學位論文

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    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。
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    以FPGA電路實現基因向量量化器設計之研究
    (2008) 林定寬; Ting-Kuan Lin
    本論文提出一個新的基因向量量化器(VQ)硬體電路架構,並且利用FPGA開發板實現;此架構是根據Steady-State Genetic Algorithm (GA)所設計而成;此電路包含了族群記憶體單元(population memory unit)、交配突變單元(crossover and mutation unit)、適應值計算單元(fitness evaluation unit)以及生存測試更新單元( survival test and update unit);要強調的是,為了降低面積複雜度(Area Cost),本架構只使用一塊族群記憶體,而且交配突變單元會同時執行來加快電路計算效能;除此之外,更設計了一個利用DMA Controller的Pipeline架構來完成適應值計算單元,並且設計了一個適合做生存測試更新單元的硬體排序電路;最後利用SOPC系統實現並實際測量硬體電路效能;實驗的結果顯示了此基因向量量化器(VQ)硬體電路對於VQ的最佳化是擁有高效能表現以及較少計算時間的優點。