انجمن کامپیوتر ایران

مسأله تست مدارهای دیجیتال و آزمایش صحت کارکرد آنها خصوصا در مدارهای مجتمع با اندازه بسیار وسیع (VLSI) از اهمیت بسیاری برخوردار است. در این مقاله طول تست مربوط به نمونه‌های ضد تصادفی برای N بار تشخیص اشکالات موجود در مدارهای VLSI تحلیل گردیده و با کمک تکنولوژی خود آزمایشی داخلی(BIST) مورد ارزیابی و اندازه‌گیری قرار‌گرفته است. سپس این شیوه تست روی مدار سنجش ISCAS85 C432 شبیه‌سازی شده و نتایج آن با محاسبات انجام گرفته مقایسه شده است.

تبدیل حوضچه یک ابزار شناخته شده برای ناحیه‌بندی تصویر است. این تبدیل در ناحیه بندی تصاویری که شامل بافت نباشند کارایی نسبتاً خوبی دارد. اما در ناحیه‌بندی تصاویر منظره که اغلب شامل مقداری بافت نیز هستند کارایی خوبی ندارد و منجر به تولید نواحی اضافی می‌شود. در این مقاله روشی برای ناحیه بندی تصاویر منظره با استفاده از تبدیل حوضچه پیشنهاد شده است. در این روش تبدیل حوضچه روی تصویری اعمال می شود که از روی تصویر اصلی بدست آمده و درآن مرز اشیاء نسبت به تصویر اصلی برجسته شده‌اند. به منظور برحسته‌سازی مرز اشیاء، مقادیر گرادیان شدت روشنایی تصویر در سه مقیاس مختلف بدست آمده و بعد از اعمال آستانه جمع وزن‌دار آنها محاسبه شده است. برای محاسبه‌ی مقادیر گرادیان شدت روشنایی یک مدل فرضی از کورتکس اولیه‌ی بینایی ارائه شده است. نتایج پیاده‌سازی نشان دهنده‌ی کارایی موثر روش پیشنهادی در ناحیه‌بندی تصاویر منظره است.

روش‌های آماری مانند مدل مخفی مارکوف به خوبی در مسائل بازشناسی گفتار مورد استفاده قرار گرفته‌اند. اخیراً این متدها در بازشناسی دست نوشته نیز بکار گرفته شد ه‌اند. در این مقاله یک روش مبتنی بر گروه‌بندی، جهت بازشناسی حروف مجزای بر خط فارسی مستقل از نویسنده، ارائه می‌شود. مدل‌سازی با استفاده از مدل مخفی مارکوف انجام می‌پذیرد و ویژگی‌های متعددی از دنباله نقاط نمونه‌برداری شده از حروف دست نوشته، جهت تخمین پارامترها، استخراج شده است. آزمایشات مختلفی با ویژگی‌های متفاوت دنباله نقاط و توپولوژی‌های گوناگون مدل مخفی مارکوف با استفاده از روش مبتنی بر گروه‌بندی و روش مبتنی بر هر یک از حروف انجام گرفته و نتایج و تاثیر آنها بر دقت بازشناسی گزارش شده است. با گروه‌بندی حروفی که حرکات دست هنگام نوشتن آن‌ها مشابه است و مدل‌سازی هر گروه، درصد خطای بازشناسی نسبت به روشی که در آن برای هر یک از حروف، مدلی ایجاد می شود، 25,63 درصد کاهش یافته است. بهترین نتیجه با استفاده از ویژگی‌های مشتق زمانی مرتبه اول مولفه‌های افقی و عمودی نقاط روی محورهای مختصات و تفاضل زوایای نقاط پی در پی، به‌دست آمده است.

سیستم‌های بهبود گفتار مبتنی بر موجک موفقیت خود را در عمل نشان داده اند، با استفاده از این سیستم‌ها سیگنال صوتی در هر یک از دو حوزه زمان و فرکانس با رزولوشن دلخواه تجزیه می‌گردد. سپس با استفاده از آستانه گذاری یا روش‌های فیلتر کردن اجزا سیگنال بهبود یافته بازسازی می‌گردد. در مقاله حاضر یک چارچوب مناسب برای حذف نویز با استفاده از تبدیل موجک پیشنهاد شده است که در آن پیچیدگی محاسباتی با استفاده از روش WOLA محدود شده است. نتایج بهبود گفتار و ارزیابی تعداد محاسبات، نشان می‌دهند که بکارگیری بانک فیلترWOLA نه تنها سبب کاهش محاسبات سیستم حذف نویز مبتنی بر موجک می‌گردد، بلکه کیفیت سیگنال بهبود یافته را نیز به خوبی حفظ می‌کند. درصد کاهش محاسبات با توجه به طول فریم ورودی سیستم کاهش نویز مابین ۲۶ % تا ۴۲ % می‌باشد.

تخمین بردار حرکت یکی از بحرانی‌ترین وظایف در سیستم‌های فشرده‌سازی ویدئو می‌باشد و به همین دلیل روش‌های متفاوتی برای افزایش سرعت آن ارائه شده است. این مقاله به ارائه یک معماری مبتنی بر سخت‌افزار برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های تخمین بردار حرکت می‌پردازد. به منظور ارائه یک معماری کارآمد، ابتدا الگوریتم WMBPM با توجه به هزینه پیاده‌سازی سخت افزاری بهبود داده شده است و سپس یک معماری کارآمد برای الگوریتم بهبود داده شده ارائه و ارزیابی شده است. نتایج آزمایشات انجام شده نشان می دهد که الگوریتم بهبود داده شده کارآمدتر از روش اولیه عمل می‌کند.