Optimierungsverfahren fur schaltungstechnische Realisierungen zellularer Rechner

Bei intelligenten Sensoren soll die Aufnahme von Signalen und deren, zumindest teilweise durchgeführte, Verarbeitung mit einer einzigen Anordnung erfolgen. Dazu steht häufig eine elektronische Schaltung zur Verfügung, di
Bei intelligenten Sensoren soll die Aufnahme von Signalen und deren, zumindest teilweise durchgeführte, Verarbeitung mit einer einzigen Anordnung erfolgen. Dazu steht häufig eine elektronische Schaltung zur Verfügung, die allerdings zur Einhaltung von Echtzeitbedingungen nur für eine relativ einfache Signalverarbeitung verwendet werden kann. Einen möglichen Ausweg bildet die Verwendung parallel arbeitender Rechnersysteme. In dieser Hinsicht sind programmierbare Schaltungen mit z.B. optischen Sensor-Anordnungen besonders interessant, die auf Zellularen Nichtlinearen Netzwerken basieren. Derartige miniaturisierte Systeme eröffnen aufgrund ihrer zellularen Architektur neue Möglichkeiten zur Signalverarbeitung mit einem Leistungsvermögen, das im Bereich von Tera-Operationen pro Sekunde liegt. Für viele aktuelle Problemstellungen wäre es von Vorteil, wenn diese zellularen Systeme eigenständig Parameteradaptionen durchführen könnten. Eingangssignale, die beispielsweise über die vorhandenen optischen Sensoren aufgenommen werden, führten dann zu einer Neuberechnung bzw. Anpassung der Netzwerksparameter. Aufgrund der beachtlichen Leistungsfähigkeit solcher Schaltungen wäre damit die Möglichkeit gegeben, eine adaptive Signalverarbeitung bei zeitlich veränderlichen Problemen vorzunehmen. In diesem Beitrag wird die Implementierung und Analyse von Lernverfahren auf dem EyeRIS™ System, das einen zellularen Prozessor ACE16kv2™ mit 128×128 Zellen enthält, zur adaptiven Parameterbestimmung betrachtet. Anhand verschiedener Problemstellungen aus dem Bereich der Bildverarbeitung werden unterschiedliche Lernverfahren verglichen und deren Leistungsfähigkeit untersucht.
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Metadaten
Author:Gunter Geis, Frank Gollas, Ronald Tetzlaff
URN:urn:nbn:de:hebis:30-60920
Document Type:Article
Language:German
Date of Publication (online):2008/12/04
Year of first Publication:2007
Publishing Institution:Univ.-Bibliothek Frankfurt am Main
Release Date:2008/12/04
Tag:EyeRis visual system; Intelligente Sensoren ; Optimierungsverfahren ; zellulare nichtlineare Netzwerke
Note:
© Author(s) 2007. This work is licensed under a Creative Commons License.
Source:Advances in radio science, 5, 247–252, 2007 www.adv-radio-sci.net/5/247/2007/
HeBIS PPN:209296860
Institutes:Physik
Dewey Decimal Classification:530 Physik
Sammlungen:Universitätspublikationen
Licence (German):License Logo Veröffentlichungsvertrag für Publikationen

$Rev: 11761 $