基于GPU的高光谱实时数据处理系统技术研究的开题报告.docx

该【基于GPU的高光谱实时数据处理系统技术研究的开题报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于GPU的高光谱实时数据处理系统技术研究的开题报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于GPU的高光谱实时数据处理系统技术研究的开题报告开题报告一、课题背景高光谱成像技术可以获取物体表面在很多频带上的数据,这些数据经过处理可以提取出各种特征信息。在农业、林业、地质勘探、自然灾害与环境监测等领域中有着广泛的应用。由于高光谱数据量非常大,传统的CPU处理方式速度很慢,难以满足实时性要求。因此,研究高效的高光谱数据处理系统技术对于实现高光谱技术的实时应用具有重要意义。二、技术研究的目的和意义本研究旨在研究一种基于GPU(GraphicsProcessingUnit,图形处理器)的高光谱实时数据处理系统技术,提高高光谱数据的处理速度,满足实时特征提取的需求。三、研究内容(1)高光谱数据处理算法研究:包括数据压缩、反射率估计、空域滤波、频域滤波、特征提取等方面的算法研究。(2)基于GPU的高光谱实时数据处理系统设计:puteUnifiedDeviceArchitecture,一种并行计算架构)并行计算实现高光谱数据的快速处理。(3)系统性能测试与优化:测试系统的实时性、准确性等指标,并对系统进行优化,提高系统性能。四、预期成果(1)设计并实现一个基于GPU的高光谱实时数据处理系统;(2)完成相关算法的研究和实现,提升高光谱数据处理速度;(3)论证本研究方案的优越性。五、拟采取的研究方法本研究采用文献研究、实验分析等方法,通过对现有高光谱数据处理算法的研究,设计出基于GPU的高光谱实时数据处理系统,最终通过系统测试验证系统的实时性能和准确性,并进行系统优化。六、研究进度安排第一阶段(2021年6月-2021年8月):开题报告撰写第二阶段(2021年9月-2022年2月):高光谱数据处理算法研究和实现;第三阶段(2022年3月-2022年6月):基于GPU的高光谱实时数据处理系统设计与实现;第四阶段(2022年7月-2022年9月):系统性能测试与优化;第五阶段(2022年10月-2022年12月):论文写作与答辩准备。