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Beschreibung
Fundamentals algorithms for SIMD and MIMD hypercubes are developed. These include algorithms for such problems as data broadcasting, data sum, prefix sum, shift, data circulation, data accumulation, sorting, random access reads and writes and data permutation. The fundamental algorithms are then used to obtain efficient hypercube algorithms for matrix multiplication, image processing problems such Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
18.10.1990
Sprache
Englisch
EAN
9780387973227
Herausgeber
Springer US
Serien- oder Bandtitel
Bilkent University Lecture Series
Sonderedition
Nein
Autor
Sanjay Ranka
Seitenanzahl
237
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
with Applications to Image Processing and Pattern Recognition
Schlagwörter
clustering, template, pattern recognition, programming, image processing, algorithm, algorithms, pattern
Thema-Inhalt
UYQP - Mustererkennung
UYT - Bildverarbeitung
UYQV - Maschinelles Sehen, Bildverstehen
TTBM - Bilderfassungssysteme und -technologie
UYS - Signalverarbeitung
TJK - Nachrichtententechnik, Telekommunikation
UMZ - Software Engineering
UL - Betriebssysteme
UMB - Algorithmen und Datenstrukturen
Inhaltsverzeichnis
1 Introduction.- 1.1 Parallel Architectures.- 1.2 Embedding In A Hypercube.- 1.3 Performance Measures.- 2 Fundamental Operations.- 2.1 Data Broadcasting.- 2.2 Window Broadcast.- 2.3 Data Sum.- 2.4 Prefix Sum.- 2.5 Shift.- 2.6 Data Circulation.- 2.7 Even, Odd, And All Shifts.- 2.8 Consecutive Sum.- 2.9 Adjacent Sum.- 2.10 Data Accumulation.- 2.11 Rank.- 2.12 Concentrate.- 2.13 Distribute.- 2.14 Generalize.- 2.15 Sorting.- 2.16 Random Access Read.- 2.17 Random Access Write.- 2.18 BPC Permutations.- 2.19 Summary.- 3 SIMD Matrix Multiplication.- 3.1 n3 Processors.- 3.2 n2 Processors.- 3.3 n2r, 1? r ? n Processors.- 3.4 r2, 1? r ? n Processors.- 3.5 Summary.- 4 One Dimensional Convolution.- 4.1 The Problem.- 4.2 O(M) Memory Algorithms.- 4.3 O(1) Memory MIMD Algorithm.- 4.4 O(l) Memory SIMD Algorithm.- 5 Template Matching.- 5.1 The Problem.- 5.2 General Square Templates.- 5.3 Kirsch Motivated Templates.- 5.4 Medium Grain Template Matching.- 6 Hough Transform.- 6.1 Introduction.- 6.2 MIMD Algorithm.- 6.3 SIMD Algorithms.- 6.4 NCUBE Algorithms.- 7 Clustering.- 7.1 Introduction.- 7.2 NM Processor Algorithms.- 7.3 Clustering On An NCUBE Hypercube.- 8 Image Transformations.- 8.1 Introduction.- 8.2 Shrinking and Expanding.- 8.3 Translation.- 8.4 Rotation.- 8.5 Scaling.- 9 SIMD String Editing.- 9.1 Introduction.- 9.2 Dynamic Programming Formulation.- 9.3 Shared Memory Parallel Algorithm.- 9.4 SIMD Hypercube Mapping.- References.
Höhe
0 mm
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