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
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