误差反向传播卷积神经网络的权值更新

误差反向传播卷积神经网络在误差反向传播中的权值更新对网络结构的优化、显卡的设计制造以及底层源代码编写都具有很重要的指导意义。针对目前关于权值更新的基础算法分析不足的问题,以简单的误差反向传播卷积神经网络为例,将卷积神经网络的结构中共用的卷积层、池化层、激活函数以及损失函数的权值更新方法进行了推导,并给出了严密的数学证明。最后,利用经典的分类模型进行试验验证,清晰地诠释了监督学习卷积神经网络误差反向传播过程中权值更新的计算过程。     

多值神经元函数的频谱近似

为衡量多值神经元函数与其扩展频谱之间的误差,定义了多值神经元输入函数和输出函数之间的近似误差,并给出误差的下限.通过限定下限为0,给出单个p值神经元能实现的函数应该满足的充分条件,这也是单个神经元计算能力的一个衡量指标.给出了当输入函数不满足正交条件时,多值神经网络复杂度的下限.     

二阶扩张状态观测器的误差估计

利用非连续的分段Lyapunov函数进行二阶扩张状态观测器的误差分析与估计,并用多Lyapunov函数方法证明了系统的稳定性。在现有误差分析的基础上做了如下改进:误差分析中考虑fal函数的完整形式;选用非连续的分段Lyapunov函数,得到了更好的参数选取规则;给出了不同参数下扩张状态观测器误差收敛的评价标准以及误差收敛值。     

岩石三维图像重建算法分析

对模拟退火重建算法、基于快速傅里叶变换的高斯域截断重建算法以及基于多点地质统计的重建算法的重建过程进行简单描述,并针对三类重建算法造成重建结果误差的原因进行了原理性的分析和讨论。最后,采用能够表达岩石微观结构特性的分析函数,分析比较三类重建算法结果与真实岩心的形态结构、微观特性差异,给出综合性评价。     

传感器信号处理中的两种神经算法的比较

对流行的神经网络算法和无学习率的神经网络算法做了比较.流行的人工神经网络算法在误差反演过程中需要加入学习率,依次减少误差,逐渐逼近正确的拟合多项式,计算精度很高.无学习率的神经网络算法在进行权值调整时不需要加入学习率,减少了计算量,增加运算速度,计算精度也很高.它们可以应用于传感器信号处理中,流行的神经网络算法适用于压力传感器的温度补偿,无学习率的神经网络算法可用于对范德堡函数多项式拟和.     

基于核梯度提升树的森林高度估测方法

针对大光斑激光雷达波形数据扰动大、树高分布不均匀的问题,基于Boosting集成算法的思想,提出了一种改进的核函数——核梯度提升树(kernel gradient boosting decision tree,KeGBDT).KeGBDT通过梯度提升树叶子节点的输出值计算连接函数的权值,使用连接函数的加权作为核函数的表达形式,从而避免叶子节点中观测值分布不均匀造成的误差.在实验部分,使用星载激光雷达(geoscience laser altimeter system,GLAS)数据提取的波形特征作为森林高度估测数据集,在该数据集上将KeGBDT与核随机森林(kernel random forests,KeRF)、线性核、高斯核等常用核函数在岭回归和支持向量回归(support vector regression,SVR)算法中进行了森林高度估测对比实验.另外,基于KeGBDT的岭回归和SVR模型与线性回归、梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)、随机森林等回归算法进行了森林高度估测对比分析.实验结果表明,基于KeGBDT的回归算法在决定系数与均方根误差两方面都优于常用核函数与回归算法,可以有效减小森林高度估测模型的回归误差.     

粒子群优化算法在ECG数据压缩中的应用

为了更好地恢复ECG数据压缩中的原始信号,采用粒子群优化算法来求解ECG数据压缩中的最小误差问题.粒子群优化算法是基于一群粒子的智能运动而产生的随机进化计算方法.首先介绍了粒子群算法的原理和流程,其次结合拉格朗日函数和编码模型得出适应度函数,并将这种方法应用于ECG数据的压缩上,最后给出了PSO算法在ECG数据压缩上的应用实例,通过与SPIHT算法比较,文中算法的误差和平均PRD值都比SPIHT算法小.验证了粒子群算法在ECG数据压缩求误差极小值上的有效性,表明该算法具有广泛的应用前景.     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法及其应用

针对变步长LMS(Least Mean Square)自适应滤波算法不能同时满足较高收敛速度以及较低稳态误差的问题,根据反馈理论提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法,在原有算法模型中通过引入反馈控制函数建立了一种新的步长与误差的非线性函数模型,使得当前的步长值跟当前误差与前一次误差比值的平方相关,通过MATLAB分析了新函数模型中关键参数对滤波性能的影响并确定了合理的关键参数.仿真结果表明:相比原有的算法,改进的新算法极大地提高了收敛速度,同时也降低了稳态误差.新算法性能良好,将其应用于超宽带无线电引信回波信号的滤波处理中,误差的抑制能力提高了4倍,滤波效果较佳.     

基于区间值推理的模糊神经网络

在区间值模糊推理的理论基础上，提出了基于区间值推理的模糊神经网络。主要是将模糊逻辑规则利用神经网络来实现，给出了基于IVFR的FNN的结构以及通过两个模糊集的贴近度作为误差反馈的学习算法。     

计算变形雅可比-傅里叶矩的改进算法

因其特殊物理性质,不变矩在模式识别中被广泛采用,但多数正交不变矩是在极坐标系中定义的,相关计算常常采取图像函数的极坐标变换,由此带来的量化误差和算法复杂度等尚未得到很好的解决。本文对变形雅可比-傅里叶矩(PJFM′s,Pseudo-Jacobi-Fourier moments)的常用算法进行改进,提出一种直接在笛卡尔坐标系中计算PJFM′s的算法,并将其应用于二值图像的重建实验。实验结果表明,该算法在计算误差和计算速度方面都有明显的改善。     

基于三步旋转坐标旋转数字计算机算法的直接数字频率综合器实现

提出基于三步旋转机制的高精度低时延坐标旋转数字计算机 (CORDIC)算法. 该算法通过对输入角度进行二极化重编码来免除剩余旋转角度的运算,利用三步旋转机制对迭代次数进行压缩,结合合并迭代技术进一步减少迭代次数,降低输出时延. 以16位输出位宽为例,对三步旋转CORDIC算法和流水线迭代式算法进行实现,仿真结果表明：三步旋转CORDIC算法与流水线迭代式算法相比,改善了输出精度,输入到输出的时延降低了75%,硬件开销下降了29.2%. 基于三步旋转CORDIC算法,实现了相位累加器位宽为24的直接数字频率综合器 (DDFS);使用加法树结构对多输入加法器进行优化,以提高电路工作频率. 仿真结果表明,该算法的最大幅度误差为8.24 × 10^?6,输出时延为38.5 ns.     

低复杂度的改进型CORDIC算法研究

传统CORDIC算法需要通过乘法器和查找表才能实现多种超越函数的计算,这会导致硬件电路实现复杂、运算速度降低,此外它能够计算的角度范围也有限.针对传统CORDIC算法的缺陷,在旋转模式下提出一种改进型CORDIC算法,它不需要模校正因子和查找表,只需通过简单的移位和加减运算就能实现多种超越函数的计算,从而能够减少硬件的开销,提高运算的性能,并通过区域变换使得该算法能够适用于所有的旋转角度.误差分析表明该算法具有很小的误差.     

改进型MVR-CORDIC算法研究

分析了CORDIC算法的基本原理和MVR-CODIC算法的特点。在此基础上,提出了一种改进型MVR-CODIC算法,利用查ROM表代替原算法中比例因子的计算方法,讨论了改进后算法的所需ROM表的容量,给出了实现框图。实验证明,改进型MVR-CODIC算法更适合于用大规模集成电路实现。     

基于CORDIC算法的通用调制器的FPGA设计与实现

介绍了CORDIC算法的基本原理,利用计算正弦值的CORDIC算法设计了通用调制器。使用MATLAB/Simulink、DSPBuilder和Quartus II进行系统模型的搭建和波形仿真实现,结果表明CORDIC算法可以减少硬件复杂度和芯片面积,并验证了本文提出的通用调制器方案是可行的。     

基于DBF的空中多目标跟踪算法的FPGA实现

以均匀圆阵为接收天线阵,在分析单脉冲跟踪算法原理及CORDIC算法原理的基础上,提出了一种基于CORDIC算法与数字波束形成技术相结合的FPGA实现方案.使用QuartusII软件进行了仿真分析.仿真结果表明,所提方案是正确、可行和有效的.     

基于CORDIC算法的频谱分析技术研究

讨论了数字检波的工作原理,提出了基于CORDIC算法的数字检波方案。根据该方案,使用FPGA实现了基于CORDIC算法的数字检波器。通过在VXI全数字中频实时宽带射频频谱分析仪中实验验证,基于CORDIC算法的数字检波器是可行的。它与数字下变频器结合可以得到高测量精度和动态范围,其带内一致性可达到±0.01 dB,测试动态范围可扩展到100dB。如果数字下变频器和基于DSP的高精度细化FFT分析相结合,测试频率分辨率可达到0.03 Hz。     

基于CORDIC算法的乘法器的VLSI实现

提出了满足大整数相乘的CORDIC算法的改进措施,给出了改进后算法的VLSI结构及其VHDL代码的仿真时序,与理论计算结果相比较,修正后的CORDIC算法的大整数乘积运算结果与理论计算结果基本一致,可以满足数字系统设计中对大整数相乘设计要求。     

基于FPGA的CORDIC算法的实现

介绍了CORDIC算法的基本原理,分析了CORDIC算法的具体计算方法。以计算正弦、余弦为例,给出了CORDIC算法的迭代结构流程,并以Altera公司开发的EDA工具QuartusⅡ作为编译、仿真平台,给出用FPGA实现的硬件仿真结果,选用Cyclone系列中的EP1C6Q240C8器件,完成了CORDIC算法的FPGA实现。最后,将仿真结果与理论值进行比较,仿真结果与理论值一致。     

基于CORDIC改进算法的DDS实现方法

为克服传统CORDIC算法象限判断占用有效位数的缺点和只能在0,2内旋转的问题,提出了一种基于CORDIC改进算法的直接数字频率合成实现方法,可直接通过旋转实现0,2内的函数值.仿真结果表明：在相同的相位寄存器条件下,CORDIC改进算法输出信号频率分辨率是CORDIC算法的4倍,旁瓣抑制提高4.905dB.该算法可应用于高精度、高分辨率的设备.     

Ultra-low latency and omit-iteration CORDIC algorithm

The pipeline structure Coordinate Rotation Digital Computer (CORDIC) algorithm improves its precision by increasing the stages of iterations, which leads to a large delay, excessive consumption of hardware and limits its applications.The omit-iteration CORDIC algorithm is proposed to solve this problem by using the methods of binary to bipolar recoding, folding angle domain, merging iteration and optimizing the lookup table. Simulation results show that this method needs only two clock cycles to get the output and also makes improvement on the hardware consumption and its precision, especially having privilege to the application on high speed and real-time occasions compared with other realization of the CORDIC algorithm.