Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "ImpulseC" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
A CDMA-based Network on Chip dedicated to data-dominated streaming applications
Sieć wewnątrzukładowa wykorzystująca transmisję rozpraszania kodowego CDMA przeznaczona do zastosowań przetwarzania strumieni danych
Autorzy:
Dziurzański, P.
Mąka, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158361.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
CDMA
Network on Chip (NoC)
ImpulseC
sieci wewnątrzukładowe
Opis:
In this paper an analysis of the CDMA-based transmission in Network on Chip (NoC) is presented. In order to realize CDMA transmission scheme between IP cores in the NoC, dedicated encoders and decoders using Walsh codes are proposed. To check the possibility of implementing CDMA NoC, a parametrization stage of audio analysis system was adapted to the NoC structure as a set of 14 independent blocks. The system was implemented with use of the ImpulseC hardware description language on an FPGA platform (Xilinx Virtex-5). The obtained results and the requirements needed to realize the CDMA scheme in the hardware show that a higher number of transmitted bits does not lead to any benefits over bus-based transmission.
W pracy została przedstawiona analiza wykorzystania transmisja strumieni danych między blokami IP w strukturze sieci wewnątrzukładowej (NoC) z użyciem rozpraszania kodowego CDMA. Ponieważ typowe rozwiązania łączenia bloków w systemach MPSoCs oparte o sieci wewnątrzukładowe wykorzystują routing typu wormhole, często pojawia się problem związany z dostępem do wspólnych zasobów. W artykule podjęto próbę zmiany mechanizmu transmisyjnego w celu określenia możliwości poprawy takiej sytuacji. Proponowane podejście wykorzystuje transmisję CDMA z zastosowaniem kodów Walsha. W celu relizacji zadań transmisyjnych opracowane zostały dedykowane układy kodera i dekodera CDMA wykorzystywane do komunikacji między blokami przetwarzającymi. Do oceny i weryfikacji proponowanego rozwiązania zdecydowano się na użycie modułu parametryzacji sygnałów akustycznych (rys. 2), pracującego na strumieniach danych. Blok ten przetwarza strumień akustyczny dzieląc go na równej długości ramki i dla każdej z nich wyznacza ponad 100 deskryptorów. Zaproponowane rozwiązanie zostało zaimplementowane w układzie FPGA z rodziny Virtex 5 wykorzystując język opisu sprzętu ImpulseC. W wyniku przeprowadzonej analizy wydajności transmisyjnej i narzutu spowodowanego specyfiką rozpraszania kodowego uzyskano wyniki gorsze niż w przypadku tradycyjnej transmisji wykorzystującej magistrale. Ponadto, konieczność stosowania globalnej synchronizacji oraz w wielu sytuacjach również globalnego routingu powoduje, że transmisja CDMA w sieciach NoC nie stanowi konkurencji do rozwiązań magistralowych dedykowanych przetwarzaniu danych strumieniowych.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 7, 7; 504-506
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On hardware implementation of the Context-based Lossless Audio Codec
Sprzętowa realizacja bezstratnej kompresji audio z przełączanym modelem predekcyjnym
Autorzy:
Ulacha, G.
Mąka, T.
Dziurzański, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/972180.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
lossless compression
linear prediction
LMS
RLS
ImpulseC
predykcja liniowa
bezstratna kompresja
Opis:
A modification of the most efficient version of MPEG4 Lossless Audio with extension of the RLS (Recursive Least Square) and NLMS (Normalized Least-Mean-Square) blocks is described in the paper. Moreover, a segmentation block influencing the selection of proper predictive modelling parameters is introduced. These blocks have been implemented in hardware description language ImpulseC and synthesised into a reprogrammable device from the Xilinx Virtex5 family.
W pracy zaprezentowano rozwinięcie najwydajniejszej wersji MPEG4 Lossless Audio przez rozbudowanie bloków RLS (Recursive Least Square) i NLMS (Normalized Least-Mean-Square), wprowadzając przy tym blok segmentacji wpływający na dobór odpowiednich parametrów modelowania predykcyjnego. Zwiększono nie tylko rząd predykcji w poszczególnych blokach modelowania, ale też rozwinięto metodę NLMS do ES-NLMS i dobrano eksperymentalne wartości współczynników uczących, a także odpowiednie proporcje liczby współczynników predykcji w trybie stereo. Ponadto opracowano własny blok adaptacyjnego kodera arytmetycznego, w którym wykorzystano adaptacyjne kodowanie Golomba-Rice'a. Każdy z tych bloków został przygotowany do potrzeb implementacji sprzętowej. Bloki RLS i NLMS wykorzystują dane pochodzące z modułu segmentacji, co ma pozytywny wpływ na efektywność kompresji. Głównym zadaniem bloku segmentacji jest wydzielenie segmentów różniących się zawartością akustyczną. Wykorzystano na tym etapie dwa podejścia do segmentacji – pierwsze z nich realizuje podejście polegające na porównywaniu sąsiednich ramek sygnału w przestrzeni cech składającej się z 12 współczynników MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) i drugie polegające na ocenie dwóch modeli w przestrzeni cech w użyciem typowego podejścia opartego o Bayesowskie kryterium informacyjne. Wyniki uzyskane z obu technik są następnie łączone w celu kompensacji potencjalnych błędów określających granice segmentów. Dla każdego z uzyskanych segmentów wyznaczany jest uśredniony wektor cech MFCC, który dostarczany jest do bloków RLS i NLMS jako źródło do określania kontekstu. Bloki funkcjonalne zostały zaimplementowane w języku opisu sprzętu ImpulseC oraz dokonano syntezy do układu reprogramowalnego z rodziny Xilinx Virtex5.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 7, 7; 507-509
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Lossless audio compression with a switched prediction model
Bezstratna kompresja audio z przełączanym modelem predekcyjnym
Autorzy:
Ulacha, G.
