基于GPU的信号产生及脉冲压缩实现

文中采用了一种基于CPU+GPU异构并行架构体系的信号处理方案。按照雷达信号处理流程，通用处理计算机利用CPU串行代码完成核函数启动前数据准备和设备初始化工作，并控制信号处理的任务调度和负载分配，然后将数据通过PCI E总线传输至显存，利用GPU特有的单指令多线程方式，并行实现线性调频信号产生以及线性调频信号频域脉冲压缩算法，并与CPU进行比较。实验结果表明，利用计算统一设备架构技术实现的线性调频信号产生以及脉冲压缩算法取得了比CPU更高的运算效率。     

便携式近红外和可见光光谱仪检测水稻水分含量方法比较研究

使用便携式近红外(901～1 650 nm)和可见光(400～900 nm)光谱仪结合多变量分析方法无损检测水稻水分含量，选用100种不同品种的水稻并采集其光谱信息，其中粳稻52种，籼稻34种，糯稻14种。采用GB 5009.3—2016中的直接干燥法测定每种水稻样本的水分含量。利用蒙特卡洛偏最小二乘法(MCPLS)剔除水稻样本中的异常值，基于近红外和可见光光谱的数据集分别剔除8个和4个异常值。采用基于联合X-Y距离的样本划分法(SPXY)按照3:1的比例划分样品，近红外和可见光数据集分别得到69、 72个校正集和23、 24个预测集。采用正交信号校正(OSC)、多元散射校正法(MSC)、去趋势变换(De-trend)、标准正态变换(SNV)、基线校正(Baseline)、 Savitzky-Golay卷积导数(S-G导数)、标准化(Normalize)、移动平均平滑(moving average)、 Savitzky-Golay卷积平滑处理法(S-G平滑)共9种算法对原始光谱数据进行预处理，基于近红外和可见光光谱的OSC、 SNV和OSC、 Moving average预处理效果较好...