数据流语言中数据频率的自动化处理技术-论文.pdf

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1、2015年第24卷第3期http://www.c-S-a.org.cn计算机系统应用数据流语言中数据频率的自动化处理技术①刘桂林。,张昱I,(中国科学院软件研究所计算机科学实验室,北京100190)(吉林大学珠海学院符号计算与知识工程公共实验平台,珠海519041)摘要:数据流分析和处理是计算机应用最常见的工作之一,实际系统常常包括不同频率的数据流,而现有的程序语言要求在程序中对数据频率进行显式的处理.旨在提出一种新型的变频数据流处理框架,针对基本的频率运算进行自动化处理.我们基于函数式程序设计语言和依赖类型系统理论,定义了数据流语言FStream,在程序的类型检查过程中对数据

2、流频率进行检查和处理,并给出了离散的Simulink模型到FStream的表示.关键词:依赖类型系统;数据流语言;类型推断;Haskell;SimulinkAutomaticCheckingandCalculationofDataFrequenciesinStreamLanguagesLIUGui.Lin.ZHANGYu。·(LaboratoryforComputerScience,InstituteofSoftware,ChineseAcademyofSciences,Beijing100190,China)(LaboratoryofSymbolicComputationan

3、dKnowledgeEngineering,ZhuhaiCollege,JilinUniverisity,Zhuhai519041,China)Abstract:Datastreamanalysisandmanipulationisverycommonincomputersystems.Practicalsystemsusuallyconsistofdatastreamsofdiferentfrequencies,howeveLdealingwithdatastreamswithdiferentfrequenciesinexistingprogramminglanguagesh

4、astobedoneexplicitlyandmanuallyinprograms.ThispaperproposesFStreana-aframeworkforprogrammingdatastreamswith,diferentfrequencies,whichsupportsautomaticcalculation.FStreamisdesignedbasedonfunctionallanguagesanddependenttypesystems.Wealsoshowanencodingofadiscrete-timeSimulinkmodelinFStream.Keyw

5、ords:dependenttypesystem;streamlanguages;typeinference;Haskell;Simulink在云计算和大数据产业迅速发展的今天,人们对者N分之一为正整数).计算机的计算速度,系统的可靠性等方面有了更高的对数据流的时间信息进行抽象,使用频率描述数要求.基于冯诺依曼体系结构的程序语言开始显现出据元素与时间的关系,考虑到Lustre和Simulink在运固有的弱点:对并行计算的支持性不够;缺少清晰的算中对时间的要求,程序员将不得不在程序中对数据数学性质,难以证明程序的正确性等【IJ.以“异步控制,流的频率进行检查:判断多个数据流的频率

6、是否一致数据驱动”为基本思想的数据流计算机和由数据的相或者是否成倍数关系.然而,一般情况下只有在运行关性决定程序执行顺序的数据流程序语言的出现极大时才能得到频率的值。因此也就只能在动态检查阶段的提高了计算的并行性.才能检查出不合法的运算.如果可以在编译时检查出数据流程序语言是基于数据驱动计算模型,针对这些非法操作,就能节约更多的资源,并保证程序在数据流系统结构的高级程序设计语言,如Lustre【2J.频率上的正确性.为实现这一目标,本文试图提出一Lustre是一种同步数据流语言,它要求所有参与基本种新型的数据流语言-FStream,来处理不同频率的数运算的数据流对应同一时间序列

7、.Simulink[31中离散时据流运算,期望能够对一些基本的频率运算进行自动间上的“信号”则是每个采样周期就采样一次形成的数化处理,并且对程序中数据流的频率一致性或倍数关据序列,当采样周期变化时,只能变为原来的N倍或系进行静态检查.我们将基于依赖类型(dependent①收稿时间:2014-06.30;收到修改稿时间:2014.08.15SpecialIssue专论’综述9计算机系统应用http://www.c·S—a.org.cn2015年第24卷第3期type)[】的理论和技术,在数据

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