快照成像光譜儀快速光譜重構(gòu)算法
本文選題:成像光譜儀 切入點:快照 出處:《哈爾濱工業(yè)大學學報》2017年03期 論文類型:期刊論文
【摘要】:為實現(xiàn)對光譜數(shù)據(jù)的快速實時處理,針對快照式傅里葉成像光譜儀,提出一種基于GPU的并行化光譜重構(gòu)算法.通過分析快照式成像光譜儀的工作原理和數(shù)據(jù)特性,結(jié)合CUDA并行計算架構(gòu),對光譜重構(gòu)算法可并行部分最大程度并行化,并針對并行計算中的內(nèi)存分配等方面進行優(yōu)化處理,實現(xiàn)并行化的光譜重構(gòu)算法.實驗結(jié)果表明:基于GPU的并行化光譜重構(gòu)算法,相對CPU串行化算法,精度相同的情況下,計算效率提升了約25倍.利用GPU加速程序的并行部分,可以極大地提高光譜重構(gòu)的效率,使得快照式成像光譜儀更加適用于實時測量當中.
[Abstract]:In order to realize the fast real-time processing of spectral data, a parallel spectral reconstruction algorithm based on GPU is proposed for the snapshot Fourier imaging spectrometer. The working principle and data characteristics of the snapshot imaging spectrometer are analyzed. Combined with CUDA parallel computing architecture, the spectral reconstruction algorithm can be parallelized to the maximum degree, and the memory allocation in parallel computing is optimized. The experimental results show that the parallel spectral reconstruction algorithm based on GPU is about 25 times more efficient than the CPU serialization algorithm under the same precision. The parallel part of the GPU accelerator is used to accelerate the parallel part of the program. It can greatly improve the efficiency of spectral reconstruction and make the snapshot imaging spectrometer more suitable for real-time measurement.
【作者單位】: 哈爾濱工業(yè)大學電氣工程及自動化學院;
【基金】:國家高技術研究發(fā)展計劃(2015AA042401)
【分類號】:TP391.41;TH744.1
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,本文編號:1625845
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