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题名FTIR光谱仪动镜速度和采样抖动的噪声分析
被引量：6
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作者
邵春沅
顾明剑
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机构
中国科学院上海技术物理研究所红外成像与探测重点实验室
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第8期967-970,共4页
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文摘
分析了傅里叶变换光谱仪由动镜速度和采样抖动的随机误差引起的光谱噪声,建立了基于噪声等效辐亮度差(NERD)和噪声等效温差(NETD)的噪声模型。分析表明,动镜速度的波动与抗混叠滤波器幅频响应、时间延迟的综合作用,以及采样触发的短时抖动,都会引起系统的噪声。通过MATLAB数值模拟,对动镜速度和采样抖动的噪声影响进行了仿真分析与模型计算,验证了理论模型,评估了实际仪器的噪声水平,为动镜控制、抗混叠滤波器的设计以及傅里叶变换光谱仪的噪声定量化计算和改善提供了依据。
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关键词
傅里叶变换光谱仪
动镜速度
采样抖动
噪声模型
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Keywords
Fourier-transform spectrometer
mirror-velocity
sampling jitter
noise model
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分类号
TN21
[电子电信—物理电子学]
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题名基于ZYNQ的卷积神经网络加速器设计
被引量：5
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作者
吴健
顾明剑
曾长紊
邵春沅
范余茂
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机构
中国科学院上海技术物理研究所
中国科学院上海技术物理研究所红外成像与探测重点实验室
中国科学院上海技术物理研究所苏州研究院
中国科学院大学
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第6期1572-1581,共10页
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基金
国家重点研发计划基金项目(2018YFB0504800、2018YFB0504802)。
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文摘
针对卷积神经网络在嵌入式系统需要耗费大量计算资源、计算复杂度高等问题,提出一种基于ZYNQ系列FPGA的加速方法。通过HLS工具对卷积神经网络加速器进行设计,提出相邻层位宽合并和权重参数重排序的策略实现数据传输的优化,利用卷积分解、并行展开充分发挥FPGA并行计算的优势。为验证卷积神经网络加速器的加速效果,将YOLO目标检测模型进行部署。实验结果表明,在PYNQ-Z2上达到了39.39 GOP/s的计算性能,是intel i5-2400 CPU的3.4倍,是ARM-Cortex A9 CPU的147.5倍。在相同FPGA平台上与之前的工作相较也有更高的性能。
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关键词
卷积神经网络(CNN)
现场可编程门阵列(FPGA)
高层次综合(HLS)
硬件加速器
目标检测
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Keywords
convolutional neural network(CNN)
field-programmable gate array(FPGA)
high-level synthesis(HLS)
hardware accelerator
target detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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