近邻高效决策算法
齐晴
沈正飞
曹健
应俊
赵龙
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
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职称材料
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