集合经验模分解算法的高效并行工具

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中文摘要：近年来,基于经验模分解的希尔伯特-黄变换在气候数据分析中获得了广泛的应用.传统的时间序列分解方法适用于线性、平稳数据,而经验模分解能够有效分析非线性、非平稳数据,具有更好的自适应性.设计和实现了一个兼具计算优化和I/O优化的高效集合经验模分解并行工具.在介绍集合经验模分解算法原理的基础上，建立与Matlab开源代码一致的C语言串行程序;分析集合经验模分解算法的特征，关注其内存和I/O特性，设计工具的整体程序结构和计算优化方案。给出新建立的经验模态分解Matlab并行工具与C语言程序的对照实验。实际测试显示,该并行工具计算性能比C语言实现的串行程序提高了5.75倍.当程序移植到新的机器环境时,该工具针对计算不同特点的数据和底层硬件环境,通过调节参数,最大化计算性能.

作者：

Xu Yuanchao、许元超、Wang Xinliang、王欣亮、Wang Gang、王刚、Song Zhenya、宋振亚、Xue Wei

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作者单位：

Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China

Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China

Ministry of Education Key Laboratory for Earth System Modeling, Center for Earth System Science, Tsinghua University, Beijing 100084, China

计算机科学与技术系,清华大学,北京100084

清华大学信息科学与技术国家实验室, 清华大学,北京100084

地球系统数值模拟教育部重点实验室, 地球系统科学研究中心, 清华大学, 北京100084

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关键词：

气候数据分析希尔伯特-黄变换集合经验模分解并行工具程序设计

主办单位：

中国计算机学会

会议名称：

2015全国高性能计算学术年会

会议时间：

2015-11-10

会议地点：

无锡

会议母体文献：

2015全国高性能计算学术年会论文集

页码：

435-442

出版时间：

2015