아날로그 신호를 입력받아서 실시간으로 처리하기 위해서는 빠른 곱셈 연산회로와 고속 ADC(A/D converter) 회로가 필요하며 이를 위하여 Double-base Number System(DBNS)이 효과적인 것으로 알려져 있다. DBNS는 2와 3을 밑수로 이용하는 시스템으로서 이진 곱셈기와 비교할 때 곱셈 처리가 매우 빠르며, 칩 면적을 감소시킬 수 있으며, 저소비전력의 장점을 갖고 있다. 그러나 DBNS의 고유특성 때문에 변환오차가 발생하며, 디지털 필터의 구조로 인하여 오차가 연산결과에 누적되어 기존에 사용하던 2진수 방식에 비하여 차단 주파수의 S/N 특성이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 필터 계수에 대한 오차를 분석하여 ADC의 엔코더를 비선형으로 설계함으로써 DBNS의 누적오차를 상쇄시키는 방법을 제안하였다. 제안된 시스템은 엔코더 회로만이 수정되었으므로 DBNS의 장점은 그대로 유지된다. 제안한 ADC 엔코더가 비선형임에도 불구하고 -70dB의 차단 주파수 특성을 갖도록 설계한 FIR 필터와 비교하면, 기존의 DBNS 엔코더의 결과는 -35dB를 얻을 수 있었지만, 본 연구에서 제안된 비선형 DBNS 엔코더는 -45dB의 S/N로 -10dB의 향상을 이룰 수 있었다.
본 논문에서는 디지털 신호를 실시간으로 처리하기 인한 TIQ 방식의 Flash 6-bit ADC 회로를 설계하였다. 새로운 논리회로 설계나 소자들의 근접 배치로 ADC의 속도를 향상시키는 대신에 새로운 코드를 이용하여 DSP의 처리능력을 높이도록 하였다. 제안한 코드는 ADC의 출력으로 이진수를 세공하지 않고 2와 3진법을 동시에 사용하는 Double Base Number System(DBNS)방법이다. 전압은 기존의 이진수를 표시하는 방법과 동일하지만, 밑수로 2와 3의 두개를 동시에 사용하여 합의 형태로 표현하는 방법이다. DBNS 표현법은 곱셈기와 가산기를 이용하지 않고 연산을 좌우로 이동하여 연산을 신속히 처리할 수 있다. 디지털 신호처리에서 사용하는 DBNS는 합의 수가 적도록 Canonical 표현을 구하는 알고리즘을 사용하지만, A/D 변환기에서는 Fan-In 문제가 발생하여 균일한 분포를 이루도록 하는 새로운 알고리즘을 개발하였다. HSPICE를 이용한 ADC의 시뮬레이션 결과 0.18um 공정에서 최고 동작속도는 1.6 GSPS이며 최대 소비전력은 38.71mW이였다.
In the paper, an algorithm called a Constraint algorithm is proposed to solve the fan-in problem occurred in ADC encoding circuits. The Flash ADC architecture uses a double-base number system (DBNS). The DBNS has known to represent the multi-dimensional logarithmic number system (MDLNS) used for implementing the multiplier accumulator architecture of FIR filter in digital signal processing (DSP) applications. The authors use the DBNS with the base 2 and 3 to represent binary output of ADC. A symmetric map is analyzed first, and then asymmetric map is followed to provide addition read DBNS to DSP circuitry. The simulation results are shown for the Double-Base Integer Encoder (DBIE) of the 6-bit ADC to demonstrate an effectiveness of the Constraint algorithm, using $0.18{\mu}\;m$ CMOS technology. The DBIE’s processing speed of the ADC is fast compared to the FAT tree encoder circuit by 0.95 GHz.
