Главная » 2014»Август»10 » Скачать Разработка методов моделирования параллельно-конвейерных нейросетевых структур для высокоскоростной цифровой обработки сигналов. бесплатно
9:31 PM
Скачать Разработка методов моделирования параллельно-конвейерных нейросетевых структур для высокоскоростной цифровой обработки сигналов. бесплатно
Разработка методов моделирования параллельно-конвейерных нейросетевых структур для высокоскоростной цифровой обработки сигналов
Диссертация
Автор: Стрекалов, Юрий Анатольевич
Название: Разработка методов моделирования параллельно-конвейерных нейросетевых структур для высокоскоростной цифровой обработки сигналов
Справка: Стрекалов, Юрий Анатольевич. Разработка методов моделирования параллельно-конвейерных нейросетевых структур для высокоскоростной цифровой обработки сигналов : диссертация кандидата технических наук : 05.13.18 Ставрополь, 2006 293 c. : 61 06-5/1690
Объем: 293 стр.
Информация: Ставрополь, 2006
Содержание:
ВВЕДЕНИЕ АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СТРУКТУР И ИНСТРУМЕНТОВ, ИСНОЛЬЗУЕМЫХ НРИ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКЕ СИГН\ЛОВ
11 АНАЛИЗ СОВМЕСТИМОСТИ СИСТЕМЫ ОСТАТОЧНЫХ КЛАССОВ С ПРОГРАММИРУЕМЫМИ ЛОГИЧЕСКИМИ ИНТЕГРАЛЬНЫМИ СХЕМАМИ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ЗАДАЧ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ С ВЫСОКОЙ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТЬЮ
12 АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР АРХИТЕКТУР и КЛАССИФИКАЦИИ п л и с
13 АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ И ИНСТРУМЕНТОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ УСТРОЙСТВ в БАЗИСЕ ПРОГРАММИРУЕМЫХ ЛОГИЧЕСКИХ ИНТЕГРАЛЬНЫХ СХЕМ (ПЛИС)
14 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ
Выводы по ПЕРВОЙ ГЛАВЕ РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ, ФУНКЦИОНИРУЮЩИХ В СИСТЕМЕ ОСТАТОЧНЫХ КЛАССОВ (СОК)
21 РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ ПАРАЛЛЕЛЬНОМ ПРЕДСТАВЛЕНИИ ИНФОРМАЦИИ ОСНОВНЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ С О К
22 КРИТЕРИИ и ВЫБОР ОСНОВАНИЙ СИСТЕМЫ с о к
23 ПЕРЕВОД ЧИСЕЛ ИХ ПОЗИЦИОННОЙ СИСТЕМЫ СЧИСЛЕНИЯ П С С В СИСТЕМУ В ОСТАТОЧНЫХ КЛАССАХ С О К
24 ПЕРЕВОД ЧИСЕЛ из с о к в ПСС ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕЛИЧИНЫ ЧИСЕЛ в с о к
25 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ КОРРЕКТИРУЮЩИХ СВОЙСТВ КОДОВ СОК Выводы но ВТОРОЙ ГЛАВЕ НЕЙРОСЕТЕВЫЕ АЛГОРИТМЫ И СТРУКТУРЫ УСТРОЙСТВ ВЫЧИСЛЕНИЯ И КОРРЕКЦИИ ОШИБОК В СИСТЕМЕ ОСТАТОЧНЫХ КЛАССОВ
31 ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ, ПРЕДСТАВЛЕННЫХ В СИСТЕМЕ ОСТАТОЧНЫХ КЛАССОВ
32 НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ПРЯМОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В КОНЕЧНЫХ КОЛЬЦАХ
33 АРХИТЕКТУРА АДАПТИВНОЙ ПАРАЛЛЕЛЬНО-КОНВЕЙЕРНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ КОРРЕКЦИИ ОШИБОК В МОДУЛЯРНЫХ НЕЙРОКОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМАХ
Выводы по ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ УСТРОЙСТВ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ В БАЗИСЕ НРОГРАММИРУЕМЫХ ЛОГИЧЕСКИХ ИНТЕГРАЛЬНЫХ СХЕМ (НЛИС) С НРИМЕНЕНИЕМ СИСТЕМЫ ОСТАТОЧНЫХ КЛАССОВ
41 РЕАЛИЗАЦИЯ УСТРОЙСТВА СУММИРОВАНИЯ И УМНОЖЕНИЯ В СОК
42 РЕАЛИЗАЦИЯ УСТРОЙСТВА ПРЕОБРАЗОВАНИЯ из ПСС в СОК
43 РЕАЛИЗАЦИЯ УСТРОЙСТВА ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ИЗ СОК в ОБОБЩЕННУЮ ПОЗИЦИОННУЮ СИСТЕМУ СЧИСЛЕНИЯ (ОПСС)
44 РЕАЛИЗАЦИЯ УСТРОЙСТВА ПРЕОБРАЗОВАНИЯ из с о к в ПСС
45 РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОРА ЦОС, ФУНКЦИОНИРУЮЩЕГО в СОК
Выводы по ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЕ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЯ
Введение:
Во многих областях техники нриходится иметь дело с обработкой сигналов. К таким областям относятся радиолокация, телевидение, радиовещание, телефония, сети и телекоммуникации, средства мультимедиа, обработка цифровых сигналов, раснознавание, моделирование виртуальной реальности и др. Прелсде всего, по этой причине у специалистов сохраняется устойчивый интерес к цифровой обработке сигналов (ЦОС). Эти и другие задачи требуют колоссальных объемов математических расчетов над большими массивами данных в реальном масштабе времени, выполнение которых невозможно без использования высокопроизводительных и надежных средств вычислительной техники. Все это ставит перед исследователями проблемы, связанные, прелсде всего с постоянным ужесточением требований к производительности и отказоустойчивости