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JPEG解码算法的软硬件协同设计研究(1)研究,算法,解码,编解码算法,解码算法,算法的研究,算法的,软硬件,JPEG的,JPEG
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JPEG解码算法的软硬件协同设计研究(1)
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3秒自动关闭窗口计算吞吐量增加促进32位处理器设计
Junko Yoshida, 吉田顺子
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Atmel公司新近开发了一款名为AVR32的高性能32位RISC处理器内核，该内核从设计初始就选用了一种指令架构来增加每周期的计算吞吐量。Atmel公司设计AVR32的目的，就是提供一种处理器，能够以极低功耗(便携式消费类多媒体设备的必要条件)有效完成日益增加的信号处理任务。此外，该内核还能够执行MPU和DSP双重功能，而仅需单一的设计流程和一套开发工具。AVR32由Atmel公司在挪威的一个20人工程团队所开发。该团队声称，在执行‘差分绝对值之和(SAD)’和‘反离散余弦变换(IDCT)’等目标算法时，AVR32每个指令周期的计算吞吐量较ARM11内核提高了35%。这相当于在100MHz的时钟频率下，具备以30帧/秒的速度对QVGA MPEG-4视频解码的能力，如果用ARM11实现的话则需要150到175 MHz的时钟频率。根据Atmel的说法，AVR32架构代表了一个“众多优秀设计理念的集合”。这个集合包括一个独特的带有硬件分支预测的管线架构、专用DSP硬件(位于微处理器管线内部)以及单指令多数据(SIMD)扩展。“人们通常通过提高时钟频率并加入更多的门电路来提高微处理器的性能，但是这样的竞赛已经结束。”Atmel挪威公司AVR业务部的执行总监Alf-Egil Bogen说。反之，竞争的新重点是在提高单时钟周期吞吐量的同时，如何使所消耗的功率达到超低。“我们采取了一种非常学术的做法，通过关注微处理器架构的每一个细节，来达到更高的吞吐量和优化的代码密度。”Atmel挪威公司的芯片设计师Oyvind Strom介绍。然而，对Atmel公司而言，现在进入32位RISC处理器市场可能有些为时过晚，因为该市场已经被ARM 和美普思科技(MIPS Technologies)等公司所主导。事实上，这些公司的许多处理器产品，也同AVR32一样，正在向“以DSP为导向的特性”转移，Berkeley设计技术公司的总裁Jeff Bier指出。但是Atmel的工程师却没有为此感到忧虑，他们提到了AVR8的成功，它也是挪威团队开发的成果。AVR8在1990年末期进入市场，迄今为止仍是市场中增长幅度最快的8位MCU之一。“我们希望借助AVR32稍稍撼动一下这个行业。”Bogen说。那么，AVR32与其它的RISC处理器相比有何不同呢？“从高级层面来说，AVR32架构与ARM11和MIPS24KEc架构极为类似。”Berkeley设计公司的Bier评论道，“AVR32使用的大部分技术，似乎都可以从面向信号和多媒体处理应用的微处理器中找到。”F1: 32位内核AVR32拥有多条管线AVR32架构的重要特性包括一个单独的负载/存储管线、带有分支消除(branch folding)的分支预测、SIMD技术(例如借助单指令完成两个16位操作的能力)、一个16/32位指令集(自由混合，无需模式改变)，以及执行SAD算法的能力(加速视频压缩)。“上述特性没有一个是AVR32所独有的。”Bier指出，“但是进一步观察AVR32架构的细节就会发现，其中诸多单元与ARM11和MIPS24KEc有着天壤之别，这些不同为AVR32带来了一些优势。”例如，因为其管线的工作方式，ARM11和MIPS24KEc存在与某些重要指令相关的多周期延迟。“这为编译者或汇编程序师获得最高性能带来了挑战。”Bier说，“但是这个问题的难度对AVR32来说小得多。”更具体地来说，Atmel在其AVR32多管线架构中支持“无序”执行，Strom说。通常，一条复杂的指令需要多个时钟周期，而且管线在该指令完成之后就处于停顿状态。但是AVR32拥有三条管线，即负载/存储、乘法和算术逻辑单元，它们依据无序的不相关数据执行算术操作。例如，AVR32不是在除法完成之后才中止代码，而是让指令由可用的资源来执行。“AVR32另一个意义重大的地方在于可以自由混合16位和32位指令。”Bier指出。这点之所以重要是因为并非所有的东西都以32位数据格式出现。如果没有这种混合能力，从一个字中挑选合适的字节就会困难得多。“在其它一些内核，如ARM1136中，你不得不执行一条模式变化指令才能实现16和32位指令集之间的切换。”Bier说，“这个差别意味着AVR32可以获得更紧凑的代码密度。”确实，优化的代码密度十分重要。如果需要执行的程序能够减少，那么需要的时钟周期也会减少。此外，高代码密度意味着该代码在高速缓存器中占据较少的空间，这样高速缓存器中就可以存储更多的指令。“这样不仅可以减少高速缓存器丢失数据的可能，还有利于降低成本。”Atmel公司的Bogen补充道，“因为必需的程序存储器减小了。”Forward Concepts公司的总裁Will Strauss认为AVR32的表现很不赖，他引用了AVR32在EEMBC基准下的性能评估结果来证明其言论。评估结果显示，在需要MPU和DSP双重功能的应用中，AVR32击败了ARM9和ARM11家族。不仅如此，该款器件在代码密度方面的得分也优于ARM1020。那么将AVR32与TI的Omap解决方案相比结果又如何呢？Strauss指出，TI的Omap平台是一个包含多处理器的芯片(ARM内核＋TI DSP)，而AVR32则从一开始就针对MPU和DSP设计，而且只需单独一套开发工具。”但是没有人真正希望Atmel的AVR32打入手机世界。“AVR32不可能在手机领域获得设计胜出，该领域完全由基于ARM的芯片所主导。”Bier表示，“AVR32可能对PMP以及其它低成本消费电子更具吸引力。F2: 面向运算增强型应用的MPU内核“但是，如果对TI、ADI以及飞思卡尔正在销售的多媒体应用芯片进行观察，你就会发现它们是带有大量现成软件和其它开发基础架构的复杂SoC。”他说，“如果Atmel想为AVR32寻找出路的话，它必须采取相应的措施。”Atmel计划在AVR32内核基础上推出几个处理器系列。首先会是针对消费类多媒体应用的SoC解决方案，预定产品在这个月就将面世。虽然AVR32内核在Atmel晶圆厂制造的ASIC中得以使用，但是Atmel表示它不会对其它的生产商发布授权。目前第三方可以通过定制芯片的形式获得内核，但是Atmel将坚持自己生产该器件。据该公司透露，完整芯片(而不是一个处理器核)的预期售价将在10到17美元之间。在工具方面，Atmel认为它已经尽全力去优化其开发工具，并尽可能地使现有AVR8 MCU的用户平滑过渡。公司位于挪威的团队已经同瑞典一家知名的工具公司IAR进行了多年合作。IAR的编译器有助于Atmel测试AVR32的架构并优化其指令集。IAR还对其编译器进行了改进，以便更好地适用于该架构。此外，AVR8现有的65,000名客户可以继续将他们熟悉的工具(如电路仿真工具JTAGICE mkII)用于AVR32。AVR32内核支持Linux操作系统。对其它实时操作系统的支持将在客户要求授权的时候再进行添加，Bogen表示。作者: 吉田顺子
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推荐到论坛，赢取4积分.NET下文本相似度算法余弦定理和SimHash浅析及应用实例分析
来源：本站原创&
这篇文章主要介绍了.NET下文本相似度算法余弦定理和SimHash浅析及应用,实例形式详细讲述了相似度算法余弦定理和SimHash的原理与用法,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了.NET下文本相似度算法余弦定理和SimHash浅析及应用。分享给大家供大家参考。具体分析如下：
余弦相似性
原理：首先我们先把两段文本分词，列出来所有单词，其次我们计算每个词语的词频，最后把词语转换为向量，这样我们就只需要计算两个向量的相似程度.
我们简单表述如下
文本1：我/爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量（伪向量）
文本2：我们/都爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量（伪向量）
我们可以把它们想象成空间中的两条线段，都是从原点（[0, 0, ...]）出发，指向不同的方向。两条线段之间形成一个夹角，如果夹角为0度，意味着方向相同、线段重合；如果夹角为90度，意味着形成直角，方向完全不相似；如果夹角为180度，意味着方向正好相反。因此，我们可以通过夹角的大小，来判断向量的相似程度。夹角越小，就代表越相似。
C#核心算法：
public class TFIDFMeasure
private string[] _
private string[][] _ngramD
private int _numDocs=0;
private int _numTerms=0;
private ArrayList _
private int[][] _termF
private float[][] _termW
private int[] _maxTermF
private int[] _docF
public class TermVector
public static float ComputeCosineSimilarity(float[] vector1, float[] vector2)
if (vector1.Length != vector2.Length)
throw new Exception("DIFER LENGTH");
float denom=(VectorLength(vector1) * VectorLength(vector2));
if (denom == 0F)
return 0F;
return (InnerProduct(vector1, vector2) / denom);
public static float InnerProduct(float[] vector1, float[] vector2)
if (vector1.Length != vector2.Length)
throw new Exception("DIFFER LENGTH ARE NOT ALLOWED");
float result=0F;
for (int i=0; i & vector1.L i++)
result += vector1[i] * vector2[i];
public static float VectorLength(float[] vector)
float sum=0.0F;
for (int i=0; i & vector.L i++)
sum=sum + (vector[i] * vector[i]);
return (float)Math.Sqrt(sum);
private IDictionary _wordsIndex=new Hashtable() ;
public TFIDFMeasure(string[] documents)
_numDocs=documents.L
private void GeneratNgramText()
private ArrayList GenerateTerms(string[] docs)
ArrayList uniques=new ArrayList() ;
_ngramDoc=new string[_numDocs][] ;
for (int i=0; i & docs.L i++)
Tokeniser tokenizer=new Tokeniser() ;
string[] words=tokenizer.Partition(docs[i]);
for (int j=0; j & words.L j++)
if (!uniques.Contains(words[j]) )
uniques.Add(words[j]) ;
private static object AddElement(IDictionary collection, object key, object newValue)
object element=collection[key];
collection[key]=newV
private int GetTermIndex(string term)
object index=_wordsIndex[term];
if (index == null) return -1;
return (int)
private void MyInit()
_terms=GenerateTerms (_docs );
_numTerms=_terms.C
_maxTermFreq=new int[_numDocs] ;
_docFreq=new int[_numTerms] ;
_termFreq =new int[_numTerms][] ;
_termWeight=new float[_numTerms][] ;
for(int i=0; i & _terms.C i++)
_termWeight[i]=new float[_numDocs] ;
_termFreq[i]=new int[_numDocs] ;
AddElement(_wordsIndex, _terms[i], i);
GenerateTermFrequency ();
GenerateTermWeight();
private float Log(float num)
return (float) Math.Log(num) ;//log2
private void GenerateTermFrequency()
for(int i=0; i & _numD i++)
string curDoc=_docs[i];
IDictionary freq=GetWordFrequency(curDoc);
IDictionaryEnumerator enums=freq.GetEnumerator() ;
_maxTermFreq[i]=int.MinV
while (enums.MoveNext())
string word=(string)enums.K
int wordFreq=(int)enums.V
int termIndex=GetTermIndex(word);
_termFreq [termIndex][i]=wordF
_docFreq[termIndex] ++;
if (wordFreq & _maxTermFreq[i]) _maxTermFreq[i]=wordF
private void GenerateTermWeight()
for(int i=0; i & _numT i++)
for(int j=0; j & _numD j++)
_termWeight[i][j]=ComputeTermWeight (i, j);
private float GetTermFrequency(int term, int doc)
int freq=_termFreq [term][doc];
int maxfreq=_maxTermFreq[doc];
return ( (float) freq/(float)maxfreq );
private float GetInverseDocumentFrequency(int term)
int df=_docFreq[term];
return Log((float) (_numDocs) / (float) df );
private float ComputeTermWeight(int term, int doc)
float tf=GetTermFrequency (term, doc);
float idf=GetInverseDocumentFrequency(term);
return tf *
float[] GetTermVector(int doc)
float[] w=new float[_numTerms] ;
for (int i=0; i & _numT i++)
w[i]=_termWeight[i][doc];
public float GetSimilarity(int doc_i, int doc_j)
float[] vector1=GetTermVector (doc_i);
float[] vector2=GetTermVector (doc_j);
puteCosineSimilarity(vector1, vector2);
private IDictionary GetWordFrequency(string input)
string convertedInput=input.ToLower() ;
Tokeniser tokenizer=new Tokeniser() ;
String[] words=tokenizer.Partition(convertedInput);
Array.Sort(words);
String[] distinctWords=GetDistinctWords(words);
IDictionary result=new Hashtable();
for (int i=0; i & distinctWords.L i++)
tmp=CountWords(distinctWords[i], words);
result[distinctWords[i]]=
private string[] GetDistinctWords(String[] input)
if (input == null)
return new string[0];
ArrayList list=new ArrayList() ;
for (int i=0; i & input.L i++)
if (!list.Contains(input[i])) // N-GRAM SIMILARITY?
