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독립요소분석을 위한 적응학습 신경회로망 칩의 구현 = Adaptive neuro-chips for independent component analysis
서명 / 저자 독립요소분석을 위한 적응학습 신경회로망 칩의 구현 = Adaptive neuro-chips for independent component analysis / 조기석.
저자명 조기석 ; Cho, Ki-Sok
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 1999].
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MEE 99106

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초록정보

Blind signal separation by Independent Component Analysis(ICA) is very attractive tool because of its potential applications. ICA can be used in speech recognition, telecommunications and medical signal processing. One of the algorithms for ICA is Maximum Entropy based on information theory. It is very concise and efficient algorithm for hardware implementation. In this paper, I propose the chip architecture using analog CMOS technique to implement the algorithm and present the Hspice simulation results. The main issues for hardware implementation are offset problem, non-linearity and dynamic range in analog circuits. I analyze these problems and show the limitations of the algorithm and analog CMOS technique. I design and simulate the 2 × 2 network using speechlike signals. The network is modular and expansible to N × N network.

서지기타정보

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청구기호 {MEE 99106
형태사항 vii, 59 p. : 삽도 ; 26 cm
언어 한국어
일반주기 저자명의 영문표기 : Ki-Sok Cho
지도교수의 한글표기 : 박철훈
공동교수의 한글표기 : 이수영
지도교수의 영문표기 : Cheol-Hoon Park
공동교수의 영문표기 : Soo-Young Lee
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학과,
서지주기 참고문헌 : p. 53-55
주제 독립요소분석
암묵신호분리
하드웨어구현
신경회로망
Independent component analysis
Blind signal separation
Hardware implementation
Neural network
Maximum entropy
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