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【DSP视频教程】DSP视频教程第3期:学习Matlab常用技能,掌握定点数和浮点数表达和存储方式的重要概念(2022-03-11)

本期视频为大家分享DSP视频教程第3期:学习Matlab常用技能,掌握定点数和浮点数表达和存储方式的重要概念。 理解透浮点数和定点数是DSP学习非常重要的一个环节。 视频(1080p观看): https://www.bilibili.com/video/BV1pT4y1D7zS 本期视频主要分为以下几个内容: 1、Matlab常用技能 (1)Matlab窗口区介绍,中文手册。 (2)help命令. 常用的矩阵,plot,fft,fir等。 (3)matlab命令窗口区操作。 (4)matlab脚本编译运行。 (5)matlab生成C数组数据和数据加载分析。 2、定点数,浮点数(重要) (1)定点数和浮点数区别。 (2)浮点数的表示方式和存储格式。 (3 ) 浮点数的精度问题。 (4)定点数的表达式。 定点数Q1到Q30所能表示的浮点数范围和分辨率

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美国伯明翰大学团队使用Theano,Python,PYNQ和Zynq开发定点Deep Recurrent神经网络

该文介绍了使用Python编程语言成功实现和训练基于固定点深度递归神经网络(DRNN); Theano数学库和多维数组的框架; 开源的基于Python的PYNQ开发环境; Digilent PYNQ-Z1开发板以及PYNQ-Z1板上的赛灵思Zynq Z-7020的片上系统SoC。Zynq-7000系列装载了双核ARM Cortex-A9处理器和28nm的Artix-7或Kintex-7可编程逻辑。在单片上集成了CPU,DSP以及ASSP,具备了关键分析和硬件加速能力以及混合信号功能,出色的性价比和最大的设计灵活性也是特点之一。使用Python DRNN硬件加速覆盖(一种赛灵思公司提出的硬件库,使用Python API在硬件逻辑和软件中建立连接并交换数据),两个合作者使用此设计为NLP(自然语言处理)应用程序实现了20GOPS(10亿次每秒)的处理吞吐量,优于早期基于FPGA的实现2.75倍到70.5倍。

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