数字信号相似度方法研究及GPU并行加速

摘要

时间序列是按时间顺序记录的一系列观测值,对时间序列进行聚类、分类、回归和信息检索等数据挖掘或数据分析工作之前,通过相似性度量发现相似性较高的数据部分对其研究,有助于提高后续数据处理的效率和精度。数字信号的时间序列相似度常应用于检测、识别以及提取一些信号等,以FAST望远镜19波束接收机的数据进行实验,描述了在CPU上实现的4种计算信号相似度(相关程度)的方法,讨论并分析了各方法的性能。针对基于定义计算信号相似度方法运行效率低的问题,提出了2种CPU与GPU异构并行的方式处理数据,最高提速约7倍。