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擅长使用Python构建DSP算法性能分析工具链,自动解析CCS或Vivado生成的性能日志,计算各模块延迟与MAC利用率,并以热力图形式呈现瓶颈,加速算法优化迭代。
在多个DSP项目调试阶段,利用Python开发硬件在环仿真数据自动比对脚本,快速定位定点化误差与内存访问冲突,将回归测试耗时从数小时压缩至分钟级。

对实时信号处理与底层计算具有浓厚兴趣,享受在资源受限的硬件上追求极致性能的挑战。保持严谨的技术习惯,重视代码的可维护性与调优过程的逻辑闭环,面对复杂问题能沉静拆解、持续钻研。熟悉C/C++与汇编协同优化,对定点/浮点算法移植、指令流水线排布与内存带宽优化有持续实践。能快速适应不同DSP内核以及新型硬件加速单元,乐于将技术沉淀整理为团队可复用的模块或文档。期望在DSP开发岗位上不断打磨实时计算方案,为产品提供稳定高效的底层支撑。
擅长使用Python构建DSP算法性能分析工具链,自动解析CCS或Vivado生成的性能日志,计算各模块延迟与MAC利用率,并以热力图形式呈现瓶颈,加速算法优化迭代。
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