支持向量机在DSP中的实现方法研究

摘要：

支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性和高维模式识别问题中表现出了许多独特优势;为实现支持向量机的实时应用,提出了基于TMS320C6711DSP芯片的支持向量机的设计和实时实现方案,给出了支持向量机在模式识别中的实时应用模型和具体的硬件电路框图,对具体的硬件接口和软件编写进行了阐述;经系统仿真,该实现方法具有较好的可靠性和快速性,可以满足支持向量机的实时实现要求.

关键词：支持向量机、统计学习理论、数字信号处理器、模式识别

所属期刊栏目：15

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：76-78