FPGA implementation of compressive sensing signal reconstruction
Sıkıştırıcı algılama ile sinyal geri çatımının FPGA üzerinde gerçekleştirilmesi
- Tez No: 444430
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEMA KOÇ KAYHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar donanımları, Hardware
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sıkıştırıcı algılama (SA), Nyquist-Shannon örnekleme teorisinin belirttiğinden daha az sayıda örnek kullanılarak sinyal elde edilmesine ve bu örneklerden geri çatılmasına olanak tanıyan, sinyal işleme alanında öne çıkan yöntemlerden biridir. Doğru bir şekilde sinyal geri çatımı için iki temel şart belirtilmiştir; alt-örneklenen sinyalin seyrekliği ve algılama yapısının rastgele olması. Çoğu sinyalin belirli bir etki alanında seyreklik özelliği göstermesi nedeniyle, gerçek zamanlı sinyalleri içeren uygulamalar SA yönteminden büyük ölçüde faydalanmaktadır. Orjinal sinyali yeniden elde edebilmek için karmaşık geri çatma algoritmalarına ihtiyaç duyması bu yöntemin dezavantajlarından biridir. Yazılım uygulamalarının gerçek zamanlı sinyal işleme sistemleri için yetersiz kalması, donanım hızlandırıcılarının bu iş için kullanılmasını gerekli kılmıştır. Bu tezde, Dik Eşleştirme Arayış (DEA) algoritmasını gerçekleştiren özgün bir donanım mimarisi önerilmiştir. Önerilen mimari; farklı problem boyutlarına, amaçlanan uygulamaya ve hedef alınan FPGA'ya bağlı olarak uyarlanabilecek şekilde ölçeklenebilir olarak tasarlanmıştır. Gerçekleştirilen donanım bir FPGA üzerinde sentezlenmiş ve performansı değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar; önerilen tasarımın yüksek seyreklikteki sinyaller için literatürdeki mevcut çalışmalara göre daha hızlı geri çatma sürelerine ulaştığını göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Compressive sensing (CS) is a prominent signal processing method that allows signal acquisition and recovery from fewer samples than the Nyquist- Shannon sampling theory dictates. Two basic conditions to proper recovery of the sub-sampled signals are the sparsity of the signal and the randomness of the sensing mechanism. Applications incorporating real-time signals greatly benefit from the CS as most signals show sparsity in some transform domain. Disadvantage of the CS method is that it requires complex reconstruction algorithms to recover the original signal from the obtained samples. Since the software implementations are not suitable for the practical real-time applications, overcoming this problem makes it necessary to utilize hardware accelerators for the task. In this thesis, a novel hardware architecture that realizes the Orthogonal Matching Pursuit (OMP) algorithm is proposed. The proposed architecture is designed to be scalable and can be adjusted to different problem size depending on the application and the target device. Parallel processing is used to reduce the latency of the design in applicable stages of the algorithm. Implemented hardware is synthesized and verified on an FPGA to evaluate the performance. Experimental results indicate that the proposed design achieves faster reconstruction times than the prior FPGA implementations for the signals that show high sparsity.
Benzer Tezler
- Leon3 mikroişlemcisi tabanlı sistem tasarımı
Leon3 microprocessor based system design
AHMET ÇAĞRI BAĞBABA
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. SIDDIKA BERNA ÖRS YALÇIN
- Design and FPGA implementation of matrix transforms for image and video processing
Başlık çevirisi yok
İSA SERVAN UZUN
- Design of a cellular neural network emulator and its implementation on an FPGA device
Bir hücresel sinir ağı emülatörünün tasarlanması ve FPGA üzerinde gerçeklenmesi
NERHUN YILDIZ
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU
- Radar sinyal işleme algoritmalarının FPGA ve GPU üzerinde uygulanmasının başarım analizi
Performance analysis of implementation of radar signal processing algorithms on FPGA and GPU
MUHAMMET ÖZGÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ ERGİN
- Evrişimsel sinir ağlarının FPGA üzerindehızlı ve kaynak verimli kısmi yapılandırma tabanlı gerçeklenmesi
Fast and resource efficient implementation of convolutional neural networks on FPGA based on partial reconfiguration
HADEE MAD-A-DUM
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