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基于SVM的ECT图像重建算法研究与实现
  • ISSN号:1000-7024
  • 期刊名称:《计算机工程与设计》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150080, [2]黑龙江省烟草工业有限公司,黑龙江哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60572153); 黑龙江省自然科学基金项目(F200505); 黑龙江省教育厅基金项目(11511078)
中文摘要:

在ECT系统中使用支持向量机处理采集到的数据集,当数据规模非常大时训练速度缓慢,支持向量机在处理ECT系统中采集到的大规模数据集时训练速度缓慢。针对该问题提出了一种适应于硬件实现的基于SVM的串行计算-并行传输模式,并用硬件描述语言在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)上实现,同时给出了硬件系统的工作过程及总体结构。ECT图像重建实验结果表明,同软件实现相比,不仅提高了系统图像重建速度,还能保持较高的分类精度,并且表明FPGA在图像重建方面满足实时性要求,适用于图像重建系统。

英文摘要:

Support vector machine(SVM) has slow training speed to deal with large amount of data in ECT system.In view of these shortcomings,an improved serial calculation-parallel transmission mode that based on SVM which is adapted to realize on hardware is proposed,and the mode on FPGA is realized using hardware description language.The work process of system and overall structure are presented.The ECT image reconstruction experimental results show that the hardware implementation of the algorithm reduces the running time efficiently,meanwhile not decreasing the classification accuracy.In the aspect of speed,it is more quickly using FPGA to realize the algorithm than using software,meanwhile FPGA can meet the request of real time and is fit for the system of image recon-struction.

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期刊信息
  • 《计算机工程与设计》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团
  • 主办单位:中国航天科工集团二院706所
  • 主编:汤铭瑞
  • 地址:北京142信箱37分箱
  • 邮编:100854
  • 邮箱:ced@china-ced.com
  • 电话:010-68389884
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7024
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1775/TP
  • 邮发代号:82-425
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计与分析用期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:45616