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電子發燒友網>電子資料下載>可編程邏輯>FPGA/ASIC>如何使用FPGA實現ECT圖像重建的算法

如何使用FPGA實現ECT圖像重建的算法

2021-01-22 | rar | 0.46 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  支持向量機(svM)在解決小樣本,非線性及高維模式識別問題等方面有許多優勢,但在處理大規模數據集時訓練速度緩慢。針對以上問題提出了SVM學習算法硬件化的設計,它可以在保證向量機學習速度的同時,提高支持向量機的硬件資源利用效率。ECT圖像重建實驗結果表明,在不影響分類精度的情況下,硬件實現有效減少了運行時間,在一些實時性要求較高的場合該方法的優點將尤為明顯。

  電容層析成像(electrical capacitance tomography,ECT),它能對封閉的工業過程管道、容器等的內部兩相流物場運動狀態實現可視化實時監測,為兩相流參數測量提供了一種可行的新方法Ⅲ。但由于受獨立電容測量值少、系統敏感場的“軟場”特性及待解問題的非線性等因素的限制,使ECT系統圖像重建算法的求解有一定的困難,距離工業應用的要求比較遠幽。支持向量機(support vector machines,SVM)是由VVapik等提出的一種樣本學習技術,它基于結構風險最小化原則,具有良好的泛化能力和分類精確性捌。同時,它在解決小樣本學習、非線性以及高維模式識別等問題中表現出特有的優勢川,為ECT系統的圖像重建提供了有力手段。

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