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2.3 Restoring（還原）算法簡介
Restoring算法是一種線性收斂的除法算法。它的主要思想是首先調整分母并加載分子到余數寄存器中，然后從余數中減去調整的分母并將結果存在余數寄存器中，如果新的余數為正，我們就將商加1，否則商不變并且還需要通過加上分母來還原從前的余數值。我們可以采用狀態機的設計結構來實現該種除法算法思想。
本項目中Restoring算法主要應用于：幅度衰減模塊中除法器的設計。
2.4 分段函數算法簡介
分段函數是對于自變量不同的取值范圍，有著不同的對應法則的函數。對于分段函數的實現具有資源消耗少，處理速度快的特點。例如，一種包含二階非線性函數的分段函數，如下式所示：
對于二階非線性函數的實現，如圖15 所示：
圖15 二階非線性函數的實現
本項目中分段函數主要應用于：人工神經網絡中的激活函數的
f（n）的設計。
3. 項目設計細化模塊方案
項目設計細化模塊的框圖，如圖16所示：
本次項目的設計難點：
（1）準確測定延時信息的自相關模塊的設計，因為自相關信息會對收發信號的幅度提取有著很大的影響。
（2）高效的64階濾波器的設計，旨在設計一種既節省硬件資源又能高效實時輸出的一種低通濾波器。
（3）可準確分類的人工神經網絡的設計，需要大量的離散學習和確定一種準確的拓撲結構。
圖16 項目設計細化模塊框圖
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