Adaptive RLS Algorithms Reference Implementations

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F17%3A00480100" target="_blank" >RIV/67985556:_____/17:00480100 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://sp.utia.cz/index.php?ids=results&id=dsp_1_6" target="_blank" >http://sp.utia.cz/index.php?ids=results&id=dsp_1_6</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Adaptive RLS Algorithms Reference Implementations

Popis výsledku v původním jazyce

This software presents set of adaptive recursive least squares system identification algorithms based on the Bayesian extensions of real-time adaptive system identification as well as extending the existing recursive least square adaptive algorithms for estimation of time varying parameters in the applications of acoustic signal processing. The included reference adaptive algorithms are implemented in Matlab 2016b. Algorithms serve as „golden“ reference models for the embedded implementations on dedicated processors like Arm Cortex A9 and the FPGA programmable logic accelerators in devices the Xilinx Zynq. Algorithms are numerically robust. Algorithms are implemented in double precision floating point (64bit), single precision floating point (32bit) and in logarithmic arithmetic with precision 32bit and 19bit. This software also presents adaptive recursive least squares system identification algorithms taking advantage of dynamic normalization of the core of the algorithm into the guarantied range <1-, 1> for all variables. These algorithmic cores are suitable for the fixed-point implementation (14bit).

Název v anglickém jazyce

Adaptive RLS Algorithms Reference Implementations

Popis výsledku anglicky

This software presents set of adaptive recursive least squares system identification algorithms based on the Bayesian extensions of real-time adaptive system identification as well as extending the existing recursive least square adaptive algorithms for estimation of time varying parameters in the applications of acoustic signal processing. The included reference adaptive algorithms are implemented in Matlab 2016b. Algorithms serve as „golden“ reference models for the embedded implementations on dedicated processors like Arm Cortex A9 and the FPGA programmable logic accelerators in devices the Xilinx Zynq. Algorithms are numerically robust. Algorithms are implemented in double precision floating point (64bit), single precision floating point (32bit) and in logarithmic arithmetic with precision 32bit and 19bit. This software also presents adaptive recursive least squares system identification algorithms taking advantage of dynamic normalization of the core of the algorithm into the guarantied range <1-, 1> for all variables. These algorithmic cores are suitable for the fixed-point implementation (14bit).

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

20206 - Computer hardware and architecture

Projekt

<a href="/cs/project/8A17006" target="_blank" >8A17006: (Ultra)Sound Interfaces and Low Energy iNtegrated SEnsors</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Interní identifikační kód produktu

dsp_1_6

Technické parametry

Algoritmy RLS s exponenciálním nebo směrovým zapomínáním implementované ve čtyřech aritmetikách s různou přesností a spotřebou.

Ekonomické parametry

Software porovnává speciální implementace adaptivních algoritmů identifikace stochastických systémů. Jde o implementace v dvojnásobné přesnosti, jednoduché přesnosti, logaritmické aritmetice 19 a 32bit a celočíselné aritmetice 14bit.

IČO vlastníka výsledku

67985556

Název vlastníka

Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v.v