學位論文
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Item 以Memetic Algorithm為基礎的向量量化器在可程式化系統晶片上之實現(2009) 翁聖凱; Sheng-Kai Weng本論文提出一個以Memetic Algorithm(MA)為基礎的向量量化器(VQ)硬體架構；此架構中以steady-state Genetic Algorithm (GA)做全域搜尋，並採用C-means演算法進行局部改善；硬體架構中包含族群記憶體單元(population memory unit)、交配突變單元(crossover and mutation unit)、C-means單元以及生存測試更新單元( survival test and update unit)；在架構中採用了以移位暫存器(Shift register)為基礎的交配突變單元，來加快交配突變運算的執行。除此之外，設計了一個pipeline架構來實現C-means單元；最後將MA電路結合軟核心(softcore)CPU並實際測量硬體電路效能。實驗的結果顯示，所提出的向量量化器(VQ)硬體架構對於VQ的最佳化是擁有高效能表現以及少量計算時間的優點。Item 以多核心系統架構為基礎在可程式化系統晶片中實現島嶼式基因演算法(2009) 洪鵬傑本研究為向量量化器的設計提出一個島嶼式(分散式)基因演算法的架構。研究中以多核心的系統架構為基礎，而為了獨立的基因演化過程，每一個島嶼分別都包含著一個硬體加速器以及一個softcore處理器。而島嶼之間的相互基因移民是採用一個共享的on-chip RAM，而這個on-chip RAM被一個硬體mutex給控制著以避免發生資料存取誤用。這樣為硬體實現分散式基因演算法提供了一個簡單以及具有彈性的移民機制。實驗數據顯示了我們所提出的硬體架構相對於其對應的軟體模擬系統擁有較低的計算時間。Item 向量量化器與可變長度編碼法則應用於物聯網量測之研究(2018) 黃得榮本研究運用資料壓縮技術，促使資料傳輸量降低，減少頻寬與功率消耗，間接節省系統建置成本與維護成本；本研究的資料壓縮流程共有兩道程序，首先使用向量量化器將感測資料進行壓縮，接著利用可變長度編碼法則，將壓縮失真再進行壓縮，使得通過兩道壓縮程序的感測資料，能夠完整還原，為無失真壓縮；也可以單獨行使向量量化器進行壓縮，為失真壓縮。 無失真壓縮能夠應用在所有的物聯網量測，實用性廣泛，不過壓縮率較低；失真壓縮的應用範圍，局限於部分能夠容許誤差的物聯網量測，實用性狹隘，但是壓縮率較高。 本研究將壓縮法則應用於溫度量測與細懸浮微粒量測，並說明系統裝設之流程，解釋及分析實驗參數的選擇方式。 本論文於最後進行本法則的效能評估，證明本法則的碼簿具有較低的儲存所需位元組，同時本法則也有效的降低了平均每天傳送位元數。Item 於可程式化系統晶片平台實現向量量化器快速碼字搜尋硬體電路之研究(2005) 魏文港; Wen-Kang , Wei本論文針對向量量化器（VQ）編碼端的硬體實現提出了一個新的VLSI架構，採用部分距離搜尋（PDS）演算法作為編碼端最佳碼字搜尋的法則。在大多數的軟體應用中，部份距離搜尋演算法可以適度的加速碼字搜尋。本論文提出的新部份距離搜尋演算法適合硬體實現，使用子空間搜尋（Subspace search）、位元平面縮減（Bitplane reduction）和多係數累積（Multiple-coefficient accumulation）三種技術來有效的降低面積複雜度（Area complexity）以及計算latency（Computation latency）。多模組架構的PDS專用硬體電路可以同時針對不同的輸入向量進行編碼，以達到更進一步的編碼加速。我們提出的硬體架構被內嵌於軟體核心中央處理器（Softcore CPU）來進行實際的效能量測。實驗結果顯示出我們的架構提供了一個符合成本效益的向量量化器編碼系統硬體實作解決方案，並且擁有高吞吐量（throughput）和高正確性（fidelity）。