本文提出了一种适用于高数据速率通信接收机的高效并行符号定时架构。 所展示的架构依赖于经典Gardner循环的修改版本，并具有“多通道流水线”内插器，该符号使符号率比FPGA的时钟率高出几倍，从而最大程度地提高了可实现的吞吐量。 在Xilinx XC7VX690T FPGA上以150MHz时钟速率演示了时序恢复方案，并在4.8GHz采样率ADC上演示了该时序恢复方案，以实现600Msps符号速率的QPSK数据流。 此外，可以观察到，提出的方案仅占用目标FPGA中逻辑，存储和计算资源的2％。 稍作修改，我们的算法就可以适用于其他幅度调制星座，例如8PSK，16PSK或QAM。 ### 使用FPGA实现600Msps QPSK的并行符号时序恢复 #### 摘要 本文介绍了一种高效并行符号时序恢复架构，特别适用于高数据速率的通信接收机。该架构基于经典Gardner循环的一个修改版本，并引入了一个“多通道流水线”插值器，使得符号率可以远高于FPGA的工作时钟频率，从而极大地提升了可实现的吞吐量。本研究在Xilinx XC7VX690T FPGA上以150MHz时钟速率进行了实验验证，并与一个采样率为4.8GHz的ADC结合使用，实现了600Msps QPSK数据流的时序恢复。实验证明，所提出的方案只占用了目标FPGA中的逻辑、存储和计算资源的2%。稍加修改后，该算法还可以应用于其他类型的幅度相位调制星座，例如8PSK、16PSK或QAM。 #### 关键词 符号时序恢复、插值、多通道流水线、FPGA #### 1. 引言 符号同步（即定时恢复）是数字通信接收机中的关键技术之一。其基本原理是从输入的基带数字波形中找到每个符号的最佳抽样位置。通常情况下，抽样率\(f_{\text{smp}}\)被选择为符号率\(R_s\)的整数倍，即\(f_{\text{smp}} = N \cdot R_s\)，其中\(N\)为正整数。经典的定时恢复方法，如Gardner循环，在其原始形式下，假设接收机可以执行数字信号处理操作的时钟频率\(f_{\text{clk}}\)至少等于或大于\(f_{\text{smp}}\)，这是许多实际数字接收机设计的起点。 然而，随着符号率的提高，意味着信息传输带宽的增加，这对于全球卫星通信系统、无人机(UAV)4K视频传输等众多应用场景来说至关重要。当符号率\(R_s\)提高到某个水平，以至于\(f_{\text{smp}}\)甚至\(R_s\)超过了FPGA的工作时钟频率时，传统的定时恢复方法面临挑战。 #### 2. 并行符号时序恢复架构 为了克服上述限制，本文提出了一种新的并行符号时序恢复架构。这一架构的特点在于利用了改进版的Gardner循环以及多通道流水线插值技术。改进后的Gardner循环能够更准确地估计符号的定时误差，而多通道流水线插值则可以有效降低符号间的干扰，并允许符号率远远超过FPGA的时钟频率。 **2.1 改进的Gardner循环** Gardner循环是一种常用的无数据辅助的定时恢复方法。传统Gardner循环通过检测相邻两个样本之间的相位差来估计定时误差。本文中的改进版Gardner循环进一步优化了相位检测机制，提高了定时误差估计的精度。 **2.2 多通道流水线插值** 多通道流水线插值技术的核心在于将符号的处理过程分解成多个并行的子通道，每个子通道负责一部分数据的处理。这种方法可以显著提高处理速度，同时减少对FPGA资源的占用。通过采用合适的插值算法，可以有效地补偿由于高速采样带来的时延和失真问题。 #### 3. 实验验证 为了验证所提方案的有效性，我们在Xilinx XC7VX690T FPGA平台上进行了实验。该平台工作在150MHz的时钟频率下，与4.8GHz采样率的ADC相结合，成功实现了600Msps QPSK数据流的符号时序恢复。实验结果表明，即使在如此高的数据速率下，方案仍然保持良好的性能，并且仅消耗了目标FPGA中约2%的逻辑、存储和计算资源。 #### 4. 应用扩展性 本研究还讨论了方案的应用扩展性，即如何将此架构应用到其他类型的调制星座中，如8PSK、16PSK或QAM等。这些调制方式虽然在复杂度上高于QPSK，但同样适用于高速数据传输场景。通过适当的修改，本文提出的架构可以很好地适应这些调制方式，从而拓宽其应用场景。 #### 结论 本文提出了一种高效的并行符号时序恢复架构，该架构基于改进的Gardner循环和多通道流水线插值技术，成功地在高数据速率通信接收机中实现了600Msps QPSK数据流的符号时序恢复。实验结果显示该架构不仅性能优越，而且资源消耗极低，具有很高的实用价值。此外，该架构还展示了良好的扩展性，可以应用于其他类型的调制星座，展现出广泛的应用前景。

