2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、片上網(wǎng)絡(luò)(Network on Chip,NoC)是為解決片上系統(tǒng)(System on Chip,SoC)通信瓶頸提出的一種全新的片上通信架構(gòu)。NoC的性能高度依賴于實(shí)際業(yè)務(wù)量,而自相似性是NoC業(yè)務(wù)量的重要特性,它能直接影響NoC網(wǎng)絡(luò)流量建模的準(zhǔn)確程度及網(wǎng)絡(luò)傳輸中的流量控制,模擬生成具有真實(shí)網(wǎng)絡(luò)特征的業(yè)務(wù)量對(duì)NoC設(shè)計(jì)的評(píng)估和分析很關(guān)鍵。
  對(duì)比當(dāng)前常用的幾種自相似業(yè)務(wù)量模型,基于分形高斯過程的模型易于實(shí)現(xiàn),且能更準(zhǔn)確的描述業(yè)

2、務(wù)量的自相似性。通過Matlab仿真對(duì)比分析兩種分形高斯過程的實(shí)現(xiàn)方法,隨機(jī)中點(diǎn)置換法和基于高斯噪聲(Fractal Gaussian Noise,F(xiàn)GN)的生成方法,后者運(yùn)算速度更快、準(zhǔn)確度更高。
  針對(duì)已有的基于FGN的生成方法,對(duì)分形高斯噪聲功率譜逼近效果差的問題,提出一種高次方線性擬合方法。將分形高斯噪聲的功率譜分成有限項(xiàng)和無窮累加項(xiàng)2個(gè)部分,采用Matlab的擬合工具箱cftool對(duì)功率譜的無窮項(xiàng)進(jìn)行高次擬合,減少運(yùn)算

3、量,去除數(shù)學(xué)推導(dǎo)中采用近似替代帶來的誤差。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)方法生成自相似業(yè)務(wù)量的相對(duì)誤差比采用公式推導(dǎo)的方式低,生成自相似業(yè)務(wù)量的速度較快。
  以改進(jìn)的自相似業(yè)務(wù)量生成方法為核心,設(shè)計(jì)基于FPGA的NoC自相似業(yè)務(wù)量生成器,生成器可以根據(jù)NoC節(jié)點(diǎn)自身的特征去設(shè)置業(yè)務(wù)量服從的參數(shù),包括業(yè)務(wù)量的平均速率、突發(fā)性、節(jié)點(diǎn)注入率等。同時(shí)該模型還可以設(shè)置NoC數(shù)據(jù)包格式,包括微片長度、微片個(gè)數(shù)、源地址、目的地址等參數(shù),支持多個(gè)工作時(shí)鐘,

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