压缩感知在信息技术和信号处理领域引起了广泛关注,因为它提供了一种替代的,无冗余的信号压缩和重建方法。它利用信号的"稀疏性"来对序列进行欠采样并重建,而不添加由Shannon-Nyquist采样定理建立的混叠噪声。然而,由于使用非线性重建多项式,重建方法是昂贵的。本文为了增强声信号源在变换域中的稀疏性,提出一种L1-加权迭代软阈值算法(L1-IST),并与现有的稀疏信号恢复方法,压缩采样匹配追踪(CoSaMP)与迭代软阈值算法(IST)进行了比较,最后利用L1-IST对具有声信号源的车辆进行分类。以奈奎斯特速率的一半对信号进行采样,然后使用L1-IST进行重建。从多个变换域中提取诸如信号的均值,方差,偏度和峰度的各种特征。从重建信号中提取的特征被馈送到KNN分类器,该分类器将目标信号分类为自行车、汽车、拖拉机或卡车。当前对类脑计算机的设计热火朝天,针对脉冲神经网络去模拟计算机遇到的实际问题。基于多核片上系统(SoC),本文提出了一种二维(2D)环形三角互连的路由网络模型,包括基于事件触发神经元状态的实时更新,以及基于管线式事件驱动的脉冲处理。仿真的结果证实,该脉冲神经网络模拟的多核系统采用这种的互连网络的模型,每毫秒能处理超两万个突触事件,系统性能大大的提高。算机系统结构图,其中包括FPGA管理模块,CAM模块,多路ROM和RAM模块,支持高效的多播,高带宽,低延迟的通信。通信基础设施核心是芯片上的路由器,同时可以无缝扩展芯片间的连接。本文由张家港弯管机网站
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