In the paper, a new Constraint algorithm is proposed to solve the fan-in problem occurred in the encoding circuitry of an ADC. The Flash ADC architecture uses a Double-Base Number System(DBNS). The DBNS has been known to represent the Multidimensional Logarithmic Number System (MDLNS) used for implementing the multiplier accumulator architecture of FIR filter in Digital Signal Processing (DSP) applications. The authors use the DBNS with the base 2 and 3 in designing ADC encoder circuits, which is called as Double Base Integer Encoder(DBIE). A symmetric map is analyzed first, and then asymmetric map is followed to provide addition ready DBNS for DSP circuitry. The simulation results of the DBIE circuits in 6-bit and 8-bit ADC show the effectiveness of the Constraint algorithm with $0.18{\mu}m$ CMOS technology. The DBIE yields faster processing speed compared to the speed of Fat Tree Encoder (FAT) circuits by 17% at more power consumption by 39%.
The modern digital logic technology does not yet satisfy the speed requirements of real-time DSP circuits due to synchronized operation of multiplication and accumulation. This operation degrades DSP performance. Therefore, the double-base number system (DBNS) has emerged in DSP system as an alternative methodology because of fast multiplication and hardware simplicity. In this paper, authors propose a novel multiplication architecture. One operand is an output of a flash analog-to-digital converter (ADC) in DBNS format, while the other operand is a coefficient in the IEEE standard floating-point number format. The DBNS digital output from ADC is produced through a new double base number encoder (DBNE). The multiplied output is in the format of the IEEE standard floating-point number (FPNS). The proposed circuits process multiplication and conversion together. Compared to a typical multiplier that uses the FPNS, the proposed multiplier also consumes 45% less gates, and 44% faster than the FPNS multiplier on Spartan-3 FPGA board. The design is verified with FIR filter applications.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권4호
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pp.285-294
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2007
In this paper, we investigate a novel online estimation algorithm for dynamic Bayesian network(DBN) parameters, given as conditional probabilities. We sequentially update the parameter adjustment rule based on observation data. We apply our algorithm to two well known representations of DBNs: to a first-order Markov Chain(MC) model and to a Hidden Markov Model(HMM). A sliding window allows efficient adaptive computation in real time. We also examine the stochastic convergence and stability of the learning algorithm.
The double-base number system has been used in digital signal processing systems for over a decade because of its fast inner product operation and low hardware complexity. This letter proposes an innovative multiplier architecture using hybrid operands. The multiplier can easily be linked to flash analog-to-digital converters or digital systems through a double-base number encoder (DBNE) for realtime signal processing. The design of the DBNE and the multiplier enable faster digital signal processing and require less hardware resources compared to the binary processing method.
Essa, Nada;El-Daydamony, Eman;Mohamed, Ahmed Atwan
ETRI Journal
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제40권6호
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pp.774-787
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2018
Arabic handwriting segmentation and recognition is an area of research that has not yet been fully understood. Dealing with Arabic ligature segmentation, where the Arabic characters are connected and unconstrained naturally, is one of the fundamental problems when dealing with the Arabic script. Arabic character-recognition techniques consider ligatures as new classes in addition to the classes of the Arabic characters. This paper introduces an enhanced technique for Arabic handwriting recognition using the deep belief network (DBN) and a new morphological algorithm for ligature segmentation. There are two main stages for the implementation of this technique. The first stage involves an enhanced technique of the Sari segmentation algorithm, where a new ligature segmentation algorithm is developed. The second stage involves the Arabic character recognition using DBNs and support vector machines (SVMs). The two stages are tested on the IFN/ENIT and HACDB databases, and the results obtained proved the effectiveness of the proposed algorithm compared with other existing systems.
If we want to recognize the human's emotion via the facial image, first of all, we need to extract the emotional features from the facial image by using a feature extraction algorithm. And we need to classify the emotional status by using pattern classification method. The AAM (Active Appearance Model) is a well-known method that can represent a non-rigid object, such as face, facial expression. The Bayesian Network is a probability based classifier that can represent the probabilistic relationships between a set of facial features. In this paper, our approach to facial feature extraction lies in the proposed feature extraction method based on combining AAM with FACS (Facial Action Coding System) for automatically modeling and extracting the facial emotional features. To recognize the facial emotion, we use the DBNs (Dynamic Bayesian Networks) for modeling and understanding the temporal phases of facial expressions in image sequences. The result of emotion recognition can be used to rehabilitate based on biofeedback for emotional disabled.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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