Mąka, T.
Dziurzański, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155287.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
lossless compression
linear prediction
contextual split
ImpulseC
bezstratna kompresja
predykcja liniowa
podział kontekstowy
Opis:
In this paper there is described a possibility of context switching into a lossless compression system. The context is determined based on the features of the previous signal samples. Each context is associated with an individual predictor. The idea of context switching allows us to choose one of the set of a few predictor models individually for each sample instead of each frame. Consequently, the system adjusts fast in case of rapid signal changes. The system was implemented using the ImpulseC hardware description language and implemented on an FPGA platform.
W nowoczesnych metodach kompresji audio wykorzystuje się zwykle dwa etapy: dekompozycję danych, a następnie kompresję jedną z wydajnych metod entropijnych. Najczęściej do modelowania służy typowy predyktor liniowy rzędu r, który jest wartością przewidywaną aktualnie kodowanej próbki na podstawie r poprzednich próbek sygnału. Kluczową rolę odgrywa tu sposób doboru współczynników danego modelu. Mogą być one ustalone na stałe, statyczne w obrębie jednej kodowanej ramki, jak i w pełni adaptacyjne. Główną propozycją wzrostu efektywności kompresji zaprezentowaną w tej pracy jest wprowadzenie przełączania kontekstów, które wyznacza się na podstawie cech sygnału poprzednich próbek. Każdemu kontekstowi przypisany jest indywidualny predyktor. W artykule przedstawiono podział na 2 oraz 3 konteksty (tab. 1). Przedstawiono metodę statyczną uwzględniającą zależności międzykanałowe, a także kodowanie międzykanałowe z przełączaniem kontekstów. Aby sprawdzić możliwości uogólnienia i uproszczenia pomiarów, wybrano zestaw utworów muzycznych. Proponowana metoda w 60% przypadków skutkowała zmniejszeniem średniej bitowej. Dysponując pełnym zestawem wyników użycia 140 deskryptorów dla wybranych utworów, można spróbować wybrać kilka deskryptorów dających najlepsze rezultaty, a następnie zastosować je do innych utworów testowych. Zaproponowany algorytm został zaimplementowany w układzie FPGA z rodziny Virtex 5 wykorzystując język opisu sprzętu ImpulseC (tab. 3).
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 8, 8; 824-826
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hardware acceleration of data classifiers for multimedia processing tasks
Sprzętowe przyspieszenie klasyfikacji danych multimedialnych
Autorzy:
Dziurzański, P.
Mąka, T.
Forczmański, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153826.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
feature extraction
multimedia data classification
Network on Chip (NoC)
ImpulseC
ekstrakcja cech
klasyfikacja danych multimedialnych
sieci wewnątrzukładowe
Opis:
In this paper, experimental results of a proposed hardware acceleration of feature extraction and data classifiers for multimedia are presented. This hardware is based on multi-core architecture connected with a mesh Network on Chip (NoC). The cores in the system execute both data classifiers and feature extraction for audio and image data. Using various meta heuristics the system is optimized with regards to different data communication criteria. The system was implemented on an FPGA platform with use of ImpulseC hardware description language.
W artykule zostały zeprezentowane wyniki eksperymentalne dotyczące sprzętowego przyspieszania ekstrakcji cech i klasyfikacji danych multimedialnych. Opracowane rozwiązanie sprzętowe bazuje na architekturze wielordzeniowej, w której każdy blok realizuje przypisaną mu statycznie funkcjonalność. Rdzenie połączone są ze sobą za pomocą sieci wewnątrzukładowej (ang. Network on Chip, NoC) o architekturze siatki. W artykule opisano pokrótce autorskie oprogramowanie służące do generowania kodu sieci wewnątrzukładowej. Graficzny interfejs użytkownika został zaprezentowany na rys. 1. Narzędzie ma za zadanie dokonywać odwzorowania wybranych funkcjonalności do poszczególnych rdzeni z wykorzystaniem takich meta-heurystyk jak algorytmy genetyczne, symulowane wyżarzanie, poszukiwanie losowe czy algorytmu gradientowego. Jako kryterium optymalizacji można wybrać minimalizację całkowitego przesyłu danych, minimalizację maksymalnej liczby danych transmitowanych przez pojedyncze łącze, a także minimalizację odchylenia standardowego rozmiaru strumieni transmitowanych przez poszczególne łącza. Przykładowe wyniki optymalizacji losowej dla sieci wewnątrzukładowej zostały przedstawione w tab. 1, natomiast wyniki optymalizacji dla sieci wewnątrzukładowej wykorzystującej inne podejścia - w tab. 2. Dla systemu zoptymalizowanego w ten sposób został wygnerowany opisujący go kod w języku ImpulseC, który następnie posłużył do syntezy sprzętowej na układzie FPGA z rodziny Xilinx Virtex 5. Zajętość układu XC5VSX50T dla trzech wykorzystanych klasyfikatorów została przedstawiona na rys. 3. Z kolei tab. 3 przedstawia liczbę zasobów wykorzystanych przez narzędzie syntezy wysokiego poziomu dla tych klasyfikatorów. Technika przedstawiona w publikacji umożliwia określenie warunków i ograniczeń implementacji sprzętowej systemu służącego klasyfikacji danych multimedialnych.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 6, 6; 382-384
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies