Genetic optimization phase converters number

Proposed a method of optimizing the number of phases of the parametric transducer using RLC-chain and a genetic algorithm that allows the most approximate shape of the transducer output signal to an ideal three-phase voltage

Mathematical model of thyristor’s system control of DC motor with independent excitation

The result of the research in this article is a mathematical model of thyristor’s system control of DC motor with independent excitation, which includes containing controlled three-phase rectifier. The nonlinear characteristics of transformer’s magnetization was being taken into account. Tyristors’ work in shown by means of a scheme of an ideal ke

Optimization of system parameters controlling electric furnace temperature using genetic algorithms

The optimization of the parameters of the electric furnace temperature control was considered. The optimization was executed using genetic algorithms. The model takes into account nonlinearity, which is connected with the penetration of heat. Also, it is connected with losses of heat due to convection and radiation. The genetic algorithm determines the selection of parameters of the mathematical model in which the system accurately reproduces the input action

Виявлення закономірностей параметрів Ateb-Габора при фільтрації біометричних зображень

The study has developed a new image filtering method based on Ateb-Gabor. The method involves the well-known Gabor filter that helps convert images with clear contours. Therefore, this method is applicable to biometric images where the creation of clear contours is particularly relevant. During Gabor filtration, the image is transformed by multiplying the harmonic function by the Gaussian function. Ateb-functions are a generalization of elementary trigonometry and, accordingly, have greater functionality for known harmonic functions.Ateb-Gabor filtering makes it possible to change the intensity of the whole image as well as intensity in certain ranges and thus gives more contrast to certain areas of an image. Ateb-functions are changed by two rational parameters, and this provides flexible control of the filtering. Research has been made on the properties of Ateb-functions as well as the possibility of changing the amplitude and the frequency of alternations when filtering by the Ateb-Gabor. The development of filtration is based on a two-dimensional Ateb-Gabor; its dependencies have been analyzed and appropriate experiments have been performed. The relationship between the frequency and the width of the Ateb-Gabor filter has been determined, which has made it possible to produce filters for finding edges of objects with different frequencies and sizes.Appropriate software has been developed for python filtering without the use of third-party libraries that are associated with image processing. Fingerprints were filtered using the developed Ateb-Gabor filter. The effectiveness of its use is shown to consist in forming more combinations of processed images. The results of numerous experiments demonstrate a successful selection of edges in an image based on the parameters of the Ateb-Gabor filter.Разработан новый метод фильтрации изображений на основании Ateb-Габора. Метод основан на известном фильтре Габора, который позволяет преобразовать изображения с четкими контурами. Поэтому данный метод применяется к биометрическим изображениям, где создание четких контуров является особенно актуальным. При фильтрации Габором происходит преобразование изображения путем умножения гармонической функции на функцию Гаусса. Ateb-функции являются обобщением элементарной тригонометрии, и, соответственно, имеют большую функциональность для известных гармонических функций. Фильтрация Ateb-Габора позволяет изменять интенсивность всего изображения, а также интенсивность в определенных диапазонах, и таким образом, сделать определенные участки изображения контрастнее. Ateb-функции изменяются от двух рациональных параметров, а это, в свою очередь, дает гибкое управление фильтрацией. Исследованы свойства Ateb-функции, а также возможности изменения амплитуды, частоты колебаний при фильтрации Ateb-Габором. Показано развитие фильтрации на основе двухмерного Ateb-Габора. Эти зависимости проанализированы и сделаны соответствующие эксперименты. Осуществлено определение соотношения между частотой и шириной фильтра Ateb-Габора, что позволило выполнять фильтры для нахождения краев объектов с различными частотами и размерами. Разработано соответствующее программное обеспечение для фильтрации с помощью python без использования сторонних библиотек, связанных с обработкой изображений. Отпечатки пальцев отфильтрованы с помощью разработанного фильтра Ateb-Габора. Показана эффективность его использования, которая заключается в формировании большего количества комбинаций обработанных изображений. Результаты многочисленных экспериментов демонстрируют успешное выделение краев на изображении на основании полученных в работе параметров фильтра Ateb-ГабораРозроблено новий метод фільтрації біометричних зображень на основі Ateb-Габора. Метод базується на загальновідомому фільтрі Габора та дозволяє перебудовувати зображення із чіткішими контурами. Тому даний метод має застосування до біометричних зображень, де створення чітких контурів є особливо актуальне. При фільтрації Габором відбувається реконструкція зображення шляхом множення гармонійної функції на функцію Гауса. Ateb-функції є узагальненням елементарної тригонометрії, і, відповідно, володіють більшою функціональністю. Фільтрування Ateb-Gabor дозволяє змінювати інтенсивність всього зображення, а також інтенсивність у певних діапазонах, і таким чином зробити певні ділянки зображення контраснішими. Ateb-функції змінюються від двох раціональних параметрів, а це, в свою чергу, дає можливість гнучкіше керувати фільтрацією. Досліджено властивості Ateb-функції, а також можливості зміни амплітуди функції, частоти коливань на фільтр Ateb-Габора. Показано розвинення фільтрації на основі двовимірного Ateb-Габору. Ці залежності проаналізовані та зроблені відповідні експерименти. Здійснено визначення співвідношень між частотою та шириною фільтра Ateb-Габора, що дозволило виконувати фільтри для знаходження країв об’єктів з різними частотами та розмірами. Розроблено відповідне програмне забезпечення для фільтрації за допомогою python без використання сторонніх бібліотек, зв’язаних з обробкою зображень. Відбитки пальців відфільтровані за допомогою розробленого фільтра Ateb-Габора. Показано ефективність його використання, яке полягає у більшій кількості варіантів фільтрації опрацьованих зображень. Результати численних експериментів демонструють успішне виділення країв на зображенні на основі отриманих в роботі параметрів фільтра Ateb-Габор

Виявлення закономірностей параметрів Ateb-Габора при фільтрації біометричних зображень

The study has developed a new image filtering method based on Ateb-Gabor. The method involves the well-known Gabor filter that helps convert images with clear contours. Therefore, this method is applicable to biometric images where the creation of clear contours is particularly relevant. During Gabor filtration, the image is transformed by multiplying the harmonic function by the Gaussian function. Ateb-functions are a generalization of elementary trigonometry and, accordingly, have greater functionality for known harmonic functions.Ateb-Gabor filtering makes it possible to change the intensity of the whole image as well as intensity in certain ranges and thus gives more contrast to certain areas of an image. Ateb-functions are changed by two rational parameters, and this provides flexible control of the filtering. Research has been made on the properties of Ateb-functions as well as the possibility of changing the amplitude and the frequency of alternations when filtering by the Ateb-Gabor. The development of filtration is based on a two-dimensional Ateb-Gabor; its dependencies have been analyzed and appropriate experiments have been performed. The relationship between the frequency and the width of the Ateb-Gabor filter has been determined, which has made it possible to produce filters for finding edges of objects with different frequencies and sizes.Appropriate software has been developed for python filtering without the use of third-party libraries that are associated with image processing. Fingerprints were filtered using the developed Ateb-Gabor filter. The effectiveness of its use is shown to consist in forming more combinations of processed images. The results of numerous experiments demonstrate a successful selection of edges in an image based on the parameters of the Ateb-Gabor filter.Разработан новый метод фильтрации изображений на основании Ateb-Габора. Метод основан на известном фильтре Габора, который позволяет преобразовать изображения с четкими контурами. Поэтому данный метод применяется к биометрическим изображениям, где создание четких контуров является особенно актуальным. При фильтрации Габором происходит преобразование изображения путем умножения гармонической функции на функцию Гаусса. Ateb-функции являются обобщением элементарной тригонометрии, и, соответственно, имеют большую функциональность для известных гармонических функций. Фильтрация Ateb-Габора позволяет изменять интенсивность всего изображения, а также интенсивность в определенных диапазонах, и таким образом, сделать определенные участки изображения контрастнее. Ateb-функции изменяются от двух рациональных параметров, а это, в свою очередь, дает гибкое управление фильтрацией. Исследованы свойства Ateb-функции, а также возможности изменения амплитуды, частоты колебаний при фильтрации Ateb-Габором. Показано развитие фильтрации на основе двухмерного Ateb-Габора. Эти зависимости проанализированы и сделаны соответствующие эксперименты. Осуществлено определение соотношения между частотой и шириной фильтра Ateb-Габора, что позволило выполнять фильтры для нахождения краев объектов с различными частотами и размерами. Разработано соответствующее программное обеспечение для фильтрации с помощью python без использования сторонних библиотек, связанных с обработкой изображений. Отпечатки пальцев отфильтрованы с помощью разработанного фильтра Ateb-Габора. Показана эффективность его использования, которая заключается в формировании большего количества комбинаций обработанных изображений. Результаты многочисленных экспериментов демонстрируют успешное выделение краев на изображении на основании полученных в работе параметров фильтра Ateb-ГабораРозроблено новий метод фільтрації біометричних зображень на основі Ateb-Габора. Метод базується на загальновідомому фільтрі Габора та дозволяє перебудовувати зображення із чіткішими контурами. Тому даний метод має застосування до біометричних зображень, де створення чітких контурів є особливо актуальне. При фільтрації Габором відбувається реконструкція зображення шляхом множення гармонійної функції на функцію Гауса. Ateb-функції є узагальненням елементарної тригонометрії, і, відповідно, володіють більшою функціональністю. Фільтрування Ateb-Gabor дозволяє змінювати інтенсивність всього зображення, а також інтенсивність у певних діапазонах, і таким чином зробити певні ділянки зображення контраснішими. Ateb-функції змінюються від двох раціональних параметрів, а це, в свою чергу, дає можливість гнучкіше керувати фільтрацією. Досліджено властивості Ateb-функції, а також можливості зміни амплітуди функції, частоти коливань на фільтр Ateb-Габора. Показано розвинення фільтрації на основі двовимірного Ateb-Габору. Ці залежності проаналізовані та зроблені відповідні експерименти. Здійснено визначення співвідношень між частотою та шириною фільтра Ateb-Габора, що дозволило виконувати фільтри для знаходження країв об’єктів з різними частотами та розмірами. Розроблено відповідне програмне забезпечення для фільтрації за допомогою python без використання сторонніх бібліотек, зв’язаних з обробкою зображень. Відбитки пальців відфільтровані за допомогою розробленого фільтра Ateb-Габора. Показано ефективність його використання, яке полягає у більшій кількості варіантів фільтрації опрацьованих зображень. Результати численних експериментів демонструють успішне виділення країв на зображенні на основі отриманих в роботі параметрів фільтра Ateb-Габор

Modified Fast Inverse Square Root and Square Root Approximation Algorithms: The Method of Switching Magic Constants

Many low-cost platforms that support floating-point arithmetic, such as microcontrollers and field-programmable gate arrays, do not include fast hardware or software methods for calculating the square root and/or reciprocal square root. Typically, such functions are implemented using direct lookup tables or polynomial approximations, with a subsequent application of the Newton–Raphson method. Other, more complex solutions include high-radix digit-recurrence and bipartite or multipartite table-based methods. In contrast, this article proposes a simple modification of the fast inverse square root method that has high accuracy and relatively low latency. Algorithms are given in C/C++ for single- and double-precision numbers in the IEEE 754 format for both square root and reciprocal square root functions. These are based on the switching of magic constants in the initial approximation, depending on the input interval of the normalized floating-point numbers, in order to minimize the maximum relative error on each subinterval after the first iteration—giving 13 correct bits of the result. Our experimental results show that the proposed algorithms provide a fairly good trade-off between accuracy and latency after two iterations for numbers of type float, and after three iterations for numbers of type double when using fused multiply–add instructions—giving almost complete accuracy

Fast Calculation of Cube and Inverse Cube Roots Using a Magic Constant and Its Implementation on Microcontrollers

We develop a bit manipulation technique for single precision floating point numbers which leads to new algorithms for fast computation of the cube root and inverse cube root. It uses the modified iterative Newton–Raphson method (the first order of convergence) and Householder method (the second order of convergence) to increase the accuracy of the results. The proposed algorithms demonstrate high efficiency and reduce error several times in the first iteration in comparison with known algorithms. After two iterations 22.84 correct bits were obtained for single precision. Experimental tests showed that our novel algorithm is faster and more accurate than library functions for microcontrollers

Power Function Algorithms Implemented in Microcontrollers and FPGAs

The exponential function ax is widespread in many fields of science. Its calculation is a complicated issue for Central Processing Units (CPUs) and Graphics Processing Units (GPUs), as well as for specialised Digital Signal Processing (DSP) processors, such as Intelligent Processor Units (IPUs), for the needs of neural networks. This article presents some simple and accurate exponential function calculation algorithms in half, single, and double precision that can be prototyped in Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs). It should be noted that, for the approximation, the use of effective polynomials of the first degree was proposed in most cases. The characteristic feature of such algorithms is that they only contain fast ‘bithack’ operations (‘bit manipulation technique’) and Floating-Point (FP) addition, multiplication, and (if necessary) Fused Multiply-Add (FMA) operations. We published an article on algorithms for this class of function recently, but the focus was on the use of approximations of second-degree polynomials and higher, requiring two multiplications and two additions or more, which poses some complications in FPGA implementation. This article considers algorithms based on piecewise linear approximation, with one multiplication and one addition. Such algorithms of low complexity provide decent accuracy and speed, sufficient for practical applications such as accelerators for neural networks, power electronics, machine learning, computer vision, and intelligent robotic systems. These are FP-oriented algorithms; therefore, we briefly describe the characteristic parameters of such numbers