SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Cong Shan)
 

Sökning: WFRF:(Cong Shan) > A Square-Root-Free ...

A Square-Root-Free Matrix Decomposition Method for Energy-Efficient Least Squares Computation on Embedded Systems

Ren, Fengbo (författare)
Zhang, Chenxin (författare)
Lund University,Lunds universitet,Institutionen för elektro- och informationsteknik,Institutioner vid LTH,Lunds Tekniska Högskola,Department of Electrical and Information Technology,Departments at LTH,Faculty of Engineering, LTH
Liu, Liang (författare)
Lund University,Lunds universitet,Institutionen för elektro- och informationsteknik,Institutioner vid LTH,Lunds Tekniska Högskola,Department of Electrical and Information Technology,Departments at LTH,Faculty of Engineering, LTH
visa fler...
Xu, Wenyao (författare)
Öwall, Viktor (författare)
Lund University,Lunds universitet,Institutionen för elektro- och informationsteknik,Institutioner vid LTH,Lunds Tekniska Högskola,Department of Electrical and Information Technology,Departments at LTH,Faculty of Engineering, LTH
Markovic, Dejan (författare)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2014
2014
Engelska.
Ingår i: IEEE Embedded Systems Letters. - 1943-0663. ; 6:4, s. 73-76
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • QR decomposition (QRD) is used to solve least squares (LS) problems for a wide range of applications. However, traditional QR decomposition methods, such as Gram-Schmidt (GS), require high computational complexity and non-linear operations to achieve high throughput, limiting their usage on resource-limited platforms. To enable efficient LS computation on embedded systems for real-time applications, this paper presents an alternative decomposition method, called QDRD, which relaxes system requirements while maintaining the same level of performance. Specifically, QDRD eliminates both the square-root operations in the normalization step and the divisions in the subsequent backward substitution. Simulation results show that the accuracy and reliability of factorization matrices can be significantly improved by QDRD, especially when executed on precision-limited platforms. Furthermore, benchmarking results on an embedded platform show that QDRD provides constantly better energy-efficiency and higher throughput than GS-QRD in solving LS problems. Up to 4 and 6.5 times improvement in energy-efficiency and throughput respectively can be achieved for small-size problems.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering (hsv//eng)

Nyckelord

QR decomposition
least squares problem
matrix factorization
computational complexity
energy efficiency

Publikations- och innehållstyp

art (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Ren, Fengbo
Zhang, Chenxin
Liu, Liang
Xu, Wenyao
Öwall, Viktor
Markovic, Dejan
Om ämnet
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
Artiklar i publikationen
IEEE Embedded Sy ...
Av lärosätet
Lunds universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy