CALMET的OpenMP并行化

基于处理器制造工艺的提升接近极限,传统的单纯靠提高主频来提升性能已不适合时代需求,促使处理器从单核向多核转化。经过近年发展,多核处理器在当前成为主流配置,而气象程序大部分还是串行的,极大地浪费了处理器的计算资源。MPI和OpenMP作为两种主要的并行环境,具有各自的优势。MPI适用于分布式内存计算机,但是需要对程序进行的修改较多,难度大。OpenMP使用共享内存方式,对程序修改较少。相对来说,OpenMP更适合于多核处理器的并行计算。通过对CALMET进行OpenMP并行化加快CALMET运行速度的尝试,介绍了对串行程序进行OpenMP并行化的一般方法。主要步骤包括：对串行程序进行性能分析,找出计算时间最长的程序段进行并行改写;对循环进行OpenMP并行化,修改中间变量为单个线程私有;编译运行并行程序,进行性能比较;比较并行与串行的运行输出结果是否一致。     

TMS320C25高速A/D接口电路的设计

本文介绍了TMS320C25高速接口电路的设计方法,并以高速A/D接口为例,说明接口电路设计中的一些技巧。这对充分利用TMS320C25的硬件资源有非常重要的意义。     

双通道实时数据采集处理系统的设计与实现

本文提出了一种基于 TMS32 0 C31串行接口的双通道实时数据采集处理系统的设计与实现方案 ,该设计以 TMS32 0 C31和 TL C32 0 AD5 0 C为核心器件 ,具有两个独立的 A/D,D/A通道 ,能够实现 32位浮点计算和 16位数据采集与回放。应用该系统进行归一化最小均方误差 (Normal-ized L east Mean Square,NLMS)算法实时自适应噪声抵消实验 ,实验结果表明 ,该系统能够实现实时的自适应噪声抵消 ,可广泛应用于实时语音信号处理等领域。     

应用MATLAB设计高效多级抽取滤波器

介绍如何应用Matlab设计级联梳状(CIC)滤波器、半带滤波器和有限脉冲响应(FIR)滤波器。并设计了一种高效的多级抽取滤波器，将该算法用数字信号处理器(DSP)进行验证，结果表明，该多级抽取滤波器能满足地震数据采集系统的精度要求。     

电子手簿的数据存储与文件管理系统设计

提出电子手簿的存储数据方案和一种切实可行的文件管理机制。对方案实施中的有关文件目录表、分配链表的建立、内存单元的动态分配以及混合编程等技术问题进行了详细的阐述。     

WDD型伪随机多功能电法发送机研制

根据伪随机多频激电法的原理及对观测系统的技术要求,设计了WDD型伪随机多功能电法发送机的智能化控制方案,即以MCS-51单片机作为主控单元,编制了可产生多种电流的控制程序;以绝缘栅双极性晶体管(IGBT)作为大功率输出器件,输出最高电压为800 V,最大电流为0 A,功率可达6 kW.试验结果表明仪器性能稳定、安全可靠.     

数字摄像能见度仪器系统控制电路的设计

数字摄像能见度仪器系统(DPVS)是完全仿照人工目测能见度的方法测量能见度的,比传统的透射式、散射式能见度仪更具客观性。为了说明DPVS在硬件方面的工作原理,从该仪器系统的控制电路原理、电路详细构成、元器件的选配、电路设计思路以及系统在实际运行中出现的一些问题和解决方法等方面做了详细介绍。同时还对控制电路中应用的单片机的部分软件做了简要介绍。     

Delphi5与单片机串行通信

在Delphi5.0下利用添加VB6．0中ActiveX的一个通信控件（MSCComm32.OCX)实现在Windows 9x下PC机与单片机的串行通信，文明阐明了双方串行通信的实现方法，给出了用Delphi5.0和单片机C51语言编写的串行通信程序。     

SD智能数显仪打印功能的实现

本文介绍了ＳＤ智能数显仪与微型打印机的接口,并编程实现其功能。     

On the prediction of persistent processes using the output of deterministic models

A problem frequently met in engineering hydrology is the forecasting of hydrological variables conditional on their historical observations and the hindcasts and forecasts of a deterministic model. On the contrary, it is a common practice for climatologists to use the output of general circulation models (GCMs) for the prediction of climatic variables despite their inability to quantify the uncertainty of the predictions. Here we apply the well-established Bayesian processor of forecasts (BPF) for forecasting hydroclimatic variables using stochastic models through coupling them with GCMs. We extend the BPF to cases where long-term persistence appears, using the Hurst-Kolmogorov process (HKp, also known as fractional Gaussian noise) and we investigate its properties analytically. We apply the framework to calculate the distributions of the mean annual temperature and precipitation stochastic processes for the time period 2016–2100 in the United States of America conditional on historical observations and the respective output of GCMs.