Arşiv logosu
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
Arşiv logosu
  • Koleksiyonlar
  • Sistem İçeriği
  • Analiz
  • Talep/Soru
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
  1. Ana Sayfa
  2. Yazara Göre Listele

Yazar "Çavuşlu, Mehmet Ali" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Hardware implementation of discrete wavelet transform and inverse discrete wavelet transform on FPGA
    (2010) Çavuşlu, Mehmet Ali; Karakaya, Fuat
    In this paper, hardware implementation of the Discrete Wavelet Transform (DWT) and Inverse Discrete Wavelet Transform (IDWT) based on FPGA is explained. DWT and IDWT algorithms are implemented on the Altera Cyclone-II FPGA. Filtering processes of rows and columns are seriatim applied as in level-by-level architecture. But both addressing for read/write and DWT/IDWT processes are implemented via only one filter by checking kind of filter to be applied. This usage has got advantages of both elapsed times for read/write processes and cost of hardware area. Implementation DWT and IDWT on the hardware is required only 2% hardware area with this approximation. ©2010 IEEE.
  • Yükleniyor...
    Küçük Resim
    Öğe
    Yapay sinir ağları eğitiminin gradyen tabanlı ve global arama algoritmaları ile FPGA üzerinde donanımsal gerçeklenmesi
    (Niğde Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü, 2013) Çavuşlu, Mehmet Ali; Karakaya, Fuat
    Yapay sinir ağları (YSA), sistem giriş ve çıkışları arasındaki karmaşık ilişkiyi etkili bir şekilde modelleyebilme yeteneği ile bilimsel çalışmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Güncel çalışmalarda YSA eğitiminde gradyen tabanlı algoritmaların yanında global arama özelliğine sahip algoritmalar da kullanılmaktadır. Bu çalışmada, gradyen tabanlı algoritmalardan geriye yayılım (GY) ve Levenberg & Marquardt (LM) algoritmaları ile sezgisel arama özelliğine sahip algoritmalardan parçacık sürü optimizasyon (PSO) ve yapay arı koloni (YAK) algoritmaları kullanılarak YSA eğitimi FPGA üzerinde donanımsal olarak gerçeklenmiştir. Gerçeklemelerde sağlamış olduğu dinamiklik ve hassasiyetten ötürü IEEE 754 kayan noktalı sayı formatı kullanılmıştır. FPGA üzerinde YSA gerçeklemesinde en kritik aşama olan aktivasyon fonksiyonunun gerçeklenmesinde matematiksel yaklaşımlar tercih edilmiştir. Donanımsal gerçeklemeler dinamik sistem tanıma ve araç plaka bölgesi belirleme problemleri kullanılarak test edilmiştir. Eğitilen YSA'lar eğitim fazında ağa gösterilmeyen girişçıkış örnekleri ile test edilmiş ve her örnek için yukarıda bahsi geçen algoritmaların YSA eğitimindeki başarım oranları kıyaslamalı olarak verilmiştir.

| Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi | Kütüphane | Açık Erişim Politikası | Rehber | OAI-PMH |

Bu site Creative Commons Alıntı-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile korunmaktadır.


Merkez Yerleşke Bor Yolu 51240, Niğde, TÜRKİYE
İçerikte herhangi bir hata görürseniz lütfen bize bildirin

DSpace 7.6.1, Powered by İdeal DSpace

DSpace yazılımı telif hakkı © 2002-2026 LYRASIS

  • Çerez Ayarları
  • Gizlilik Politikası
  • Son Kullanıcı Sözleşmesi
  • Geri Bildirim