Méthodologie de Conception d'une Implémentation Matérielle d'un algorithme par l'Analyse en Composantes Indépendantes pour la Séparation de Signaux

Dans cet article on a proposé une méthodologie de conception d'une implémentations matériels afin d'optimisé un algorithme d'apprentissage des réseaux de neurones en utilisant l'analyse en composantes indépendantes (ACI) pour la séparation des signaux. L'objectif de la conception est de permettre la réalisation d'une architecture d'implémentation qui consomme mois de ressources matériels dans les circuits FPGA. L'utilisation du critère de la règle d'arrêt sur l'ajustement des poids synaptiques nous a permis l'optimisation d'une architecture matérielle tour en préservant des performances minimales de la séparation de signaux. L'optimisation de l'algorithme par l'analyse en composantes indépendantes nous a permit d'obtenir une architecture matérielle moins complexe avec un ajustement efficace des poids synaptiques