时序数据库介绍与简单应用 Influxdb2.0-版本中概念与flux语法使用、函数简介

内容概要：本文档详细介绍了国产7044芯片的功能、寄存器配置及SPI通信协议。该芯片具有24位寄存器，通过SPI接口的三个引脚（SLEN、SDATA、SCLK）进行控制。寄存器包括1位读/写命令、2位多字节字段、13位地址字段和8位数据字段。文档描述了典型的读写周期步骤，从主机发送命令到从机响应并执行操作。此外，还详细列出了配置PLL1和PLL2的具体步骤，包括预分频、分频比、参考源选择等。PLL1用于产生122.88MHz频率作为PLL2的输入，PLL2则负责将该频率倍频至2.1GHz~3.5GHz范围内。文档最后提供了详细的寄存器配置代码，涵盖软复位、输入输出配置、延迟调节及输出驱动模式选择等内容。 该芯片应用到FMC-705（4通道全国产 AD采集，每个通道采样率1Gsps或1.25Gsps，分辨率为14bit）

在本研究中，提出了一个基于长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型融合的新型通信噪音时序预测模型。该模型的提出主要是为了解决通信系统中噪音预测的难题，通过将两种深度学习架构的优势进行整合，旨在提升噪音时序数据的预测准确度。 LSTM网络以其在处理时序数据方面的出色性能而广受欢迎。LSTM能够捕捉序列数据中的长期依赖关系，这对于噪音预测来说至关重要，因为通信信号的噪音往往具有复杂且连续的时间特性。LSTM通过其特有的门控机制（输入门、遗忘门和输出门）有效地解决了传统循环神经网络（RNN）在长序列学习上的梯度消失和梯度爆炸问题，进而能够更加精确地建模和预测噪音变化。 而Transformer模型则代表了另一种处理序列数据的先进技术。它首次由Vaswani等人提出，完全摒弃了传统的递归结构，转而采用自注意力（self-attention）机制来处理序列数据。这种机制使得模型可以并行处理序列中的任意两个位置，极大提升了计算效率，并且增强了对序列中全局依赖关系的捕捉能力。Transformer的这种处理方式，为噪音时序数据的特征提取提供了新的可能性，尤其是对于那些需要理解全局上下文信息的复杂噪声场景。 研究将LSTM的时序依赖捕捉能力和Transformer的全局特征提取能力进行了有效的融合。在这种融合架构下，模型不仅能够保持对序列长期依赖的学习，还能够并行地处理和提取序列中的全局特征，从而提高了噪音预测模型的鲁棒性和准确性。在进行多模型性能评估时，该融合模型展现出优异的性能，明显优于单独使用LSTM或Transformer模型的预测结果。 此外，研究还涉及了多模型性能评估，对融合模型和其他主流的深度学习模型进行了比较分析。通过一系列实验验证了融合模型在各种评估指标上的优越性，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R^2）等。这些评估结果进一步证实了模型融合策略的有效性，为通信系统中的噪音预测问题提供了一个可靠的技术方案。 在通信信号处理领域，噪音是一个长期存在的挑战，它会严重影响信号的传输质量和通信的可靠性。准确预测通信信号中的噪音变化对于提前采取措施减轻干扰具有重要意义。本研究提出的基于LSTM与Transformer融合架构的通信噪音时序预测模型，在这一领域展示了巨大的潜力和应用价值。 本研究工作不仅在技术上实现了LSTM和Transformer的深度融合，而且在实际应用中展示了通过融合模型优化提升通信系统性能的可能。这项研究工作为通信噪音预测问题提供了一个新颖的解决方案，并且对于其他需要处理复杂时序数据预测任务的领域也具有重要的参考价值。

