ECT图像重建算法的FPGA实现

被引：2

作者：

李岩 ^{[1
]}

郝建青 ^{[1
]}

孙永钢 ^{[2
]}

冯莉 ^{[1
]}

张礼勇 ^{[3
]}

机构：

[1] 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院

[2] 黑龙江省烟草工业有限公司

[3] 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2010年 / 31卷 / 11期

基金：

黑龙江省自然科学基金;

关键词：

支持向量机; 电容层析成像; 图像重建; 硬件化; 现场可编程门阵列;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2010.11.038

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

支持向量机(SVM)在解决小样本、非线性及高维模式识别问题等方面有许多优势,但在处理大规模数据集时训练速度缓慢。针对以上问题提出了SVM学习算法硬件化的设计,它可以在保证向量机学习速度的同时,提高支持向量机的硬件资源利用效率。ECT图像重建实验结果表明,在不影响分类精度的情况下,硬件实现有效减少了运行时间,在一些实时性要求较高的场合该方法的优点将尤为明显。

引用

页码：2572 / 2576

页数：5

共 5 条

[1] 一种可伸缩的支持向量机的硬件实现方法 [J].

王嗣平 ;

沈海斌 ;

严晓浪 .

浙江大学学报(理学版), 2009, 36 (03) :282-287

[2] 提高ECT系统成像质量和速度的方法 [J].

张辉 ;

刘存 ;

张亚利 .

仪器仪表学报, 2004, (S1) :80-81

[3] 支持向量机的新发展 [J].

许建华 ;

张学工 ;

李衍达 .

控制与决策, 2004, (05) :481-484+495

[4]

电容层析成像系统的研制及其在两相流参数检测中的应用研究.[D].王雷.浙江大学.2003, 03

[5]

FPGA设计及应用.[M].褚振勇;翁木云编著;.西安电子科技大学出版社.2002,

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