1、“.....设计实现及结果本设计选用的器件为公司的，使用语言进行电路描述。在上进行编译综合，并使用进行仿真。为验证设计正确性，在上生成好激励，同时将激励用于仿真和上函数计算，然后比对仿真和计算结果。由于矩阵分解特征向量不唯，实现方法和中函数实现并行实现，从而极大地提高运算速度。实现方案为了提升运算效率，设计选用搭载硬浮点计算单元的系列实现。该单元采用芯片硬件定制浮点设计，遵循标准，单个即可实现个浮点加法和个浮点乘法，无需额外的逻辑资源。此外通过调整内部流水寄存器级数，可以满足不同的和的需求，无需在上做过多努力，就能工作在极高的工作频率。在浮点计算密集的情况下......”。

2、“.....基于分解的计算根据正交理论的思想，矩阵分解可以采用旋转变换实现，对矩阵，旋转矩阵定义为其中且，为酉矩阵。执行旋转变换，可使矩阵按照定角度旋转，使矩阵行列元素臵换为。由此，可以重复执行这个变换过程，生成系列矩阵，将对角线以下的元素全部臵换为，得到上角矩阵，于是有按照式所示的方法，可以迭代完成矩阵的分解。然而每次使用矩阵臵换元素后，新的因此可以每次并行计算，次迭代臵换列元素，经过次迭代即可完成分解。这样的计算步骤非常利于并行实现，从而极大地提高运算速度。和相互协作，根据设臵的工作模式，重构完成不同的计算功能。实现计算过程中开平方和除法等个性的计算，同时设臵重构参数......”。

3、“.....如此通过循环调度计算资源，即可完成计算的各个步骤。在不同工作模式下，完成如下计算在步骤时，取矩阵的列向量按式和式计算各个旋转单元和计算控制单元。取，经过式迭代，可以证明收敛到矩阵的特征值，收敛至矩阵的特征向量。基于分解的计算根据正交理论的思想，矩阵分解可以采用旋转变换实现，对矩阵，旋转矩阵定义为其中且，为酉矩阵。执行旋转变换，可使矩阵按照定角度旋转，使矩阵行列元素臵换为。由此，可以重复执行这个变换过程，生成系列矩阵，将对角线以下的元素全部臵换为，得到上角矩阵摘要为了提高厄米特矩阵特征值分解计算的速度和精度，基于迭代的方法，在上实现了种并行可重构的特征值分解方案。设计在公司型号为的上进行验证，通过调用硬浮点计算资源......”。

4、“.....验证结果显示该方案耗时个时钟周期，计算误差小于，资源消耗小于总资源的，最高运行时钟频率可达，可支撑等复杂算法的高速硬件工程实现。实现方案为了提升运算效率，设计选用搭载硬浮点计算单元的系，差均小于。仿真显示，次计算需个时钟周期，耗时约。在上综合报告如表所示。结语本文基于变换和分解的方法，采用并行可重构的设计策略，在上实现了厄米特矩阵特征值分解的计算。设计结果表明在资源节省的情况下，仍能保证极高的精度和运算速度。该设计可以满足算法实时信号处理的需求，也可以在人工智能图像处理盲源分离频谱分析等有需求的领域作为使用。参考文献果更为明显，特别适合于并行实现。浮点厄米特矩阵特征值分解的实现论文原稿......”。

5、“.....使用语言进行电路描述。在上进行编译综合，并使用进行仿真。为验证设计正确性，在上生成好激励，同时将激励用于仿真和上函数计算，然后比对仿真和计算结果。由于矩阵分解特征向量不唯，实现方法和中函数实现方法不致，。当前研究在上的实现多是针对实对浮点厄米特矩阵特征值分解的实现论文原稿。的实现空军工程大学学报并行算法的实现空军工程大学学报，袁生光，沈海斌基于算法对称矩阵特征值计算的实现机电工程，刘永勤对称矩阵特征值分解的实现现代电子技术，王飞，王建业，张安堂，等实对称矩阵特征值分解高速并行算法导致特征向量不同，不能直接数值比较。本文主要进行特征值数值比较，同时根据矩阵特征值分解的特点......”。

6、“.....为了评估设计的计算精度，按式对特征值误差进行计算。其中，为仿真得到的特征值为计算得到的特征值。通过随机产生组数据，仿真设臵迭代次数为次，对数据进行了仿真。结果显示，仿真得到的特征向量均为酉矩阵，特征值为对角线实数矩阵，符合矩阵特征值分解的要求。特征值误差如图所示，计算矩阵，并且多是采用定点的方式实现。然而在实际工程应用中，经常需要计算复数自共轭矩阵的特征值分解，并且随着矩阵阶数增大，定点数据在计算过程中的截位误差累积，造成最终结果精度大幅下降，难以满足应用需求。常用的分解的方法主要有基于旋转的方法和基于迭代的方法，基于的方法精度高收敛速度慢，且不能直接计算复数矩阵的特征值分解。相比方法......”。

7、“.....但是其收敛速度更快，并行度高，可以直接对复数矩阵进行计算，对于加速计算的效，浮点厄米特矩阵特征值分解的实现论文原稿，袁生光，沈海斌基于算法对称矩阵特征值计算的实现机电工程，刘永勤对称矩阵特征值分解的实现现代电子技术，王飞，王建业，张安堂，等实对称矩阵特征值分解高方法不致，导致特征向量不同，不能直接数值比较。本文主要进行特征值数值比较，同时根据矩阵特征值分解的特点，验证特征向量是否为酉矩阵特征值是否为对角线实数矩阵是否等于矩阵。为了评估设计的计算精度，按式对特征值误差进行计算。其中，为仿真得到的特征值为计算得到的特征值。通过随机产生组数据，仿真设臵迭代次数为次，对数据进行了仿真。结果显示，仿真得到的特征向量均为酉矩阵......”。

8、“.....符合矩阵特征值分解的要求。特征值误差如图面均有明显優势。在上实现分解的结构如图所示，设计包含个模块矩阵数据缓存，矩阵计算单元可重构计算单元和计算控制单元。摘要为了提高厄米特矩阵特征值分解计算的速度和精度，基于迭代的方法，在上实现了种并行可重构的特征值分解方案。设计在公司型号为的上进行验证，通过调用硬浮点计算资源，实现了阶的浮点厄米特矩阵的特征值分解。验证结果显示该方案耗时个时钟周期，计算误差小于，资源消耗小于总资源的，最高运行时钟频率可达矩阵必须基于变换后的矩阵生成。由于前后数据的相关性，造成实现时只能顺序执行，无法发挥并行执行的优势，难以提升运算速度。由此，对旋转矩阵进行改进，将每列矩阵的计算展开......”。

9、“.....令将式和式代入式计算矩阵，次得到列的矩阵，计算可将矩阵的列对角线以下的元素臵换为。因此可以每次并行计算，次迭代臵换列元素，经过次迭代即可完成分解。这样的计算步骤非常利于矩阵的和，此时需要求取列向量的范数，重构并行完成多个的计算在步骤时，需要计算系列矩阵的连乘，对于列生成的矩阵，乘以矩阵，根据式矩阵的特点，可以简化计算，仅需计算乘积的第行和行，其余的行等于，此时完成式的运算过程。在步骤和时，需要计算两个矩阵的乘法，此时完成矩阵乘法的计算，即计算。浮点厄米特矩阵特征值分解的实现论文原稿。取，经过式迭代，可以证明收敛到矩阵的特征值，收敛至矩阵的于是有按照式所示的方法，可以迭代完成矩阵的分解。然而每次使用矩阵臵换元素后......”。