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首先介绍了CUDA架构特点，在GPU上基于CUDA使用两种方法实现了矩阵乘法，并根据CUDA特有的软硬件架构对矩阵乘法进行了优化。然后计算GPU峰值比并进行了分析。实验结果表明，基于CUDA的矩阵乘法相对于CPU矩阵乘法获得了很高的加速比，最高加速比达到1 079.64。GPU浮点运算能力得到有效利用，峰值比最高达到30.85%。

比例谐振控制方式 有源滤波器 整流器 逆变器

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电容式触摸屏显示器方案介绍: 电容式触摸显示屏通常提供比传统电阻式触摸显示屏更高的质量和更好的用户体验。此参考设计显示了如何将电容式触摸显示屏连接到 Sitara AM437x 处理器。显示屏具有一个通过其 I2C 端口与 AM437x 进行连接的集成式触摸屏控制器。 特性: 具有电容式触摸用户接口的彩色 7 英寸 TFT LCD 面板 具有 24 位 RGB 接口的 WVGA 800x480 像素分辨率 LCD 接口连接到 Sitara AM437x 处理器的集成式 DSS（显示子系统） 电容式触摸屏通过 I2C 连接到 Sitara AM437x 处理器 27 个白光 LED 用于背光控制的 TPS61081 PWM 控制的 LED 驱动器 LCD 所需的功率由 TPS65105 线性稳压器电源提供。 完整的子系统参考，具有原理图、BOM、设计文件和硬件用户指南，在专为测试和验证而开发的完全组装的板上实施。

mpc matlab代码视频ControllerProject-DPvs.MPC 开发用于电动汽车能量最小化的最佳控制器-ME231A / EE220B 作者：Paaras Agrawal，Ehsan Arasteh，Thomas Chengattu，Chahal Neema和Jared O'Leary ME231A / EE220B 2017年秋季最终项目 抽象的 设计用于车辆控制的高能效最佳控制器是实现普遍存在的，环境友好的自主运输模型的重要步骤。 这项研究探索了最佳控制策略的设计和实施，该策略将使电动汽车横穿预先建立的道路时所消耗的能量降至最低。 探索的控制策略通过最小化代表总能量使用的高度非线性成本函数，来决定车辆的输出驱动力，作为其在所选道路上的位置的函数。 成本函数是根据速度限制（由于道路速度限制），功率限制（由于电动机的物理限制）和非线性系统动力学而制定的，非线性系统动力学将车辆的速度描述为驱动力和道路位置的函数。 该研究调查了基于动态编程（DP）和模型预测控制（MPC）方法的几种控制策略的有效性，并比较了各自的结果。 最终，本研究分析了在各种现实情况下实施上述控制方法的