研究目的
提出一种傅里叶变换成像光谱中高分辨率光谱估计的并行解决方案，以实现快速处理并提高效率。
研究成果
并行Burg算法相比传统方法显著降低约70%的运行时间，能以更高效率实现高分辨率频谱重建。GPU在处理大型数据集和批量运算方面展现出优势，但实际应用中需考虑资源限制和模型阶数敏感性。
研究不足
AR模型对模型阶数选择较为敏感，需要采用AIC或BIC等准则。并行Burg方法会消耗大量GPU资源（内存和线程），且由于线程协作和地址操作延迟，其性能可能无法随大数据量实现理想扩展。可通过优化内存拷贝吞吐量来提升效率。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用并行Burg递归算法求解自回归（AR）模型以估计频谱参数，涉及GPU上的高性能并行计算，并与传统方法（如FFT、Yule-Walker和最小二乘法）进行对比。
2：样本选择与数据来源：
使用JPL实验室的干涉图（理想频谱）、1550纳米波长的激光干涉图以及LASIS干涉仪的白光干涉图。
3：实验设备与材料清单：
配备英特尔至强CPU E5-2609、16GB内存及NVIDIA Quadro K620 GPU的计算机；软件包括Ubuntu 16.04系统下的C/C++和CUDA C。
4：16GB内存及NVIDIA Quadro K620 GPU的计算机；软件包括Ubuntu 04系统下的C/C++和CUDA C。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：并行Burg算法的初始化与更新步骤，包括GPU上的点积计算和求和归约，通过多流批处理实现异步执行。
5：数据分析方法：
运行时间对比、性能比率、改进计算及参数估计精度的均方误差（MSE）。
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获取完整内容-
GPU
Quadro K620
NVIDIA
Used for high-performance parallel computing to accelerate spectrum reconstruction algorithms, specifically for executing the parallel Burg recursive algorithm and handling batch processing of interferograms.
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CPU
Xeon E5-2609
Intel
Used for comparison with GPU-based methods in runtime performance and for general computation tasks in the experimental setup.
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RAM
Provides memory for data storage and processing during experiments.
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Interferometer
LASIS
Used to generate interferograms for spectrum reconstruction, specifically providing laser and white light interferograms for experimental data.
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