On the implementation of cellular wave computing methods by hardware learning

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Beitragende

  • Gunter Geis - , Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main (Autor:in)
  • Frank Gollas - , Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main (Autor:in)
  • Ronald Tetzlaff - , Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main (Autor:in)

Abstract

Adaptive signal processing on Cellular Nonlinear Networks (CNN) based electronic devices is an exciting challenge, which needs a fast and robust parameter adaptation. In this contribution implementations and the analysis of optimisation algorithms will be proposed and discussed using the EyeRIS™hardware system with an embedded ACE16kv2 focal plane processor having 128 × 128 cells. The parameter training performance will be analysed in detail.

Details

OriginalspracheEnglisch
Titel2007 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)
Seiten2930-2933
Seitenumfang4
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2007
Peer-Review-StatusJa
Extern publiziertJa

Publikationsreihe

ReiheProceedings - IEEE International Symposium on Circuits and Systems
ISSN0271-4310

Konferenz

TitelIEEE International Symposium on Circuits and Systems 2007
KurztitelISCAS 2007
Dauer27 - 30 Mai 2007
Webseite
StadtNew Orleans, LA
LandUSA/Vereinigte Staaten

Externe IDs

ORCID /0000-0001-7436-0103/work/173513961

Schlagworte

ASJC Scopus Sachgebiete

Schlagwörter

  • Cellular nonlinear networks, EyeRIS visual system, Intelligent sensors, Optimisation algorithm