Vivado时序约束手册2024.1版是一份专注于Xilinx Vivado设计套件的使用指南，它详细介绍了在使用该工具时应如何设置和应用时序约束，以及I/O和网表的物理约束。手册以AMD公司的Adaptive Computing环境为背景，体现了公司对于包容性语言的重视。AMD致力于移除产品和相关资料中的非包容性语言，以创造一个欢迎所有员工、客户和合作伙伴的环境。在行业标准不断演进的同时，AMD正努力更新老产品，去除可能排除某些人群或强化历史偏见的用语。 手册内容详尽，首先介绍了如何从UCF约束迁移到XDC约束，然后引导用户通过设计流程来浏览内容，对XDC约束做了系统性的解释，并讨论了约束方法论。在组织和排序约束方面，手册提供了推荐的实践，帮助用户有效地管理和输入约束。具体到约束的输入方法，手册不仅包括了创建综合约束和实现约束的步骤，还涉及了在设计过程中如何根据不同的设计阶段来应用这些约束。 Vivado时序约束手册2024.1版对于任何使用Vivado工具进行FPGA或ASIC设计的工程师来说都是一个宝贵的资源。它不仅帮助工程师掌握如何正确使用Vivado约束，还通过实际操作的示例来强化学习。尽管手册中可能会包含一些通过OCR扫描识别出的错误或遗漏，但这些不影响其整体的可用性和价值。 这份手册对于设计者来说是一份全面的参考资料，尤其对那些希望深入理解Xilinx Vivado环境下的时序约束和物理约束的专业人士。通过对该手册的学习，用户将能够提高设计效率，确保设计结果满足时序和物理上的要求，最终实现更高质量的硬件设计。

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内容概要：本文详细介绍了一种利用Matlab实现高斯过程回归（GPR）进行单变量时间序列预测的方法。主要内容涵盖数据预处理（如z-score标准化）、选择合适的核函数（如平方指数核）、训练GPR模型、预测并生成置信区间以及评估预测性能的关键指标（如RMSE、区间覆盖率）。文中还提供了具体的代码示例，从数据加载、清洗、建模到最后的效果展示，帮助读者全面掌握GPR的应用流程。此外，针对常见的预测滞后问题提出了解决方案，并强调了GPR在不确定性量化方面的优势。 适合人群：对机器学习特别是时间序列预测感兴趣的初学者和有一定编程基础的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要对未来某一时刻的数值做出预测并且希望获得相应置信区间的场合，如电力负荷预测、金融数据分析等。通过学习本文可以快速搭建起一套完整的GPR预测系统，用于研究或实际项目中。 其他说明：文中提到的一些技巧对于提高预测精度非常重要，例如正确选择核函数、合理设置超参数等。同时，作者也分享了一些实用的经验，如如何处理大规模数据集、怎样优化模型性能等。

为实现多应用环境下的高速摄像，提出一种面阵行间转移电荷耦合器件(CCD)多工作模式的设计方法。根据面阵CCD芯片KAI-0340D的工作原理，结合其内部结构特点和双通道数据传输方式，分析传感器的时序关系。改变不同区域的三电平和倾泻栅信号，由此实现4种分辨率成像。将各种工作模式分解为不同的场模式并存储在AD9979内部，通过改变场模式组合，实现在多种工作模式下运行。实验结果表明，该方法设计的时序可在4种分辨率下稳定工作，基本满足多种高速摄像的应用要求。

