The DDR4 SDRAM is a high-speed dynamic random-access memory internally configured as sixteen-banks, 4 bank group with 4 banks for each bank group for x4/x8 and eight-banks, 2 bank group with 4 banks for each bankgroup for x16 DRAM. The DDR4 SDRAM uses a 8n prefetch architecture to achieve high-speed operation. The 8n prefetch architecture is combined with an interface designed to transfer two data words per clock cycle at the I/O pins. A single read or write operation for the DDR4 SDRAM consists of a single 8n-bit wide, four clock data transfer at the internal DRAM core and eight corresponding n-bit wide, one-half clock cycle data transfers at the I/O pins. Read and write operation to the DDR4 SDRAM are burst oriented, start at a selected location, and continue for a burst length of eight or a ‘chopped’ burst of four in a programmed sequence. Operation begins with the registration of an ACTIVATE Command, which is then followed by a Read or Write command. The address bits registered coincident with the ACTIVATE Command are used to select the bank and row to be activated (BG0-BG1 in x4/8 and BG0 in x16 select the bankgroup; BA0-BA1 select the bank; A0-A17 select the row; refer to “DDR4 SDRAM Addressing” on datasheet). The address bits registered coincident with the Read or Write command are used to select the starting column location for the burst operation, determine if the auto precharge command is to be issued (via A10), and select BC4 or BL8 mode ‘on the fly’ (via A12) if enabled in the mode register. Prior to normal operation, the DDR4 SDRAM must be powered up and initialized in a predefined manner. The following sections provide detailed information covering device reset and initialization, register definition, command descriptions, and device operation.

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2.1 圆周期中值/均值滤波法 圆周期均值滤波 [2] 和圆周期中值滤波 [3] 分别由 P.H.Eichel 等和 LANARI R 等人提出的。 这两种方法的前提假设是：相位值本身相对于取样是缓变的，相邻样点间有较好的相似性， 而噪声干扰在相邻样点上却是统计独立的。因此就可以采用邻域平均来实现滤波。在干涉条 纹图中，干涉条纹的区域为矩形平面 [2,3] 。记 ( , )l mϕ 为干涉图中(l,m)处的样点的相位值。 取滑动窗口 D的大小为（2LD+1）×（2MD+1）（行方向×列方向），被滤波的相位点位于窗口 中心。 ml ,ϕ̂ 记为滤波器的输出。 圆周期均值滤波的算法可表示为： ^ , , , ,, [arg[exp( ) / ]] arg( )l m nl nm l m l ml m mean j d dϕ ϕ= + (1) , ,exp( ) D D D D l L m M l m nl nm nl l L nm m M d jϕ + + − − − − = ∑ ∑ (2) 其中： , ,arg[exp( ) / ]nl nm l mj dϕ 为滤波窗口中的各矢量与主矢量的相角差； mean[·]是对以样点(l，m)为中心的窗口中各元素取均值运算。 圆周期中值滤波的算法为： ^ , , , ,, [arg[exp( ) / ]] arg( )l m nl nm l m l ml m median j d dϕ ϕ= + (3) 式中， ,l m median [·]是对以样点（l，m）为中心的窗口中各元素取中值运算。 圆周期均值滤波法的优点是滤波效果控制简单，并且在噪声为独立于雷达信号的加性高 斯分布时，滤波的结果是 小均方意义下 优的。其不足是会破坏相位条纹的连续性，同时 无法滤除颗粒噪声。而圆周期中值滤波法圆周期均值滤波法相比，圆周期中值滤波具有较好 的相位条纹的保持能力，同时能够有效地滤除颗粒噪声，但是没有利用信号的统计特性，所 以结果并非统计 优的。 2.2 加权圆周期中值滤波 由于圆周期均值滤波和圆周期中值滤波法在滤除高斯噪声和颗粒噪声方面各有所长，结 合噪声分布特性权重，将两种算法结合起来，即产生了加权圆周期中值滤波法 [4] 。 加权圆周期中值滤波的算法为： ^ , , , , ,[arg[exp( ) / ]] arg( ) D D D D l L m M l m nl nm nl nm l m l m nl l L nm m M w j d dϕ ϕ + + − − − − = ⋅ +∑ ∑ (4) 其中： ' 2 , , , , 1 / [1 ( ) ]nl nm l m nl nm l m M w S ϕ+ − = (5) ────────────-———————— 1 本课题得到高等学校博士学科点专项科研基金(20090095110002)、国家自然科学基金（40772191）资助

§1．2推荐系统的国内外研究现状 协同过滤作为一种减小信息过载的技术，在互联网上得到了广泛的应用， 如互联网上最大的在线书店Anlzoll．coin，最大的CD商店CDNow．com(已被 Amzon收购)都在它们的网上交易平台上采用了协同过滤技术，美国通用公司 采用一个名为Global Grade Selector的推荐系统进行塑料树脂的销售[1011， 韩国Inha大学Kyung-Yong Jung等人利用协同过滤技术开发了一个服装设计推 荐系统【55】。 协同过滤系统可以用于图书馆的个性化服务中[147]，图书馆用户之间能互 相分享信息，每个用户都是过滤代理人(FilteringAgent)，可以帮忙筛选馆藏， 提供别人借阅书籍意见参考。而图书馆中每个用户的借阅历史可视为是给别人 的馆藏推荐清单，用户可以参考这些推荐清单，来挑选自己有兴趣的馆藏，而 不用从图书馆众多的馆藏中盲目地寻找。协同过滤技术还可以应用于其它行业 与领域，如0hsugi等人将协同过滤技术用于软件项目管81751。

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