The CSVM(Current Support Vector Machine) that is a digital architecture performing all phases of recognition process including kernel computing, learning, and recall of SVM(Support Vector Machine) on a chip is proposed. Concurrent operation by parallel architecture of elements generates high speed and throughput. The classification problems of bio data having high dimension are solved fast and easily using the CSVM. Quadratic programming in original SVM learning algorithm is not suitable for hardware implementation, due to its complexity and large memory consumption. Hardware-friendly SVM learning algorithms, kernel adatron and kernel perceptron, are embedded on a chip. Experiments on fixed-point algorithm having quantization error are performed and their results are compared with floating-point algorithm. CSVM implemented on FPGA chip generates fast and accurate results on high dimensional cancer data.
한글을 veccor 표기하는데 필요한 최소정보를 구성하기 위하여 한글 자소를 주어진 display raster상에 그리는 최단경로 및 시작점을 비교적 간단한 algorithm을 이용하여 찾았고, 이 경로를 따라 그리는데 필요한 vector제어 정보를 최소로 요하는 기본 vector군은 raster 거리의 1 및 3배의 크기를 갖는 vector들이며, 9개의 중자모음자를 포함한 33개의 한글 자소를 그리는데 필요한 총 vector 제어정보는 horizental format로 7 bits 463 words 즉 3,241 bits로 구성됨 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1562-1578
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2020
Vector data compression algorithm can meet requirements of different levels and scales by reducing the data amount of vector graphics, so as to reduce the transmission, processing time and storage overhead of data. In view of the fact that large threshold leading to comparatively large error in Douglas-Peucker vector data compression algorithm, which has difficulty in maintaining the uncertainty of shape features and threshold selection, a segmented Douglas-Peucker algorithm based on node importance is proposed. Firstly, the algorithm uses the vertical chord ratio as the main feature to detect and extract the critical points with large contribution to the shape of the curve, so as to ensure its basic shape. Then, combined with the radial distance constraint, it selects the maximum point as the critical point, and introduces the threshold related to the scale to merge and adjust the critical points, so as to realize local feature extraction between two critical points to meet the requirements in accuracy. Finally, through a large number of different vector data sets, the improved algorithm is analyzed and evaluated from qualitative and quantitative aspects. Experimental results indicate that the improved vector data compression algorithm is better than Douglas-Peucker algorithm in shape retention, compression error, results simplification and time efficiency.
By using a concept of interrelation vector between line segments a new algorithm for partial shape recognition of two-dimensional objects is introduced. The interrelation vector which is invariant under translation rotation and scaling of a pair of line segments is used as a feature information for polygonal shape recognition. Several useful properties of the interrelation vector are also derived in relation to efficient partial shape recognition. The proposed algorithm requires only small space of storage and is shown to be computationally simple and efficient.
The prediction of short-term traffic flow is the theoretical basis of intelligent transportation as well as the key technology in traffic flow induction systems. The research on short-term traffic flow prediction has showed the considerable social value. At present, the support vector regression (SVR) intelligent prediction model that is suitable for small samples has been applied in this domain. Aiming at parameter selection difficulty and prediction accuracy improvement, the artificial bee colony (ABC) is adopted in optimizing SVR parameters, which is referred to as the ABC-SVR algorithm in the paper. The simulation experiments are carried out by comparing the ABC-SVR algorithm with SVR algorithm, and the feasibility of the proposed ABC-SVR algorithm is verified by result analysis. Continuously, the simulation experiments are carried out by comparing the ABC-SVR algorithm with particle swarm optimization SVR (PSO-SVR) algorithm and genetic optimization SVR (GA-SVR) algorithm, and a better optimization effect has been attained by simulation experiments and verified by statistical test. Simultaneously, the simulation experiments are carried out by comparing the ABC-SVR algorithm and wavelet neural network time series (WNN-TS) algorithm, and the prediction accuracy of the proposed ABC-SVR algorithm is improved and satisfactory prediction effects have been obtained.
본 논문은 계산량이 O(N)인 새로운 형태의 QRD-LS 적응 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 주요 사항은 입력벡터의 단위벡터 계산이 Given Rotation 과정에서 이루어짐에 근거하고 있다. 알고리즘의 성능 평가는 FIR 시스템 식별 문제를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 수행하였다. 이 알고리즘은 시뮬레이션의 결과 좋은 성능을 나타내었다. 그리고 이론적으로 평균 측면에서 알고리즘이 최적 계수 벡터에 수렴함을 보였다.
