#include <assert.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <math.h> // Include CUDA runtime and CUFFT #include <cuda_runtime.h> #include <cufft.h> // Helper functions for CUDA #include…

通常我们用到的信号都是实值信号,但是我们可以根据这个实信号构造出一个复信号,使得这个复信号只包含正频率部分,而且这个复信号的实部正好就是我们原来的实值信号.简单的推导可知,复信号的虚部是原信号的希尔伯特变换.这样构造出来的信号就叫做解析信号.因此,如何生成解析信号与如何对一个信号进行希尔伯特变换其实是等价的问题.获得解析信号后可以计算波形的包络.瞬时频率.相位等,是非常有用的.所以如何生成解析信号也是个有意义的课题. 对于有限长的序列,计算其频谱,然后将频谱的负频率部分设为0 是最直接的办法.但…

对32K*32K的随机数矩阵进行FFT变换,数的格式是32位浮点数.将产生的数据存放在堆上,对每一行数据进行N=32K的FFT,记录32K次fft的时间. 比较串行for循环和并行for循环的运行时间. //并行计算//调用openmp,通过g++ -fopenmp test.cpp -o out 编译程序#pragma omp parallel for ;i<LEN;i++) fft(num[i],LEN,); 最终的运行时间:247,844,013 us 而串行fft,不调用openmp,它…

前言 本文讨论如何使用 CUDA 对代码进行并行优化,并给出不同并行思路对均值滤波的实现. 并行优化的两种思路 思路1: global 函数 在 global 函数中创建出多个块多个线程对矩阵每个元素进行并行计算 请参考:http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3750119.html 思路2: CUDA 库 将遍历矩阵分别对每个元素的操作转化成以矩阵整体为单位的操作 请参考:http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3756242.html 两…

前言 本文讨论如何使用 CUDA 对代码进行并行优化,并给出不同并行思路对均值滤波的实现. 并行优化的两种思路 思路1: global 函数 在 global 函数中创建出多个块多个线程对矩阵每个元素进行并行计算 请参考:http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3750119.html 思路2: CUDA 库 将遍历矩阵分别对每个元素的操作转化成以矩阵整体为单位的操作 请参考:http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3756242.html 两…

Windows下FFTW库的安装: 1. 从网站http://www.fftw.org/install/windows.html上下载最新的预编译文件:    32-bit version: fftw-3.2.2.pl1-dll32.zip (1.8MB)    64-bit version: fftw-3.2.2-dll64.zip (2.2MB) (这里建议下载32位机文件/64位向下兼容) 2. 使用Lib.exe生成相应的Lib文件  :vs2010的安装路径为:D:\Program F…

前言 在工程的实际应用场景中,往往是需要最省资源量.而DSP资源和BRAM资源对FPGA来说弥足珍贵. 对于同时存在多个通道的实信号需要做FFT而言,常规做法是每个通道用一个FFT IP,FFT IP的输入为RE+0*j.即输入FFT IP的虚部直接置0. 那有没有可能把这个虚部浪费掉的资源用起来呢,答案是肯定的. 参考文档 http://www.doc88.com/p-0394736871727.html https://wenku.baidu.com/view/e89895af9ec3d5b…

CUDA刷新:GPU计算生态系统 CUDA Refresher: The GPU Computing Ecosystem 这是CUDA Refresher系列的第三篇文章,其目标是刷新CUDA中的关键概念.工具和优化,以供初级或中级开发人员使用. 易于编程和性能的巨大飞跃是CUDA平台被广泛采用的关键原因之一.CUDA平台成功的第二大原因是拥有广泛而丰富的生态系统. 与任何新平台一样,CUDA的成功依赖于CUDA生态系统可用的工具.库.应用程序和合作伙伴.任何新的计算平台都需要开发人员将应用程序…

OpenCL OpenCL(全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GP…

原文链接 第一节 CUDA 让你可以一边使用熟悉的编程概念,一边开发可在GPU上运行的软件. Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 您是否有兴趣在使用高级语言(比如C编程语言)编程时,通过标准多核处理器将性能提升几个数量级?您是否期待拥有跨多个设备的伸缩能…