Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634558)
Контекстум
.
Инженерный журнал: наука и инновации  / №11 2013

Алгоритм параллельной агрегации данных для визуализации данных о вербальном и невербальном поведении человека (50,00 руб.)

0   0
Первый авторКнязев
ИздательствоМ.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана
Страниц14
ID276715
АннотацияРассмотрен метод визуализации поведения человека вербальной и невербальной форм, представляющих собой данные большого объема. Приведены модель и алгоритм визуализации этих данных с использованием метода параллельной агрегации. Предложена агрегирующая функция, выполняющая поиск экстремумов блоков данных с помощью модернизированного алгоритма «reduction tree», что позволяет приблизить сложность алгоритма к минимальной. Оптимизация осуществлена за счет отображения данных в глобальную память видеопроцессора, большей нагрузки каждого потока и использования меньшего количества потоков в одном блоке. Представлены результаты сравнительного анализа пропускной способности центрального процессора и двух типов графического процессора, выполняющих предложенный алгоритм.
УДК004.9
Князев, Б.А. Алгоритм параллельной агрегации данных для визуализации данных о вербальном и невербальном поведении человека / Б.А. Князев // Инженерный журнал: наука и инновации .— 2013 .— №11 .— URL: https://rucont.ru/efd/276715 (дата обращения: 18.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

УДК 004.9 Алгоритм параллельной агрегации данных для визуализации данных о вербальном и невербальном поведении человека © Б.А. Князев МГТУ им. <...> Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия Рассмотрен метод визуализации поведения человека вербальной и невербальной форм, представляющих собой данные большого объема. <...> Приведены модель и алгоритм визуализации этих данных с использованием метода параллельной агрегации. <...> Предложена агрегирующая функция, выполняющая поиск экстремумов блоков данных с помощью модернизированного алгоритма «reduction tree», что позволяет приблизить сложность алгоритма к минимальной. <...> Оптимизация осуществлена за счет отображения данных в глобальную память видеопроцессора, большей нагрузки каждого потока и использования меньшего количества потоков в одном блоке. <...> Представлены результаты сравнительного анализа пропускной способности центрального процессора и двух типов графического процессора, выполняющих предложенный алгоритм. <...> Ключевые слова: визуализация данных, биометрические данные, данные большой размерности, графический процессор, снижение размерности. <...> Вербальное и невербальное поведения могут рассматриваться как процессы, изменяющиеся во времени. <...> Таким образом, из теоремы Котельникова следует, что для исключения значительных потерь исходного сигнала частота дискретизации исследуемых в данной работе невербальных и вербальных сигналов должна быть ≥ 25 кадров/с и ≥ 10 КГц соответственно. <...> Длительность исследований, записанных на видео-и/или аудионосители, может достигать нескольких часов. <...> Следовательно, количество отсчетов данных для визуализации N  равно объему данных N : N = 3600 F L точек, <...> Количество точек для отображения при стандартной частоте дискретизации аудиосигнала Fдискр = 11025 Гц и длительности аудиоматериала L = 5 ч: N = 3600·11025·5 = 2·108 точек. <...> При этом оценка использования ресурсов ЭВМ, применяемых для визуализации, показала, что при объеме данных всего 100 Кб, их отображение <...>

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
.
.