Alan Programlanabilir Kapı Dizileri (Field Programmable Gate Array-FPGA) programlanabilir sayısal bloklar ve bağlantılarını içeren cihazlar olup çok esnek ve hızlı çalışabilme özelliklerine sahiptir. Programlanabilen bu sayısal kapılar sayesinde karmaşık tasarımlar kolay bir şekilde geliştirilebilmektedir. FPGA’lar küçük boyutlarda olup bilgisayardan bağımsız mobil olarak ve bilgisayarlardan daha yüksek hızlarda çalışabilmektedirler. Veri madenciliğinin görevlerinden biri olan sınıflandırma probleminin çözümü için geliştirilmiş önemli makine öğrenimi algoritmalarından biri Destek Vektör Makineleri’ dir. Literatürde Destek Vektör Makineleri’ nin diğer birçok tekniğe göre daha başarılı sonuçlar verdiği kanıtlanmıştır. Tümör analizi, yüz tanıma, robotik göz oluşturma gibi konular, araştırmacıların görüntü işleme alanında yoğun olarak üzerinde çalıştıkları güncel, önemli ve zor problemlerden bazılarıdır. Bilgisayarda yapılan tümör analizinde, grafik ve resimlerin işlenmesinde yavaş işlem yapma ve aynı zamanda mobil olmama sorunlarından, FPGA donanımı ile görüntü işlemede bu sorunların üstesinden gelinmektedir. Bu çalışmada FPGA donanımında çalışan destek vektör makinası kullanılarak daha gerçekçi tümör analizi yapılarak tümörlü bölgelerin bulunması ve gerekli analiz sonuçlarının gösterilmesi amaçlanmaktadır. Böylece sağlık alanında da kullanılabilecek yararlı bir donanımın tasarımı gerçekleştirilecektir. Dolayısıyla gömülü sistemlerle anlatılan bu işlem süreçlerini gerçekleştiren çalışma sayısı çok az olduğundan çalışma özgün değer taşımaktadır. Buna ek olarak, FPGA’ ya özgü donanım tanımlama dillerinden biri olan Çok Yüksek Hızlı Tümleşik Devre Tanımlama Dili (Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language- VHDL) kullanılacaktır. Bölütleme sonucunun değerlendirilmesi için Uniformity Measure (UM) kullanılmıştır. UM değerlendirme sonucunun başarılı olduğu görülmüştür.
Anahtar Kelimeler: Alan Programlanabilir Kapı Dizileri, FPGA, çok yüksek hızlı tümleşik devre tanımlama dili, vhdl, segmentasyon, destek vektör makinesi
SYNTHESIS AND FPGA–IMPLEMENTATION BASED NEURAL TECHNIQUE OF A NONLINEAR ADC MODEL