随着深度学习技术的快速发展，时序预测作为一种预测未来某个时间点上数据值的技术，在金融、天气预报、能源消耗分析等多个领域得到了广泛的应用。在这些领域中，Transformer模型因其自注意力机制的引入而能够在处理序列数据时捕捉长距离依赖关系，从而极大提高了预测的准确性。然而，Transformer模型在某些情况下会遇到计算复杂度高和难以捕捉长期依赖的问题，为了解决这些问题，研究者们提出了多种改进的模型，如Transformer-informer和iTransformer等。 Transformer-informer是一种为了解决Transformer模型在长序列数据上的不足而设计的模型。它通过引入了一种新的注意力机制——长短期注意力机制（Long Short-Term Attention），使得模型能够更加有效地学习到序列数据中重要的长期依赖关系。在该机制下，长距离的依赖信息能够通过较少的计算步骤被模型捕捉到，大大提高了模型在处理长序列数据时的效率。 iTransformer则是在Transformer的基础上，对模型结构和训练过程进行了优化。iTransformer使用了一种有效的注意力机制，名为“intra-attention”，它不仅关注序列中各元素之间的关系，还能关注序列内部的模式。此外，iTransformer还采用了改进的前馈网络和位置编码策略，以更好地处理不同长度的序列数据。在模型训练方面，iTransformer引入了更加高效的梯度下降算法和正则化策略，以避免过拟合和提升模型的泛化能力。 这些改进模型的代码往往基于Python语言实现，因为Python简洁明了，同时拥有丰富的数据处理和机器学习库。在Python环境下，研究人员可以方便地利用诸如NumPy、Pandas、TensorFlow或PyTorch等工具进行模型的设计、训练和验证。例如，压缩包中的iTransformer-main文件，很可能包含了iTransformer模型的核心代码、数据预处理脚本、训练与测试的脚本等，这些文件对于希望在时序预测任务中利用改进Transformer模型的研究者来说，是宝贵的资源。 从文件名称来看，iTransformer-main不仅代表了这个压缩包的主要内容是iTransformer相关的代码，也可能暗示着这是一个模块化的设计，包含了模型的入口文件或主函数。研究人员可以通过这些代码来调整模型的参数，进行实验和优化，最终实现对时间序列数据的准确预测。 这些基于Transformer的改进模型及其相关代码，不仅推动了时序预测技术的发展，也极大地促进了深度学习在实际应用中的落地。通过不断优化算法和模型结构，研究者们可以更加有效地处理和预测时间序列数据，为各行各业提供精准的决策支持。

电子病历，作为医疗信息化的重要组成部分，记录了患者的病史、检查结果、治疗过程等关键信息，对临床诊断、治疗和疾病研究都具有不可替代的价值。然而，电子病历时序数据通常带有高噪声和非平稳特性，这对于数据处理与分析带来了很大挑战。传统模型在处理此类复杂数据时往往存在局限性，无法很好地提取关键信息并进行准确预测。 为了解决这一问题，本文提出了一种名为VMD-LSTM的混合模型。该模型的核心是“分解-预测-集成”的框架。利用变分模态分解（VMD）方法，将原始病历时序数据分解成若干个相对平稳的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。这一步骤有效地减少了数据中的噪声，并使后续的预测工作变得更加可行。 接下来，针对分解后的每个IMF分量，使用长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）进行时序预测。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它拥有学习长期依赖信息的能力，非常适合处理和预测时间序列数据中的重要事件。 为了进一步提高预测精度，VMD-LSTM模型引入了参数自适应优化策略，如CPO（Constrained Parameter Optimization）算法，用于优化关键参数K和α。通过这种策略，模型能够更好地捕捉数据中的动态变化，同时适应不同患者情况下的病历数据特性。 研究的核心结果显示，VMD-LSTM模型在进行时序预测时取得了显著的性能提升。与单一使用LSTM模型（均方根误差RMSE为0.86，平均绝对误差MAE为0.62）和传统的经验模态分解与LSTM结合的EMD-LSTM模型（RMSE为0.63，MAE为0.45）相比，VMD-LSTM模型的预测精度最高，RMSE和MAE分别达到0.51和0.38。这些成果表明，VMD-LSTM模型在处理电子病历时序数据时，具有更高的预测精度和鲁棒性。 对于临床工作来说，这样的高精度时序分析工具具有重要价值。尤其是在ICU（重症监护室）环境下，医生需对患者病情进行实时监控和风险评估，准确的时序预测可以显著提高监护效率，提前识别患者病情的潜在风险，从而为患者提供更加精确及时的医疗服务。此外，该模型在疾病研究和医疗大数据分析领域也展现了广阔的前景和应用潜力，有助于提高医疗数据的使用价值和分析深度。 VMD-LSTM模型的研究，不仅为我们提供了一个处理高噪声电子病历时序数据的有效工具，更为后续相关研究提供了新的思路和方法。通过该模型的临床转化应用，有望在提高医疗服务质量、降低医疗成本等方面发挥重要作用。