Рубрика «Matlab» - 5

в 22:52, , рубрики: Matlab, science, Алгоритмы, алгоритмы обработки данных, визуализация данных, визуализация объектов, изображения, микроскопия, наука, обработка изображений, Программирование, Разработка робототехники, роботизированые системы, трекинг объектов

This is Science: наблюдая за ростом растений - 1

Одна из проблем современной биологии – как отследить/запечатлеть объекты, которые постоянно находятся в движении. С этой ж проблемой сталкивается любой родитель, когда пытается сфотографировать маленького ребёнка: то фото размазалось, то поплыл фокус, то не хватает контрастности. Конечно, в биологии существует целый ряд инструментов, как добиться фиксации тех или иных биологических объектов. К примеру, мушек можно «усыпить» холодом, клетки «затормозить» с помощью химических веществ. Но что делать, если эксперимент заключается в наблюдении за ростом корней растения, которые постоянно удлиняются и извиваются. Чтобы получить одну лишь только серию фотографий могут уйти дни и даже недели кропотливой постоянной подстройки микроскопа. На выручку учёным приходят системы распознавания и автоматической коррекции изображения!

За микроскопическими подробностями жизни растений добро пожаловать под кат.
Читать полностью »

в 12:40, , рубрики: Altera, CIC, dsp, FIR, fpga, github, math, Matlab, octave, opensourse, xilinx, математика, обработка изображений, программирование микроконтроллеров, Разработка систем передачи данных

Расчет корректирующего КИХ-фильтра на ПЛИС - 1

Всем привет! Написать эту статью меня побудило выступление на семинарах по цифровой обработке сигналов, где слушатели всегда заостряли интерес к методике вычисления корректирующих FIR-фильтров, несмотря на то, что эту тему я затрагивал поверхностно и по большей части рассказывал об этом в ознакомительных чертах. Если публика желает получить тайные знания, то почему бы ими не поделиться. В этой статье я постараюсь в доступной форме изложить алгоритм расчета корректирующих КИХ фильтров, который необходим для выравнивания АЧХ в полосе пропускания после звеньев CIC фильтров в задачах децимации и интерполяции сигналов. В частности, рассмотрим проектирование фильтров на современных ПЛИС Xilinx. Как обычно, в конце статьи будет ссылка на полезные скрипты для расчета различных фильтров и получение файла коэффициентов фильтра-корректора.

Предполагается, что читатель знаком с основами цифровой обработки сигналов и имеет представление о CIC и FIR фильтрах. Приступим.
Читать полностью »

в 8:20, , рубрики: cst, Matlab, microwave, remote control, studio, vba, visual basic for applications, высокая производительность, Разработка систем связи, метки: , ,

Введение

Перед многими инженерами в области электромагнитного моделирования часто встают вопросы дальнейшей обработки и использования результатов моделирования задачи в других средах или, наоборот, передачи параметров из одной среды в другую. Казалось бы, нет никакой проблемы экспортировать результаты в понятную другой программе форму и пользоваться ими, либо ввести данные вручную. Однако часто встают задачи, требующие выполнения данной последовательности действий N раз и производительность выполнения данных действий устремляется к нулю. Если вам интересна тема обозначенная в заголовке, тогда прошу под кат.
Читать полностью »

в 10:56, , рубрики: data mining, Matlab, визуализация данных, географические системы, Геоинформационные сервисы, математика, машинное зрение, наука, обработка изображений

Всем доброго времени, друзья.

Введение

Когда мы думаем о биоинформатике, мы обычно представляем себе какие-нибудь сложные последовательности ДНК, фолдинг белка или, на худой конец, моделирование диффузии вируса.

В данной же статье речь пойдёт несколько о другой теме, куда более близкой, можно сказать, машинному зрению и анализу документов, или даже прикладной автоматизации, чем высокой науке. Но на самом деле, тема важна и актуальна, хотя бы уже потому, что существует в очень интересной экологической нише.

КДПВ:

Common Bird Census, или биоинформатика в орнитологии. Проект в хорошие руки - 1

Кого заинтересовал — прошу под кат.
Читать полностью »

в 19:55, , рубрики: fista, GPU вычисления, ista, Matlab, математика, обработка изображений, оптимизация

Доброго времени суток. Уже столько сказано о методах деконволюции изображений, кажется добавить больше нечего. Однако всегда найдется алгоритм лучше и новее предыдущих. Не так давно был описан итерационный алгоритм, имеющий линейную скорость сходимости при малых затратах памяти, стабильный и хорошо распараллеливаемый. А через некоторое время он был улучшен еще и до квадратичной сходимости. Встречайте: (Fast) Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm.

