Informacja

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

Wyszukujesz frazę "pipeline mode" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
The modular principles of parallel pipeline information processing
Modularne zasady równoległe potokowego przetwarzania informacji
Autorzy:
Selianinau, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/103613.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Humanistyczno-Przyrodniczy im. Jana Długosza w Częstochowie. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
modular number system
modular arithmetic
modular computing structures
parallel data processing
pipeline mode
modularne systemy liczbowe
arytmetyka modularna
modularne struktury obliczeniowe
równoległe przetwarzanie informacji
tryb potokowy
Opis:
In the present paper, we deal with the methodology of implementation of the modular arithmetic algorithms using the parallel-pipeline residues summation blocks with respect to the bases of modular number system. These summation blocks are the main structural elements of high-speed modular operating devices, they provide high throughput performance of input data sets and are oriented to the wide application of VLSI chips.
W niniejszym artykule omówiono metodologię implementacji algorytmów arytmetyki modularnej przy wykorzystaniu równolegle potokowych bloków sumowania reszt w odniesieniu do podstaw modularnego systemu liczbowego. Te bloki sumujące są głównymi elementami strukturalnymi wysokowydajnych modularnych urządzeń obliczeniowych, one również zapewniają wysoką wydajność przepustowości zestawów danych wejściowych i są zorientowane na szerokie zastosowanie układów scalonych VLSI.
Źródło:
Prace Naukowe Akademii im. Jana Długosza w Częstochowie. Technika, Informatyka, Inżynieria Bezpieczeństwa; 2017, T. 5; 147-153
2300-5343
Pojawia się w:
Prace Naukowe Akademii im. Jana Długosza w Częstochowie. Technika, Informatyka, Inżynieria Bezpieczeństwa
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Defect recognition of buried pipeline based on approximate entropy and variational mode decomposition
Autorzy:
Ju, Haiyang
Wang, Xinhua
Zhang, Tao
Zhao, Yizhen
Ullah, Zia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/221572.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Buried Pipeline
Defect Recognition
Geomagnetic Anomaly Detection
Variational Mode Decomposition
Approximate Entropy
Opis:
The study aimed to examine the use of Geomagnetic Anomaly Detection (GAD) to locate the buried ferromagnetic pipeline defects without exposing them. However, the accuracy of GAD is limited by the background noise. In the present work, we propose an approximate entropy noise suppression (AENS) method based on Variational Mode Decomposition (VMD) for detection of pipeline defects. The proposed method is capable of reconstructing the magnetic field signals and extracting weak anomaly signals that are submerged in the background noise, which was employed to construct an effective detector of anomalous signals. The internal parameters of VMD were optimized by the Scale–Space algorithm, and their anti-noise performance was compared. The results show that the proposed method can remove the background noise in high-noise background geomagnetic field environments. Experiments were carried out in our laboratory and evaluation results of inspection data were analysed; the feasibility of GAD is validated when used in the application to detection of buried pipeline defects.
Źródło:
Metrology and Measurement Systems; 2019, 26, 4; 739-755
0860-8229
Pojawia się w:
Metrology and Measurement Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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