Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Проектирование устройств цифровой обработки сигналов в режиме реального времени для многоканальных акустических систем

Диссертация: Проектирование устройств цифровой обработки сигналов в режиме реального времени для многоканальных акустических систем
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Одновременное использование динамического распределения ресурсов МГС и учет априорной информация об обрабатываемых данных, позволило повысить пропускную способность среды передачи данных и уменьшить время реакции системы за счет эффективного использования вычислительных ресурсов МГС и обеспечили увеличение потока входных данных на порядок за счет уменьшения времени реакции системы в три раза… Читать ещё >

Проектирование устройств цифровой обработки сигналов в режиме реального времени для многоканальных акустических систем (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Список сокращений

Глава 1. Особенности построения многоканальных систем обработки данных в реальном времени.

1.1. Многоканальные системы цифровой обработки сигналов.

1.1.1. Классификация систем.

1.1.2. Уровни иерархии систем.

1.1.3. Основные характеристики систем.

1.1.4. Цифровая обработка сигналов в многоканальных системах.

1.2. Среда передачи данных и структура системы.

1.2.1. Графы межмодульных связей.

1.2.2. Подсистемы многоканальных систем.

1.2.3.Особенности реализации среды передачи данных для многоканальных систем.

1.2.4. Использование модели взаимодействия открытых систем.

1.2.5.Отказоустойчивость многоканальной системы.

Выводы.

Глава 2. Методические основы проектирования узлов многоканальных акустических систем цифровой обработки реального времени.

2.1. Проектированиер коммутаторов в многопроцессорных системах.

2.1.1. Классификация применяемых коммутаторов.

2.1.2. Применение шинные структуры.

2.1.3. Обеспечение пропускной способности и производительности процессоров в узлах системы.

2.1. Реализация узлов среды передачи данных многоканальных систем.

2.2.1. Выбор реализации адаптеров среды передачи данных.

2.2.2. Разработка специализированных протоколов обмена данными между узлами системы.

2.2.3. Методика выбора числа каналов, обслуживаемых одним вычислительным модулем.

2.3. Методики проектирование вычислительных модулей.

2.3.1. Структура универсального вычислительного модуля.

2.3.2.Выбор структуры узлов ЦОС на основе сигнальных процессоров.

2.3.3. Определение оптимальных параметров среды передачи данных

2.3.4.Методика выбора параметров для обеспечения требуемых характеристик ВМ многоканальной иерархической системы.

2.3.5. Проектирование подсистем многоканальных систем.

Выводы.

Глава 3. Методические и технические средства реализации алгоритмов обработки данных, тестирования и диагностики.

3.1. Методики реализация алгоритмов ЦОС для систем.

3.1.1. Особенности реализации алгоритмов ЦОС для многоканальных систем.

3.1.2. Методики использование априорных данных о сигнале.

3.1.3. Применение расчета по перекрывающимся отрезкам.

3.2. Методика оценки времени выполнения и тестирования ПО ЦОС.

3.2.1. Вычислительная сложность задач.

3.2.2. Методика оценки времени выполнения ПО ЦОС.

3.2.3. Библиотеки элементарных функций ЦОС для расчета времени выполнения операций ЦОС.

3.2.4. Методика тестирования ПО на эмуляторе с использованием специальных библиотек функций.

3.3. Реализация синхронизации данных в узлах системы.

3.3.1. Синхронизация процессов и данных.

3.3.2.Процессы, протекающие в вычислительных модулях многоканальных систем.

3.3.3.Синхронизация процессов и реализация примитивов синхронизации в системе.

3.3.4.Решение задачи распределения ресурсов для систем.

3.3.5. Особенности реализации ПО для многоканальных систем реального времени.

Выводы.

Глава 4. Применение разработок при проектирование узлов многоканальной моделирующей гидроакустической системы.

4.1. Постановка задачи.

4.1.1. Алгоритмы.

4.1.2. Структура системы.

4.2. Узлы многоканальной гидроакустической системы.

4.2.1. ВМ второго иерархического уровня.

4.2.2. ВМ нижнего иерархического уровня.

4.3. Разработка узлов среды передачи данных многоканальной системы.

4.3.1 .Требования к среде передачи данных основного канала.

4.3.2. Использование специального протокола передачи данных для уменьшение избыточности передачи.

4.3.3.Узлы среды передачи данных управляющего ПК и модулей второго иерархического уровня.

4.3.4.Узлы среды передачи данных нижнего иерархического уровня.

