Разработка математических методов моделирования модулярного нейропроцессора цифровой обработки сигналов

ОГЛАВЛЕНИЕ
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР МЕТОДОВ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ
СИГНАЛОВ
1.1. Анализ требований, предъявляемых к вычислениям задач цифровой обработки сигналов.
1.2. Обоснование необходимости применения нетрадиционных информационных технологий для цифровой обработки сигналов
1.3. Цифровая обработка сигналов на современной вычислительной базе.
1.4. Применение модулярной арифметики для цифровой обработки сигналов.
1.5. Критерии оценки качества вычислительных и алгоритмических средств. Постановка задачи исследований
1.6. Выводы.
2. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ
МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ БАЗИСНЫХ
НЕМОДУЛЬНЫХ ОПЕРАЦИЙ МОДУЛЯРНОЙ АРИФМЕТИКИ,
РЕАЛИЗОВАННЫХ НА ОСНОВЕ УНИВЕРСАЛЬНОЙ
ПОЗИЦИОННОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ
2.1. Математическая модель модулярной алгебры.
2.2. Выбор универсальной позиционной характеристики чисел для быстрого выполнения немодульных процедур.
2.3. Разработка ускоренных методов и алгоритмов выполнения базисных немодульных процедур.
2.4. Разработка метода расширения базы системы остаточных классов
2.5. Разработка матрицы связности для отображения позиционных и непозиционных числовых систем.
2.6. Выводы
3. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОКРУГЛЕНИЯ,
МАСШТАБИРОВАНИЯ И ДЕЛЕНИЯ ЧИСЕЛ В МОДУЛЯРНОЙ
АРИФМЕТИКЕ.
3.1. Деление с нулевым остатком
3.2. Масштабирование целых положительных чисел.
3.3. Математические модели масштабирования целых отрицательных чисел
3.4. Разработка метода и алгоритма основного модулярного деления .
3.5. Выводы.
4. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОСНОВНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ
МОДУЛЕЙ МОДУЛЯРНОГО НЕЙРОПРОЦЕССОРА ЦИФРОВОЙ
ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ.
4.1. Обобщенная вычислительная модель модулярного нейропроцессора цифровой обработки сигналов
4.2. Моделирование процессов в нейронных сетях конечного кольца.
4.3. Моделирование корректирующих свойств кодов системы остаточных классов нейронными сетями Хопфилда и Хэмминга
4.4. Математическое моделирование переходных процессов в нейронных сетях Хопфилда и Хэмминга при исследовании корректирующих свойств кодов СОК.
4.5. Сравнительная оценка производительности модулярного нейропроцессора при различных соотношениях модульных и немодульных операций
4.6. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. iv
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