Еще один алгоритм для восстановления смазанных изображений - 1
Читать полностью »

в 15:11, , рубрики: c++, fft, fpga, Matlab, octave, open source, vhdl, vivado, xilinx, Алгоритмы, бпф, математика, ПЛИС, программирование микроконтроллеров

Всем привет! В этой статье речь пойдет о реализации быстрого преобразования Фурье в формате с плавающей точкой на ПЛИС. Будут показаны основные особенности разработки ядра от самой первой стадии до готового конфигурируемого IP-ядра. В частности, будет проведено сравнение с готовыми ядрами фирмы Xilinx, показаны преимущества и недостатки тех или иных вариантов реализации. В статье будет рассказано о главной особенности ядра БПФ и ОБПФ — об отсутствии необходимости переводить данные в натуральный порядок после БПФ и ОБПФ для их совместной связки. В этой статье я постараюсь отразить всё тонкости реализации проекта под названием FP23FFTK, приведу реальные примеры использования готового ядра. Проект написан на языке VHDL и заточен под FPGA фирмы Xilinx последних семейств.

Реализация узла БПФ с плавающей точкой на ПЛИС - 1
Читать полностью »

в 8:34, , рубрики: c++, fdtd, java, Matlab, высокая производительность

FDTD (Finite Difference Time Domain) — метод конечных разностей во временной области — самый «честный» метод решения задача электродинамики от низких частот до видимого диапазона. Суть — решение уравнений Максвелла «в лоб». Здесь неплохо расписано. Особенно посмотрите сетку.

Задача решалась в двумерном случае простой явной разностной схемой. Неявные схемы я не люблю, и они требуют много памяти. Расчет с нормальной точностью требует сеток малого шага, по сравнению с более простыми методами требуется очень много времени. Поэтому максимальный упор был сделан на производительность.

Представлена реализация алгоритма на Java и C++.

image
Читать полностью »

в 14:49, , рубрики: acs, Matlab, simulated annealing, Алгоритмы, метод отжига, муравьиный алгоритм

Продолжаю цикл статей «Оптимизация на примере». В данной статье сравниваются два эвристических алгоритма на избитой симметричной задаче коммивояжера. Сегодня чуть углубимся в данную тему и разберем определенную модификацию муравьиного алгоритма.

Оптимизация на примере. Муравьиный алгоритм (ACS) против Метода отжига. Часть 2 - 1

Читать полностью »

в 14:39, , рубрики: Matlab, python, TensorFlow, Алгоритмы, Блог компании Яндекс, линейная алгебра, математика, матрицы, многомерный массив, ненормальное программирование, разложение, тензоры

Предыдущая лекция с Data Fest была посвящена алгоритмам, необходимым для построения нового вида поиска. Сегодняшний доклад тоже в некотором смысле про разные алгоритмы, а точнее про математику, лежащую в основе множества из них. О матричных разложениях зрителям рассказал доктор наук и руководитель группы вычислительных методов «Сколтеха» Иван Оселедец.

Под катом — расшифровка и большинство слайдов.

Читать полностью »

в 7:10, , рубрики: android, AWS, c++, caffe, deep learning, framework, iOS, javascript, Julia, machine learning, Matlab, microsoft, mxnet, OS X, python, R, scala, TensorFlow, theano, Ubuntu, windows, Алгоритмы, Блог компании Microsoft, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, рекуррентная нейронная сеть, рекуррентная нейросеть, свёрточная нейросеть, фрейморк

Представляем вам перевод серии статей посвященных глубокому обучению. В первой части описан выбор фреймворка с отрытым кодом для символьного глубокого обучения, между MXNET, TensorFlow, Theano. Автор подробно сравнивает преимущества и недостатки каждого из них. В следующих частях вы узнаете о тонкой настройке глубоких сверточных сетей, а также о сочетании глубокой сверточной нейронной сети с рекуррентной нейронной сетью.

Deep Learning: Сравнение фреймворков для символьного глубокого обучения - 1
Читать полностью »

1...456...9
Рейтинг@Mail.ru
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js