4.3.5.Подсистема контроля и диагностики.

4.3.6.Узлы среды передачи данных для подсистемы контроля и диагностики.

4.4. Разработка стенда для тестирования узлов МГАС.

4.5. Разработка библиотек функций, реализующих обмен и обработку данных в узлах системы.

4.5.1.Разработка функций обработки данных на верхних уровнях иерархии системы.

4.5.2. Обработка данных на нижнем уровне иерархической системы.

4.5.3. Динамическое изменение параметров синтеза на уровне МГС.

Выводы.

В современной экспериментальной физике, медицине и гидроакустике нашли широкое применение многоканальные акустические системы сбора и обработки данных. Для данных применений, как правило, требуется проводить сбор данных и их обработку в режиме реального времени, а сама многоканальная система строится на основе иерархической древовидной структуры. К типичным параметрам обработки данных и характеристикам таких многоканальных акустических систем в о первую очередь следует отнести: число каналов — до 10, требуемая производительность — до 107 операций в секунду на канал, поток обрабатываемых данных для одного канала — до 10 Мбайт в секунду.

Основное требование, предъявляемое к системам реального времени — это гарантированное время выполнения заданных процедур обработки. Традиционно, многоканальные системы реального времени строятся на основе предположения о независимой работе каналов при жестком гарантировании времени обработки данных для каждого из каналов в отдельности. При этом эффекты пространственного и временного перекрытия обработки данных, как правило, не учитываются. Дальнейшее повышение производительности всей системы при таком подходе требует использования либо более мощных вычислительных средств, либо увеличения общего числа вычислительных модулей (ВМ).

Особенностью многоканальных акустических систем является возможность использовать разные каналы или группы каналов для обработки одних и тех же событий, что обусловлено физикой акустического процесса. Другой особенностью таких систем является, как правило, неравномерное распределение нагрузки по разным каналам. Проектирование многоканальных систем с учетом этих особенностей позволит выполнить специфичные для многоканальных систем требования:

— функционирование системы при выходе из строя части каналов;

— необходимость в процессе работы системы изменения одних характеристик обработки, например, уменьшение времени обработки, за счет ухудшения других характеристик, например, точности, с сохранением гарантированного времени выполнения операций.

Выполнение указанных требований на практике приводит к необходимости реализации подхода, основанного на динамическом распределении ресурсов многоканальной системы. На верхнем уровне системы подход заключается в динамическом перераспределении нагрузки между каналами. На нижнем уровне системы на уровне отдельных ВМ он заключается в динамической модификации параметров алгоритмов обработки.

Для реализации этого подхода возникает потребность в создании специализированных протоколов обмена данными между узлами системы и разработке устройств ввода-вывода, поддерживающих эти протоколы. Также необходима разработка параметризованных библиотек алгоритмов ЦОС с возможностью динамического изменения параметров обработки для разработанных узлов.

Поэтому разработка протоколов, методик проектирования и библиотек алгоритмов для узлов цифровой обработки сигналов (ЦОС), удовлетворяющих перечисленным выше требованиям и ориентированных на многоканальные системы, представляется актуальной задачей. Диссертация посвящена разработке узлов цифровой обработки сигналов в режиме реального времени для многоканальных систем, методик их проектирования и отладки, а также протоколов передачи данных между ними.

Данный подход заключается в использовании:

— оптимального распределения приоритетов задач обработки и обмена с точки зрения требуемых параметров системы — пропускной способности среды передачи данных, времени обработки данных и времени реакции системы;

— оптимизации параметров аппаратных средств (пропускная способность каналов передачи данных, производительность вычислительных модулей, требуемые объемы памяти) при проектировании многоканальных систем с заданными характеристиками;

— оптимальных иерархических структур многоканальных систем с точки зрения минимизации аппаратных затрат, обеспечивающих равномерную загрузку вычислительных модулей системы и перераспределение нагрузки между узлами системы в случае необходимости;

— методика распределения ресурсов между процессами в узлах многоканальных систем на основе созданных моделей вычислительных модулей, позволяющая обеспечивать максимальную производительность при допустимом уменьшении качества обработки.

На защиту выносятся следующие основные положения:

1. Результаты практического применения разработанных методик при создании устройств ЦОС для моделирующей гидроакустической системы и реализации ПО ЦОС для нее.

2. Интерфейсные устройства, реализующие разработанный протокол передачи данных для многоканальных акустических систем на основе модифицированной групповой адресации, позволяющий уменьшить объем передаваемой информации за счет учета особенностей алгоритмов обработки данных в многоканальных акустических системах.

3. Методика выбора параметров модулей ЦОС, обеспечивающая заданные параметры многоканальной акустической системы.

4. Методика оценки времени выполнения программных реализаций алгоритмов ЦОС на основе созданных параметризованных библиотек базовых элементов, позволяющая проверить условия гарантии времени выполнения обработки сигналов системой на этапе разработки.

Результаты работы были применены в ходе разработки моделирующей гидроакустической системы со следующими параметрами: число каналов .500- число ВМ нижнего уровня (модулей ГС).125- число ВМ промежуточного уровня модулей ГО) .10- поток данных на выходе (Мб/с).1000- поток между ГО и модулем ГС (Мб/с).10.

Одновременное использование динамического распределения ресурсов МГС и учет априорной информация об обрабатываемых данных, позволило повысить пропускную способность среды передачи данных и уменьшить время реакции системы за счет эффективного использования вычислительных ресурсов МГС и обеспечили увеличение потока входных данных на порядок за счет уменьшения времени реакции системы в три раза.

МГС синтезирует сигналы для четырех каналов системы при обеспечении заданных временных задержек, с использованием оптимального распределения приоритетов между задачами обработки и передачи данных для повышения пропускной способности системы и уменьшения времени реакции системы.

МГС в гидроакустической моделирующей системе позволяет обеспечить следующие параметры обработки данных: производительность (млн. оп. /с).18 0- максимальная длительность сигнала (сек.).80- время реакции (мс).0,45- средний входной поток данных (Мб/с).2- максимальный входной поток данных (Мб/с).8- выходной поток данных (Мб/с).8.

Использование динамического распределения ресурсов системы позволило при уменьшении частоты дискретизации синтезируемого сигнала 500 кГц до 250 кГц увеличить число моделируемых объектов на 90%.

Заключение

.

Основным научным результатом диссертации является создание и развитие методик проектирования вычислительных узлов многоканальных акустических систем обработки данных реального времени на основе динамического распределения данных между каналами и вычислительных ресурсов ВМ, что позволяет получить максимальную производительность при допустимой потере качества обработки и обеспечивает плавную функцию отказа системы.

В ходе выполнения диссертации были получены следующие результаты:

— разработан протокол обмена данными для многоканальных акустических систем на основе модифицированной групповой адресации, позволяющий уменьшить объем передаваемой информации за счет особенностей алгоритмов ЦОС, применяемых в многоканальных акустических системах;

— предложена методика выбора параметров модулей ЦОС на основе базового модуля ЦОС и набора устройств ввода-вывода, обеспечивающая заданные параметры многоканальной акустической системы;

— создана методика оценки времени выполнения программной реализации алгоритмов ЦОС на основе созданных параметризованных библиотек базовых элементов, позволяющая проверить условия гарантии времени выполнения обработки сигналов системой на этапе разработки. Были получены следующие частные практические результаты:

— разработан базовый модуль цифровой обработки сигналов на основе сигнального процессора АЭ8Р21 065Ь и программируемой логики для многоканальных систем, отличающиеся встроенными интерфейсами ввода-вывода для функционирования в многоканальной системе ориентированных на потоковую обработку сигналов;

— создана библиотека программных модулей для тестирования разработанных устройств цифровой обработки сигналов в составе многоканальной системы;

— даны рекомендации по оптимальному распределению приоритетов между задачами обработки и передачи данных при сопряжении синхронных и асинхронных потоков данных для повышения пропускной способности системы и уменьшения времени реакции системы;

— предложена методика отладки ПО алгоритмов ЦОС на эмуляторе на основе библиотек базовых элементов, позволяющая сократить время разработки;

— разработаны программные средства на основе созданных библиотечных функций цифровой обработки сигналов, позволяющие ускорить обработку сигнала в акустических системах за счет учета априорной информации о параметрах сигнала, апробированные при разработке программно-аппаратных решений для вычислительных модулей моделирующей гидроакустической системы.

Результаты диссертации были внедрены в ходе разработки моделирующей гидроакустической системы.

Одновременное использование динамического распределения ресурсов МГС и учет априорной информация об обрабатываемых данных, позволило повысить пропускную способность среды передачи данных и уменьшить время реакции системы за счет эффективного использования вычислительных ресурсов МГС и обеспечили увеличение потока входных данных на порядок за счет уменьшения времени реакции системы в три раза.

Использование динамического распределения ресурсов системы позволило при уменьшении частоты дискретизации синтезируемого сигнала 500 кГц до 250 кГц увеличить число моделируемых объектов на 90%.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.В., Параллельные вычислительные системы. Монография — М.: Нолидж, 1999.-320с., ил.
  2. А., Обзор развития средств измерения и тестирования: с 1980-х в XXI век // МКА-1999-№ 4, // http:/Avvvvv.atmel.ru/testway.htm
  3. А.Г., Глушенко B.B. Системы управления: исследование и компьютерное проектирование. Учебное пособие. М.: Вузовская книга, 2000.-328с., ил.
  4. К.В., Электронные системы гидроакустики. // труды конференции «Электроника, микро- и наноэлектроника» 2000 г. Москва МИФИ с. 131−134.
  5. М.В., Павленко А. Н., Сухарев Д. В. УМЕ 6U нейропроцессор NEUROSTAR-2000 для быстрого распознавания образов в триггерных системах физического эксперимента // Электроника, микро и наноэлектроника. Сборник научных трудов М.:МИФИ, 1999.-43−44
  6. К.Э. Открытые модульные многопроцессорные информационно-измерительно-управляющие системы // Открытые системы, 1995, № 1(9) с.57−61.
  7. Янг С. Алгоритмические языки реального времени: конструирование и разработка: пер. с англ. М.: Мир, 1985 г. — 400с. ил.
  8. В.В., Киселев A.B. Современные микропроцессоры. М.: Нолидж.1998. 237 с. ил.
  9. Ю.В., Василькова H.H. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании: Учебное пособие. -М.: Финансы и статистика, 1999.-256с., ил.
  10. М.С., Мартынов О. Е., Панфилов Д. И. Коммуникационные контроллеры фирмы Motorola.-СПб.: БХВ-Петербург, 2001.- 560с., ил.
  11. К.Р. Интерфейсы открытых систем. М.: Горячая линия Телеком., 2000.-256с.: ил.
  12. Г., Майлинг В., Щербина А. Стандартные интерфейсы для измерительной техники. М.: Мир 1982.
  13. International Standard 7498−1984. Information Processing System Open System Interconnection — Basic Reference Model.
  14. С.И. Сети ЭВМ. M.: Наука, 1986.-160с. ил.
  15. Clos С. A study of поп blocking switching networks. //The Bell system technical journal, March 1953r.
  16. Chill J. PCI-SIG Enhances the Standard. Computer Design, v.36. No. 4, p.94. June 1997.
  17. Гук M. Интерфейсы ПК: Справочник. СПб: Питер Ком, 1999. — 416с.: ил.
  18. IEEE Computer Society. IEEE Standard for Scalable Coherent Interface (SCI), IEEE Std 1596−1992, New York, August 1993.
  19. IEEE PI596.9 Physical Layer Application Programming Interface for the Scalable Coherent Interface (SCI PHY-API), Draft 0.52, April 29,1998.
  20. ANSI/IEEE Std 1596−1992 The Scalable Coherent Interface. Русский перевод: Расширенный связной интерфейс (РСИ), РФЯЦ-ВНИИТФ, Снежинск, 1994
  21. В.Г. Цифровая обработка сигналов. М.: МИФИ, 1997. 128с.
  22. JI.M., Матюшкин Б. Д., Поляк М. Н. Цифровая обработка сигналов: учебное пособие для вузов. М.: Радио и связь, 1990. — 256с., ил.
  23. JI.M. и др. Цифровая обработка сигналов: Справочник/ Гольденберг JI.M., Матюшкин Б. Д., Поляк М. Н. М.: Радио и связь 1985,-312с., ил.
  24. В., Володин П., Капитанов В. Однокристальная реализация алгоритма БПФ на ПЛИС фирмы Xilinx // Компоненты и технологии №№ 4,5 2000г. сс.23−26, 17−18 //http://www.compitech.ru/html.cgi/arhiv/00 04/stat 52. htm
  25. ADSP-2106x SHARC User’s Manual. First Edition. Analog Devices Inc. Mart 1995 p. 456.
  26. Jl., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1978.-848с.
  27. Марпл-мл С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990. -584 с.
  28. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. Пер. с англ. М.: Мир, 1978 г. 351с.
  29. М., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. М.: Мир, 1982.
  30. Д., Моулер К., Неш С. Численные методы и программное обеспечение: Пер. с англ. М.: Мир, 2001.-575с., ил.
