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- 基于GPU计算的并行PLS算法研究与实现北大核心CSCDCSTPCD
- 并行有限元计算的一种新途径CSTPCD
- 基于可编程GPU的快速体绘制技术北大核心CSCD
- 基于GPU的SAR方位向信号分解的高效实现方法CSTPCD摘要:提出了一种基于图形处理器(GPU)的SAR方位向信号分解的高效实现方法.SAR方位向信号可以通过四参数Chirplet分解方法来分解.此方法的关键难题是计算量过大,计算量主要由2部分组成:构建Chirp原子库,以及SAR方位向信号在过完备库上分解的计算量.与传统的CPU相比,GPU更加适用于密集型和大量数据并行化的计算.提出将算法的核心部分移植到GPU上进行并行计算,充分挖掘其运算潜能.结果表明:该方法与传统的基于CPU的算法相比有两位数以上的效率提升.
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- 一种基于可编程图形硬件的快速三维图像重建算法北大核心CSCDCSTPCD
- GPU多重纹理加速三维CT图像重建北大核心CSCDCSTPCD
- 基于图形处理器加速的医学图像分割算法研究CSTPCD
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