Информатика и выч. техника \ Искусственные нейронные сети

Нейросетевые преобразователи импульсно-аналоговых сигналов: Учебное пособие, страница 19

*  – число разрядов преобразования.

Высокая степень интеграции современных ПЛИС позволяет в одном кристалле размещать большое количество преобразователей. Табл. 3.4 иллюстрирует количество n-разрядных ИНС-преобразователей , построенных на основе рекуррентной сети, размещаемых в кристалле различных микросхем ПЛИС, с указанием их стоимости.

Таблица 3.4

Количество n-разрядных ИНС‑преобразователей , размещенных в одном кристалле, для различных видов микросхем ПЛИС

Микросхема ПЛИС

Стоимость микросхемы

Число преобразователей в одной ПЛИС в зависимости от количества разрядов n

n=12

n=16

XA9536XL – 10VQ44I

1.49 $

3

2

XA9572XL – 10TQ100I

3.57 $

6

4

XA95144XL – 10CS144I

8.05 $

12

9

XC2S15 – 5VQ100C

6.82 $

12

8

XC2S15 – 5VQ144C

7.86 $

14

10

Приведенные в табл. 3.4 характеристики говорят об исключительно низкой удельной стоимости (порядка 0.5 $) отдельного нейропреобразователя при его реализации на ПЛИС.

ПРИЛОЖЕНИЕ.

ЗАДАНИЯ НА РАЗРАБОТКУ ИНС-ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ

Разработать ИНС-преобразователь, реализующий операцию (1) преобразования импульсно-аналогового сигнала xi (2) в цифровой код y* (3) с заданным числом разрядов (4), и реализовать на базе ПЛИС серии (5).

1. Реализуемая операция:

1) линейная;

2) нелинейная.

2. Форма представления сигнала :

1) частота ;

2) временной интервал .

3. Форма представления кода :

1) унитарный;

2) двоично-позиционный;

3) число-импульсный.

4. Число разрядов:

1)  3;

2)  4;

3)  8.

5.  Серия ПЛИС:

1)  Spartan;

2)  Virtex2.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1.  Смолов В.Б. Функциональные преобразователи информации. Л.: Энергоиздат. Ленингр. отделение, 1981. 248 с.

2.  Микроэлектронные цифро-аналоговые и аналого-цифровые преобразователи информации / Под ред. В.Б. Смолова. Л.: Энергия, 1976. 336 с.

3.  Смолов В.Б., Угрюмов Е.П., Артамонов А.Б. и др. Время-импульсные вычислительные устройства / Под ред. В.Б. Смолова, Е.П. Угрюмова. М.: Радио и связь, 1983. 288 с.

4.  Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. М.: Издательский центр "Академия", 2005.  176 с.

5.  Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн. 4: Учеб. пособие для вузов / Общая ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖР, 2001.  256 с.

6.  Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.

7.  Нейроматематика. Кн.6: Учеб. пособие для вузов / Агеев А.Д., Балухто А.Н., Бычков А.В. и др. М.: ИПРЖР, 2002. 448 с.

8.  Ланцов В.Н. Проектирование ПЛИС на VHDL: Учеб. пособие / Владимир: Владим. гос. ун-т, 2000. 120 с.

9.  Локтюхин В.Н., Челебаев С.В. Нейросетевые модели преобразователей частоты в унитарный код // Электроника. Межвузовский сборник научных трудов. Рязань, 2005. С. 110-118.

10.  Локтюхин В.Н., Челебаев С.В. Об одном варианте построения трехслойной персептронной структуры линейного АЦП // Информатика и прикладная математика: Межвузовский сборник научных трудов. Рязань: РГПУ, 2005. С. 146-150.

11.  Локтюхин В.Н., Челебаев С.В. Принципы применения технологии искусственных нейронных сетей для проектирования преобразователей частотно-временных параметров сигналов в код // Датчики и системы. № 2, 2006. С. 43‑56.

12.  Локтюхин В.Н., Челебаев С.В. О возможности применения аппарата ИНС для построения преобразователей импульсно-аналоговых сигналов в код // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций: Материалы 14-й международной науч.-техн. конф. Рязань: РГРТА, 2005. С. 97-98.

13.  Челебаев С.В., Локтюхин В.Н. Персептронные модели аналого-цифровых преобразователей // Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании: Тезисы докладов 10-й всероссийской науч.-техн. конф. Рязань: РГРТА, 2005. С. 99-101.

14.  Локтюхин В.Н. Микропроцессоры и ЭВМ (в 4-х кн.). Кн. 4. Микропроцессорные системы сбора и первичной обработки импульсно-аналоговой информации: Учеб. пособие для вузов. М.: Энергоатомиздат, 2000. 156 с.

ОГЛАВЛЕние

ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………...

3

1. ОБОСНОВАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ БАЗИСА НЕЙРОСЕТЕВЫХ ОПЕРАЦИЙ ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННЫХ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ В КОД, МОДЕЛИ ИХ СТРУКТУР С ФИКСИРОВАННЫМИ СВЯЗЯМИ…..




4

2. СИНТЕЗ СТРУКТУР НЕЙРОПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ИМПУЛЬСНО‑АНАЛОГОВЫХ СИГНАЛОВ В КОД С ФУНКЦИЯМИ ОБУЧЕНИЯ (на примере сетей прямого распространения)……………………………………………..………….




31

3. МЕТОДИКА СИНТЕЗА НЕЙРОПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ИМПУЛЬСНО-АНАЛОГОВЫХ СИГНАЛОВ КАК ЦИФРОВОГО АВТОМАТА………………...……………………………………………



54

ПРИЛОЖЕНИЕ. ЗАДАНИЯ НА РАЗРАБОТКУ
ИНС-ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ……………..………………………………


66

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК……………………………………..

67

Л о к т ю х и н Виктор Николаевич, Ч е л е б а е в Сергей Валерьевич

Нейросетевые преобразователи импульсно-аналоговых сигналов

Редактор Р.К. Мангутова
Корректор С.В. Макушина
Подписано в печать 15.05.06. Формат бумаги 60x84 1/16.

Бумага газетная. Печать трафаретная. Усл. печ.л. 4,25.
Уч.-изд.л. 4,25. Тираж 25 экз. Заказ     

Рязанский государственный радиотехнический университет.

390005, г. Рязань, ул. Гагарина, 59/1.
Редакционно-издательский центр РГРТУ.

Скачать файл