  31. А.В., Молчанов А. Ю. Системное программное обеспечение. СПб.: Питер, 2001.-736с.: ил.
  32. В.Г., Олифер Н. А. Сетевые операционные системы. СПб.: Питер, 2001.-544с.: ил.
  33. М.В., Дмитриев О. В., Колосов К. В. Проектирование многоканальных систем полунатурного моделирования. // Труды конференции «Электроника, микро- и наноэлектроника» 1999 г. Москва МИФИ
  34. Uric P.J. Principles of Underwater Sound. McGraw-Hill, 1975.-445p.
  35. E.Jl. Волновые задачи гидродинамики.-Л.:Судостроение, 1972.-372c.
  36. E.JI. Излучение и рассеяние звука.-Л.Судостроение, 1972.-372с.
  37. М.В., Дмитриев О. В. Колосов К.В. Оптимальное моделирование узкополосных откликов. // Труды конференции «Электроника, микро- и наноэлектроника» 2000 г. Москва МИФИ с. 178−180.
  38. .Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Советское радио, 1968. -Т.2.- 504с.
  39. М.В., Колобашкина Л. В., Павленко А. Н. Программно-аппаратный комплекс для тестирования и мониторинга детектора ТРС международного физического эксперимента «STAR» // Электроника, микро и наноэлектроника. Сборник научных трудов М.:МИФИ, 1999.-50−52
  40. М.В., Колосов К. В., Павленко А. Н. Многоканальная система синтеза гидроакустических сигналов для полунатурного моделирования. // Труды конференции «Электроника, микро- и наноэлектроника» 2000 г. Москва МИФИ с.135−138.
  41. М.В., Павленко А. Н., Сухарев Д. В. Базовые модули и программные средства для обработки речевого сигнала // Приборы и системы управления. 1998.-№ 9, — с. 16−18.
  42. Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения.// Успехи физических наук, том 166, № 11 1996.
  43. В.А. и др. Восстановления профиля донной поверхности с помощью модифицированных методов спектрального оценивания. // Труды конференции. Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики. СПб., 2000 — С. 131−134
  44. Н. Кибернетика и общество. М.: Мир, 1958. — 243с., ил.
  45. В.И., Грибунин В. Г. Теория и практика вейвлет преобразования. СПб.: типография ВУС, 1999. 204с., ил.
  46. И. Анализ и обработка данных. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2001, — 752с.: ил.
  47. .В., Коваленко И. Н. Введение в теорию массового обслуживания. -М., 1987.
  48. Горбунов-Посадов М. М. Расширяемые программы. М.: Полиптих, 1999 г. -330с. //http://www.keldYsh.rii/dpt 19/gorbimov.htm
  49. Э. Языки программирования. М.: Мир, 1972 г.
  50. А.С. Системное программное обеспечение персональных ЭВМ. Учебное пособие. Харьков: ХГПУ, 1994. — 312с.
  51. Дьяконов В. Simulink4. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2002.-528с.: ил.
  52. Г. И., Каштанов В. А., Коваленко И. Н. Теория массового обслуживания. М&bdquo- 1982.
  53. Д., Штойян Д. Методы теории массового обслуживания: Пер. с нем. /Под. ред. Г. П. Климова. М., 1981.
  54. Р. Логика в решении проблем: пер. с англ. М.: Наука., 1990. — 280с., ил.
  55. Ю.Н., Фань Г. Л. Теория распределения информации, М.: Радио и связь, 1985 г.
  56. В.В., Лисовец Ю. П. Основы методов оптимизации. М.: Изд-во МАИ, 1998.-344с.: ил.
  57. . Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. Пер. с франц. М.: Мир, 1983. — Т. 1. 312с., ил.
  58. . Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. Пер. с франц. М.: Мир, 1983. — Т.2., 256с., ил.
  59. С. Цифровые сигнальные процессоры. Книга 1. М.: Микроарт, 1996. -144с., ил.
  60. . Многодорожечные рекордеры. Обзор. //"Звукорежисер" № 7 (сентябрь) 2000 г., с.5−37.
  61. Невдяев J1. Теория и практика цифровой обработки сигналов (по материалам международной конференции DSPA'98) // Сети № 07−08, 98 г.
  62. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks: пер. с англ. М.: Горячая линия — Телеком. 2000. — 182с., ил.
  63. .К., Тимошенко В. И. Параметрические антенны в гидролокации. -СПб: Судостроение, 1990 256 с.
