神经信息实时处理平台的快速开发

汤雪娇; 张云鹏; 李亮; 钱玲; 王守岩

doi:10.13873/j.1000-9787(2017)11-0001-05

Chinese

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

神经信息实时处理平台的快速开发

综述与评论 | 更新时间：2025-09-11

- 神经信息实时处理平台的快速开发
- Rapid development of neural information real-time processing platform
- 传感器与微系统 2017年36卷第11期页码：1-5
- 作者机构：
  
  1. 南京理工大学电子工程与光电技术学院
  2. 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（81471745）;苏州市神经工程技术重点实验室项目（SZS01414）;苏州市医疗器械与新医药专项重点项目（ZXY201425）
- DOI：10.13873/j.1000-9787(2017)11-0001-05
  中图分类号： TN47;TP311.52
- 纸质出版：2017
- 稿件说明：
移动端阅览
[1]汤雪娇,张云鹏,李亮,钱玲,王守岩.神经信息实时处理平台的快速开发[J].传感器与微系统,2017,36(11):1-5.

TANG Xue-jiao, ZHANG Yun-peng, LI Liang, et al. Rapid development of neural information real-time processing platform[J]. 2017, 36(11): 1-5.
[1]汤雪娇,张云鹏,李亮,钱玲,王守岩.神经信息实时处理平台的快速开发[J].传感器与微系统,2017,36(11):1-5. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2017)11-0001-05.

TANG Xue-jiao, ZHANG Yun-peng, LI Liang, et al. Rapid development of neural information real-time processing platform[J]. 2017, 36(11): 1-5. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2017)11-0001-05.

摘要

针对神经信息处理过程中的高速实时、快速开发、多功能复杂算法实现等需求

对当前几种主流的硬件实时处理开发平台进行比较

并综述神经信息实时处理开发过程及知识产权（IP）核的快速开发方法。同时

对基于可编程片上系统的神经信息实时处理平台快速开发的需求从多平台连接、开发工具之间高效转换和标准化信息处理库三个方面进一步阐述

为神经信息实时处理快速开发的研究提供了参考。

Abstract

Aiming at requirements of high speed

real time

rapid development

realization of multi-functional complex algorithms in neural information processing

several current mainstream hardware development platforms for real-time processing are reviewed. The development process of neural information real-time processing and rapid development method of IP cores are reviewed. It is further elaborated that the requirements of rapid development of neural information real-time processing platform based on programmable system on chip from multiplatform connectivity

efficient conversion between development tools and standardized information processing libraries

and provide a reference for the study of rapid development of neural information real-time processing.

关键词

Keywords

references

ACO-BP神经网络在电梯交通流预测中的应用 [J]. 万健如,贾祖新,智渊. 传感器与微系统 . 2015(11)

Xilinx FPGA system generator在伺服电机控制中的应用 [J]. 程龙,王卫兵,王挺峰,陈娟,郭劲. 电子测量技术 . 2015(10)

基于Xilinx Vivado HLS的小型无人机平衡仪设计 [J]. 张展,崔晋伟,陆炯. 电子科技 . 2015(07)

基于物联网的滑坡自动远程监测预警系统设计 [J]. 郭华,于胜文. 传感器与微系统 . 2015(04)

基于专家系统的汽车衡故障传感器判别 [J]. 杨静,李丽宏. 传感器与微系统 . 2014(11)

基于模糊神经网络参数整定的仿人智能控制 [J]. 张贯宇,田建艳,张维杰,邱华东,张婵爱. 传感器与微系统 . 2013(10)

神经信息处理 [J]. 曾志刚,黄廷文,廉城. 国际学术动态 . 2013(05)

基于PSoC的汽车防盗报警系统设计 [J]. 徐丽,师卫,赵梁. 传感器与微系统 . 2013(02)

基于CS和神经网络的传感器网络模式识别研究 [J]. 龚静,陈向东,时子青. 传感器与微系统 . 2011(12)

优化改进传感器精度的自适应神经网络控制策略 [J]. 宋占魁,赵国强. 传感器与微系统 . 2010(07)

基于System Generator开发数字信号处理系统 [J]. 牛斌凯,雍少为,张建,陈亮. 舰船电子工程 . 2010(01)

SoC和FPGA技术未来的发展趋势 [J]. 于宗光,魏敬和,王国章. 电子与封装 . 2006(03)

基于Zynq的LS-SVM算法加速器设计 [D]. 王晓璐. 哈尔滨工业大学 2015

FPGA高级开发技术的研究 [D]. 范秋香. 北京理工大学 2015

Xilinx FPGA权威设计指南[M]. 电子工业出版社 , 何宾, 2015

Xilinx ZYNQ-7000 SoC开发实战指南[M]. 清华大学出版社 , 符晓, 2015

嵌入式系统软硬件协同设计实战指南[M]. 机械工业出版社 , 陆佳华, 2014

DSP/FPGA嵌入式实时处理技术及应用[M]. 北京航空航天大学出版社 , 孙进平, 2011

Functionally integrated neural processing of linguistic and talker information: An event-related fMRI and ERP study [J] . Caicai Zhang,Kenneth R. Pugh,W. Einar Mencl,Peter J. Molfese,Stephen J. Frost,James S. Magnuson,Gang Peng,William S-Y. Wang. NeuroImage . 2016

On‐line yeast propagation process monitoring and control using an intelligent automatic control system [J] . Stephan Birle,Mohamed Ahmed Hussein,Thomas Becker. Eng. Life Sci. . 2015 (1)

Dynamic analysis and model-based feedforward control of a 2-DoF translational parallel manipulator driven by linear motors [J] . Zhang, Gang,Wu, Jianhua,Liu, Pinkuan,Ding, Han. The Industrial Robot . 2013 (6)

A FPGA real-time model of single and multiple visual cortex neurons [J] . Guangxing Li,Vargha Talebi,Ahmad Yoonessi,Curtis L. Baker. Journal of Neuroscience Methods . 2010 (1)

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

暂无数据