成像、通信和音频应用的先进算法评估

本白皮书讨论了 “特征值分解” 的硬件实现。特征值分解广泛用于成像、通信和音频应用，例如：使用 KL 转换的图像识别，使用 MIMO 天线的高速通信，以及使用 MUSIC 方法的电 / 声波到达方向估计。

对于未来的 MIMO 通信和基于 MUSIC 方法的电波到达方向估计，预计许多情况下都需要四根以上的天线。对于四根天线，矩阵将是 4x4 的复数矩阵，计算量会增加，因此我们希望验证直接从特征值方程获取特征值的方法是否合理。为此，我们开发了两种有效的 ANSI C++ 算法来获得特征值，并用 Catapult™ 软件将其综合，以分别在算法级别比较面积与周期数。