We propose a computationally efficient sphere decoding (SD) algorithm with smart radius control (SRC). As a baseline algorithm for SD, we consider the modified Schnorr-Euchner (SE) algorithm [1] (hereafter, called as the MSE algorithm). In principle, the radius after zero-forcing decision feedback equalization (ZF-DFE) estimation can be reduced further if we select a new lattice vector closer to the received signal vector than the lattice vector corresponding to the ZF-DFE estimate does. In our case, we obtain such a better lattice vector by performing a sequence of alternating one-dimensional searches, starting from the ZF-DFE estimate. We then develop a novel SRC algorithm that adopts adaptively the additional radius reduction process according to the estimated signal-to-noise-power ratio (SNR) after ZF-DFE estimation. In addition, we analyze the effect of detection ordering on the complexity for SD. Column-norm ordering of the channel matrix and optimal ordering [1] are considered here. From our analyses, we see that SRC can reduce greatly the complexity for SD and the degree of complexity reduction gets significant as the SNR decreases, irrespective of detection ordering schemes used.
벡터 양자화의 부호화에서 입력벡터에 가장 잘 정합되는 코드벡터를 탐색하는 과정에서 발생하는 계산의 복잡도는 코드북의 크기에 비례하여 지수직으로 증가하고 실질적으로 응용을 제한한다. 본 논문에서는 정합 가능성이 없는 코드벡터에 대한 왜곡의 계산을 제거하기 위한 조건의 시작 벡터로서 참조 벡터를 사용하는 단순, 고속의 효율적인 벡터 양자화의 부호화 알고리즘을 제안하였다. 이는 입력벡터에 정합 기능성을 갖는 참조 벡터를 선택하고 코드 벡터에 대한 왜곡의 계산을 제거하기 위한 조건을 결합하는 것이다. 제한된 방법은 전탐색 벡터 양자화에 비하여 단지 10~15%의 수학적 연산을 필요로 한다. 그리고 덧셈과 비교 연산의 수는 크게 줄어들지 않지만 곱셈은 벡터 양자화의 여러 고속부호화 방법의 70~80%까지 들었다.
Multiphase machines are characterized by high power density, enhanced fault-tolerant capacity, and low torque pulsation. For a voltage source inverter supplied multiphase machine, the probability of load imbalances becomes greater and unwanted low-order stator voltage harmonics occur. This paper deals with the PWM control of multiphase inverters under unbalanced load conditions and it proposes a novel near-five-vector SVPWM algorithm based on the five-phase six-leg inverter. The proposed algorithm can output symmetrical phase voltages under unbalanced load conditions, which is not possible for the conventional SVPWM algorithms based on the five-phase five-leg inverters. The cause of extra harmonics in the phase voltages is analyzed, and an xy coordinate system orthogonal to the ${\alpha}{\beta}z$ coordinate system is introduced to eliminate low-order harmonics in the output phase voltages. Moreover, the digital implementation of the near-five-vector SVPWM algorithm is discussed, and the optimal approach with reduced complexity and low execution time is elaborated. A comparison of the proposed algorithm and other existing PWM algorithms is provided, and the pros and cons of the proposed algorithm are concluded. Simulation and experimental results are also given. It is shown that the proposed algorithm works well under unbalanced load conditions. However, its maximum modulation index is reduced by 5.15% in the linear modulation region, and its algorithm complexity and memory requirement increase. The basic principle in this paper can be easily extended to other inverters with different phase numbers.
본 논문에서는 잡음이 포함된 4채널의 음원신호를 주파수 대역의 독립벡터분석 알고리즘에 의하여 깨끗한 음성신호와 혼합잡음신호를 분리하는 기법을 먼저 제안한다. 제안한 독립벡터분석 알고리즘에 의하여 분리된 음원신호를 주파수대역 지연합 빔형성기로부터 출력되는 신호와 독립벡터분석으로부터 분리된 출력신호 간의 상호 상관성을 이용하여 향상된 출력음성신호를 구한다. 본 실험에서는 백색잡음이 포함된 0dB, -5dB의 SNR의 입력 혼합잡음음성에 대하여, 본 논문에서 제안하고 있는 알고리즘이 주파수대역 지연합 빔형성기 알고리즘만을 사용하였을 때 보다 최대 10.90dB의 SNR 및 10.02dB의 Segmental SNR이 개선되었음을 확인하였다. 따라서 본 논문의 알고리즘 기법이 주파수대역 지연합 빔형성기와 비교하여 음성품질이 향상된 것을 실험 및 고찰을 통하여 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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