信道编码matlab代码Mic_Array 麦克风阵列板软件 C_DOA_BF：C代码通过USB音频从Mic阵列读取音频信号是否在Raspi3上进行了声源定位和超指向性波束成形测试 驱动程序：STM32F7xx的驱动程序：麦克风阵列板上的MCU For_Linux / STM32746G：Mic-Array板的固件，8通道16Khz USB音频（不适用于DOA和BF） 硬件：子板（8个麦克风）和主板（STM32F746和STA321MPL，RAM，USB ...）的示意图和布局 For_Win / STM32746G：麦克风阵列板的固件，2通道64Khz USB音频（执行DOA和BF并在通道8th上发送数据，来自麦克风1-8的通道1-7音频信号） Matab：临时的Matlab代码 中间件：板载麦克风阵列的中间件 Python：Python代码从Mic-array读取音频信号进行SSL，BF测试和验证算法 STM32F746_Mic_Array_Eclipse：Eclipse IDE上的Mic-array的固件项目（不执行DOA和BF） 实用程序：从ST复制

mic与gpu对比,GPGPU与MIC定位相似，两者都是相对于CPU具有较高性价比的高性能解决方案，甚至连外形都是一样使用PCI-E插槽的板卡。但对于“核”这个概念来说，两者却有很大的不同。GPGPU中所说的核，以CUDA为例，是指一个SP（即流处理器），SP的功能只有计算，以NVIDIA的Fermi GPU为例，32个SP组成一个SM（流处理器群），一个SM 才有两个控制单元。也就是说每16个GPU的“核”，必须执行同一条指令。而MIC得设计思路与GPGPU完全不同。MIC的每个“核”，可以简单看作一个X86核心，也就是与现有PC机或小型服务器上的CPU核心相同的核。因此MIC编程可以最大限度地沿袭已有CPU上的并行程序，甚至可以一定程度上认为MIC上的每个“核”都是独立的节点，亦即将MIC作为一个超小型的集群。MIC的“核”虽然是x86架构，虽然单核的功能比GPGPU的核强大不少，但要指望单兵作战接近主流CPU，暂时还是不现实的。MIC依靠和GPGPU一样，靠人海战术。说起“人数”，GPGPU动辄上百核，MIC只有几十核，几十单核性能再强，在并行应用中也掀不起多少浪花。由于MIC的核心是Intel的CPU，核心数即使上不去了，Intel处理器可以超线程。在MIC上，每个核心能同时并发执行4个线程，而且这4个线程被Intel成为“硬件线程”，其性能大幅提升，几乎可以把每个线程看作真正的核心。因此，MIC“执行核”的数量，核GPGPU实际差不多。 另外，MIC采用了SMP结构，以一致性共享缓存为中心，这种设计使得MIC可以使用传统CPU的编程模型，而不需要针对性的硬件，设计新的程序结构。 MIC对现有程序改动之小还体现在编程简易性和工具方面。编程简易性上，MIC常用的offload模式只需要加上少数几条编译指导语句，就可以使程序利用MIC进行运算，而此时的程序源代码，是可以与传统的CPU程序共用的，减少了维护成本。

此文档是我从别的地方下载的，希望广大会员能用的上。

本文以Intel® Knights Corner 3115A为研究对象，结合Intel Xeon E5-2650处理器，对MIC架构、编程方式及程序运行模式进行了介绍，并结合HPC具体应用环境给出了相应的优化方法，最后针对该平台进行了初步测试及分析。文章内容对初接触MIC架构的人员具备一定的参考价值。

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层次分析matlab代码## Microstate EEGlab工具箱 MST1.0包含工具箱的最新稳定版本。 EEGlab的扩展，可以在Matlab中进行微状态分析。 包括完整的GUI支持以及从命令窗口运行的能力。 该工具箱包括使用以下聚类算法在ERP和自发（例如静止状态）EEG上运行微状态分析的功能： K-均值。 修正的K均值。 雾化和聚集层次聚类（AAHC） 地形雾化和聚集层次聚类（TAAHC） 变态微状态 请参阅我们的指南（或代码文档）以获取对工具箱的完整描述以及对微状态分析方法的介绍： Microstate1.0已固定在指南中（不包括修补程序）。 工具箱文件夹已重命名为MST，这是它将在EEGlab的扩展页面上使用的名称。 MST1.0在功能上与Microstate1.0相同。 将创建MST的新版本，以用于将来的功能更新。 请将此工具箱引用为： Poulsen，AT，Pedroni，A.，Langer，N.，＆Hansen，LK（2018）。 Microstate EEGlab工具箱：入门指南。 bioRxiv。

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