list.Add(input[i]);
return Tokeniser.ArrayListToArray(list) ;
private int CountWords(string word, string[] words)
int itemIdx=Array.BinarySearch(words, word);
if (itemIdx & 0)
while (itemIdx & 0 && words[itemIdx].Equals(word))
itemIdx--;
int count=0;
while (itemIdx & words.Length && itemIdx &= 0)
if (words[itemIdx].Equals(word)) count++;
itemIdx++;
if (itemIdx & words.Length)
if (!words[itemIdx].Equals(word))
由于有可能一个文章的特征向量词特别多导致整个向量维度很高，使得计算的代价太大不适合大数据量的计算。
SimHash原理：
算法的主要思想是降维，将高维的特征向量映射成一个f-bit的指纹(fingerprint)，通过比较两篇文章的f-bit指纹的Hamming Distance来确定文章是否重复或者高度近似。由于每篇文章我们都可以事先计算好Hamming Distance来保存，到时候直接通过Hamming Distance来计算，所以速度非常快适合大数据计算。
Google就是基于此算法实现网页文件查重的。我们假设有以下三段文本：
1，the cat sat on the mat
2，the cat sat on a mat
3，we all scream for ice cream
如何实现这种hash算法呢？以上述三个文本为例，整个过程可以分为以下六步：
1、选择simhash的位数，请综合考虑存储成本以及数据集的大小，比如说32位
2、将simhash的各位初始化为0
3、提取原始文本中的特征，一般采用各种分词的方式。比如对于"the cat sat on the mat"，采用两两分词的方式得到如下结果：{"th", "he", "e ", " c", "ca", "at", "t ", " s", "sa", " o", "on", "n ", " t", " m", "ma"}
4、使用传统的32位hash函数计算各个word的hashcode，比如："th".hash = -
，"he".hash = -，……
5、对各word的hashcode的每一位，如果该位为1，则simhash相应位的值加1；否则减1
6、对最后得到的32位的simhash，如果该位大于1，则设为1；否则设为0
希望本文所述对大家的.net程序设计有所帮助。
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文本相似度算法 文本相似度算法 1.信息检索中的重要发明TF-IDF 1.1TF Term frequency即关键词词频,是指一篇文章中关键词出现的频率,比如在一篇M个词的文章中有N个该关键词,则 (公式1.1-1) 为该关键词在这篇文章中的词频. 1.2IDF Inverse document frequency指逆向文本频率,是用于衡量关键词权重的指数,由公式 (公式1.2-1) 计算而得,其中D为文章总数,Dw为关键词出现过的文章数. 2.基于空间向量的余弦算法 2.1算法步骤 预处理→
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无论何时,IE总是让页面制作者感到那么的黯然销魂,尤其是IE6,IE7次之,虽然IE8已经做了很大的改进,但由于XP用户的数量实在太大,而且大部分不愿意升级他们的浏览器,所以页面制作者只能一次又一次的被IE6折磨得死去活来. 今天在写页面的时候,碰到了折行的问题,正好复习一下CSS中关于断行处理的问题,在这里纪录一下心得: HTML结构及CSS样式如下: &ul& &li&&a href=&#&&-&/a&&/li& &
0.这个算法实现起来很简单 1.百度百科介绍: Levenshtein 距离,又称编辑距离,指的是两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数. 许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的,故又叫Levenshtein Distance. 2.用途 模糊查询 3.实现过程 a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc和abe b.将字符串想象成下面的结构. A处 是一个标记,为了方便讲解
Levenshtein的经典算法,参考http://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance的伪代码实现的.同时参考了一些C++的实现,只能算是半转帖吧,没啥原创成分. // // NSString+Distance.m // Levenshtein // // Created by Dawen Rie on 12-6-4. // Copyright (c) 2012年 G4 Workshop. All rights reserved. // #imp