  64. П., Китте К. Алгебраическая алгоритмика (с упражнениями и решениями): пер. с франц. -М.: Мир, 1999.-720с., ил.
  65. В.Г., Олифер H.A. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. СПб.: Питер, 2001.-672с.: ил.
  66. А.Н. Повышения пропускной способности вычислительных модулей гидроакустической моделирующей системы // Электроника, микро и наноэлектроника. Сборник научных трудов М.: МИФИ, 2001.
  67. П.П., Согомонян Е. С. Основы технической диагностики: (оптимизация алгоритмов диагностирования, аппаратурные средства) М.: Энергия, 1981. — 320с., ил.
  68. С. Передовой фронт европейской физики //Компьютерра № 19 2001г. с.21−25.
  69. А.Н. Расчет времени выполнения программ цифровой обработки сигналов на основе параметризованной библиотеки функций // Электроника, микро и наноэлектроника. Сборник научных трудов М.: МИФИ, 2002. с.67−71.
  70. В.Г. «Matlab справочное пособие» М.: «Диалог МИФИ», 1998 г.
  71. П.И., Сафонов В. И. Обработка сигналов и изображений. MATLAB 5. x /под общей редакцией Потемкина В. Г. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000.-416с. (пакеты прикладных программ- Кн.2).
  72. T.JI. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения: Пер. с англ. /Под. ред. И. Н. Коваленко, издание 2. М., 1971.
  73. Г. М. Прикладная гидроакустика. JL: Судостроение, 1990.- 320 с.
  74. В.Б. ПЛИС фирмы ALTERA: проектирование устройств обработки сигналов. М. :ДОДЕКА, 2000 — 128с.
  75. К.Э. Эффективность процессоров работающих в системе РСИ // Открытые системы 1987. № 6 C.9.-14.
  76. Д.Б., Юдин А. Д. Выпуск. 8. Математики измеряют сложность. М.: Знание, 1985.-192с.
  77. Boden N.J. et al. Myrinet: A Gigabit-Per-Second Local Area Network. // IEEE Micro. February 1995. v. 15. No. 1, pp.29−36.
  78. CAN Specification, Version 2.0, Robert Bosch GmbH, 1991.
  79. Device Net Specification, Release 2.0, Vol.1: Communication Model and Protocol, 1997.
  80. Device Net Specification, Release 2.0, Vol.2: Device Profiles and Object Library, 1997.
  81. Edmonds J. Paths, trees and flowers. Canad. J. Math., 17, 1965.
  82. Etschberger K. CAN-based Higher Layer Protocols and Profiles, 1997.
  83. Nason G.P., Silwerman B.W. The Discrete Wavelet Transform in S. Journal of Computational and Graphical Statistics, 1994.1. Электронные документы
  84. Применение CAN в системах управления малыми и средними ускорителями. / Комиссаров Д. В., Чепурнов А. С., Недеогло Ф. Н., Гарбузов В. В., Лисютин А. С. Н http://rtm-cs.npi.msu.Su/new/publicatio:ns/acs98 2. html
  85. А.В., Немнюгин С. А. Программирование для высокопроизводительных ЭВМ // www.hpc.nw.roTcoi/courses/hpe/
  86. Левкович-Маслюк Л., Переберин А., Введение в вейвлет анализ. Вейвлет анализ и его приложения. // материалы 8-й международной конференции по компьютерной графике и визуализации ГрафиКон'98. 1998 // met.kekivsh.ru/gc98/cd/tutorial/leo lev
  87. Научно-технический журнал «Мир компьютерной автоматизации» // vvwvv.mka.ru
  88. Операционные системы //Электронные учебники. Учебно-научный центр дистанционного образования // http ://www, ksc .ru/c d o/books/os/
  89. В., Современные высокопроизводительные компьютеры // информационно-аналитические материалы Центра Информационных Технологий, 1996. // http://wwwxitformn.ru/hardware/svk/contents.shtml
  90. ANSI/VITA 26−1998 Myrinet-on VME Protocol Specification // http ://www. v i ta. с о m
  91. Dolphin Interconnect Solution, Inc. // http ://www.dolphinics.com
  92. Polikar R. The engineer’s ultimate guide to wavelet analysis, the wavelet tutorial. // http://w^v^.publicJastate.edii/-rpoIikar/w-aveIetsWTtutorial.htiTil
  93. VITESSE Semiconductor Corporation // http://www.vitesse.com
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!