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基于Mobile CPU/GPU协同计算回声消除算法的优化与实现

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基于Mobile CPU/GPU协同计算回声消除算法的优化与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-14页
  · 课题背景和研究意义第8-9页
  · 国内外研究现状第9-13页
    · GPGPU第9-11页
    · GPU Audio 和Codec第11-13页
  · 论文主要工作和章节安排第13-14页
第二章 GPGPU第14-26页
  · 概述第14-16页
    · Mobile GPU 硬件发展第15-16页
  · 流式计算:Shader Language第16-17页
  · 通用计算:OpenCL and Embeded Profile第17-18页
  · 并行计算模型第18-25页
    · 平台模型第19页
    · 执行模型第19-21页
    · 内存模型第21-23页
    · 编程模型第23-25页
  · 本章小结第25-26页
第三章 OPENCORE 与ECHO CANCELLATION第26-35页
  · OpenCore第26-30页
    · OpenCore 层次框架第27-29页
    · OSCL第29页
    · Codec 特性第29-30页
  · SpeeX Codec第30-32页
  · 回声消除第32-34页
    · 基本原理第32-33页
    · 自适应抵消算法第33页
    · 自适应滤波器第33-34页
  · 本章小结第34-35页
第四章 基于MAGIC FLOAT 的CPU 快速浮点库第35-50页
  · 基于Magic Number 的定浮点快速转换第35-38页
    · 基于Double 转Int64 的快速算法第35-37页
    · 推广第37-38页
  · 浮点快速算法第38-49页
    · InvSqrt 算法描述第38-39页
    · InvSqrt 算法分析第39-44页
    · Magic 常数计算第44-48页
    · 推广第48-49页
  · 本章小结第49-50页
第五章 基于GPGPU 的回声消除算法优化第50-61页
  · 基于Mobile GPGPU 的FFT 算法并行化第50-56页
    · 快速傅里叶变换FFT第50-53页
    · FFT 的并行化第53-56页
  · 基于Mobile GPGPU 的MDF 算法并行化第56-58页
  · GPU 负载均衡第58-60页
  · 本章小结第60-61页
第六章 系统实现与测试分析第61-78页
  · 软件设计与实现第61-69页
    · 框架设计第62-64页
    · 通用Error Concealment第64-65页
    · 调度策略第65页
    · GPU-OpenCL 模块的设计与实现第65-69页
  · 速度测试第69-76页
    · 定浮点快速转换的测试与推广第69页
    · 基于Magic Float 的测试第69-71页
    · 基于OpenCL and Embedded Profile 的并行计算测试第71-76页
  · 能耗测试第76-77页
  · 本章小结第77-78页
第七章 总结与展望第78-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-85 页

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