Рубрика «Matlab»

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 »

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 »

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 »

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 »

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 »

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 »

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 »

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 »

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 »

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 »