алгоритмических и аппаратных средств ЦОС. Анализ литературы [1,2,5,7] показывает, что вычислительные устройства, построенные на существующей элементной базе, зачастую не отвечают современным требованиям ЦОС. К подобному выводу приходим, проводя анализ алгоритмов, используемых при ЦОС. Одним из основных алгоритмов ЦОС является цифровая фильтрация, которая может быть реализована [32,33,36]. Важнейшим направлением ЦОС является создание и внедрение в практику принципиально новых по производительности, отказоустойчивости, точности и другим характеристикам алгоритмических, аппаратных вычислительных структур параллельного типа. Общей фундаментальной стратегией теоретических исследований, осуществляемых в настоящее время, как в России, так и за рубежом, является применение подходов, базирующихся с помощью: вычисления свертки, алгоритма дискретного нреобразования Фурье (ДПФ), теоретико-числового преобразования (ТЧП) на активном использовании различных форм параллелелизма на алгоритмическом, программном и аппаратном уровнях [2,12,13]. Отмеченное подходов к отображение обстоятельство ЦОС, стимулирует которые поиск на нетрадиционных оптимальное перспективные организации базовых обеспечивают алгоритмических структур вычислительные архитектуры [2,5,16]. В свете вышесказанного исключительно большое значение имеют исследования, ориентированные на применение нетрадиционных способов кодирования числовой информации и соответствующих им параллельных вариантов компьютерной арифметики. Многочисленные исследования отечественных и зарубежных jieHbix показали, что позиционная система счисления исчерпала свои принципиальные возможности для построения высокоскоростных параллельных вычислительных структур. Поэтому актуален переход к непозиционным системам счисления, наиболее перспективной из которых является система счисления в остаточных классах (СОК), обладающая высоким уровнем естественного параллелелизма при выполнении арифметических операций, высокой точностью, надежностью, способностью к самокоррекции. Модулярные вычислительные структуры являются идеальной основой для синтеза высокоскоростных вычислительных средств. Наиболее важным свойством СОК является возможность обменных операций между точностью, быстродействием и надежностью. Избыточное кодирование в СОК обеспечивает живучесть аппаратуры даже в катастрофических ситуациях, когда поток неисправностей велик, но система будет выдавать результаты с меньшей точностью или замедленным быстродействием, но достаточным исследований для по качественного функционирования аппаратуры. Ввиду изложенного очевидна актуальность применению СОК для реализации алгоритмов ЦОС. Одним из путей повышения эффективности обработки информации является использование новой информационной технологии технологии нейронных сетей. Нейросетевые методы открывают в возможности сферах использования средств вычислительной техники различных деятельности, ранее относящихся лишь к области человеческого интеллекта. Наибольшие успехи достигнуты при решении задач обработки сигналов, распознавания образов, сжатия данных и т.п. В связи с этим необходимо исследовать вопрос о применении нейросетевых технологий в задачах ЦОС. Кроме этого, алгоритмы арифметики СОК легко переносятся на нейросетевую структуру и эффективно реализуются на нейрокомпьютере. Вследствие указанного возникает принципиальная возможность реализовать преимущества модулярной арифметики в нейроподобных структурах. Таким образом, предлагается соединить возможности непозиционных кодов и нейросетевых алгоритмов для построения высокопроизводительных отказоустойчивых систем. В настоящее время специалист в области ЦОС может обладать достаточно мощным арсеналом для решения задач проектирования ЦОС в базисе ПЛИС. ПЛИС устройства в последнее время породили интерес для систем ЦОС из-за их способности реализовать обычные решения при поддержке гибкости в программировании устройств. Данные устройства предоставляют альтернативу использованию ЦОС-процессоров, поскольку благодаря своей гибкости способны обеспечить лучшую производительность по сравнению с ЦОСпроцессорами, умереннзоо стоимость разработки, при сохранении возможности программируемости систем. По этой причине исключительно актуальными являются исследования, направленные на применение СОК-ПЛИС для задач ЦОС, важное значение имеют математические модели в базисе ПЛИС. Объектом диссертационного исследования является структура, базирзщаяся на совместном использовании СОК-ПЛИС для задач ЦОС.
