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Real-time recurrence plot and quantification analysis on FPGA for embedded nonlinear dynamics
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AI
DOI：10.1140/epjs/s11734-026-02434-4.png)
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摘要
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复现图（RPs）和复现定量分析（RQA）是分析动力系统时间行为的有力工具，但其高计算成本限制了它们在实时或资源受限环境中的应用。现有的GPU加速软件减少了离线处理时间，但仍需大量内存和能耗预算，限制了在嵌入式或流式环境中的应用。本文提出了一种完全流水化的FPGA架构，可直接在硬件中计算复现标志并提取标准RQA指标。相空间向量以流式形式通过紧凑的环形缓冲区生成，而成对距离则使用具有确定性周期级延迟的并行比较通道进行评估。提出了多银行向量存储器组织方式以实现可扩展并行性以提高吞吐量，核心RQA指标基于片上累加器直接在硬件中计算。基准测试结果表明，所设计的FPGA系统相比传统CPU方法实现了超过十倍的速度提升且无精度损失，同时显著提高了能效。该系统为嵌入式和分布式传感应用建立了实时RP框架，包括生物医学监测、基础设施和网络监测的振动与声学传感、分布式传感器环境与生态观测，以及海洋环境的水下监测。
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