计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2013年
z2期
409-411,414
,共4页
曹晓初%金弟%王宗仁%王启迪
曹曉初%金弟%王宗仁%王啟迪
조효초%금제%왕종인%왕계적
经验模态分解%瞬时属性%本征模函数%并行处理%GPU
經驗模態分解%瞬時屬性%本徵模函數%併行處理%GPU
경험모태분해%순시속성%본정모함수%병행처리%GPU
Empirical mode decomposition%Instantaneous attribute%Intrinsic mode function%Parallel process%GPU
从地震勘探资料中提取地震瞬时属性具有十分重要的意义,而基于信号局部特征的经验模态分解为非线性非稳定信号提供了一种全新的瞬时属性提取方法.对经验模态分解算法在GPU架构上的并行处理实现进行了分析和研究.通过实验对比测试表明,GPU架构下的算法运行效率较CPU具有明显优势.在测试数据中,GPU加速比最高达到了8.66倍.
從地震勘探資料中提取地震瞬時屬性具有十分重要的意義,而基于信號跼部特徵的經驗模態分解為非線性非穩定信號提供瞭一種全新的瞬時屬性提取方法.對經驗模態分解算法在GPU架構上的併行處理實現進行瞭分析和研究.通過實驗對比測試錶明,GPU架構下的算法運行效率較CPU具有明顯優勢.在測試數據中,GPU加速比最高達到瞭8.66倍.
종지진감탐자료중제취지진순시속성구유십분중요적의의,이기우신호국부특정적경험모태분해위비선성비은정신호제공료일충전신적순시속성제취방법.대경험모태분해산법재GPU가구상적병행처리실현진행료분석화연구.통과실험대비측시표명,GPU가구하적산법운행효솔교CPU구유명현우세.재측시수거중,GPU가속비최고체도료8.66배.
