Keuntungan dari pemrograman moduler

Keuntungan

Keuntungan

Keuntungan dari pemrograman moduler antara lain:
1)    Pengelolaan: waktu pengembangan bisa diperpendek karena kelompok terpisah akan bekerja pada tiap modul dengan sedikit kebutuhan untuk berkomunikasi.
2)    Fleksibilitas produk: dimungkinkan untuk membuat perubahan drastis pada satu modul tanpa harus mengubah modul yang lain Continue reading

Kamar Komputer

Kriteria Modularisasi Perangkat Lunak

Kamar Komputer

Kamar Komputer

Banyak pembaca sekarang akan melihat criteria apa yang digunakan dalam tiap pemecahan. Dalam pemecahan yang pertama, criteria yang digunakan adalah membuat setiap langkah besar dalam pengolahan sebuah modul. Dalam pemecahan cara pertama, kriteria yang digunakan adalah membuat setiap langkah besar dalam pengolahan sebuah modul. Seseorang mungkin akan mengatakan bahwa untuk mendapatkan dekomposisi , seseorang harus membuat sebuah diagram alir. Ini adalah pendekatan yang paling umum untuk dekomposisi atau modularisasi. Pendekatan ini adalah sebuah pertumbuhan dari semua latihan programmer yang mengajarkan kepada kita bahwa kita harus memulai dengan sebuah diagram alir kasar dan berpindah dari sana menuju sebuah implementasi yang rinci. Flowchart adalah sebuah abstraksi yang berguna untuk system dengan orde 5000-10000 instruksi, namun ketika kita bergerak diluar tersebut, flowchart tidak terlihat cukup; beberapa tambahan diperlukan. Continue reading

rak buku

Pengantar Pemrograman Moduler

rak buku

rak

Sebuah pernyataan jelas dari filosofi pemrograman moduler bisa ditemukan dalam sebuah buku teks 1970 tentang program system oleh Gouthier dan Pont, yang dikutip berikut.
Sebuah segmentasi dari usaha proyek menjamin modularitas system. Setiap tugas membentuk sebuah modul program yang terpisah dan berbeda. Pada implementasi tiap kali modul dan masukannya dan keluarannya terdefinisi dengan baik, tidak terdapat kebingngan dalam antarmuka yang ditujukan dengan modul system lain. Pada saat keluar, integritas dari modul diuji secara independen; terdapat beberapa permasalahan penjadwalan dalam penyelarasan penyelesaian dari beberapa tugas sebelum penutupan dimulai. Akhirnya, system dipelihara dalam bentuk yang moduler, eror system dan kecacatan bisa ditelusuri sampai pada system modul khusus, sehingga membatasi cakupan dari pencarian error yang rinci. Continue reading

Pulpen

Abstrak Kriteria yang Akan digunakan dalam pemecahan system ke dalam Modul

Pulpen

Abstrak. Makalah ini membahas tentang modularisasi sebagai sebuah mekanisme untuk meningkatkan fleksibilitas dan kemampuan memahami dari sebuah sembari memungkinkan memperpendek waktu pengembangan nya. Keefektivan dari sebuah modularisasi tergantung pada criteria yang digunakan dalam membagi system ke dalam modul. Sebuah permasalahan perancangan system disajikan dan baik pemisahan konvensional dan non-konvensional dijelaskan. Ditunjukkan bahwa pemisahan non-konvensional mempunyai keuntungan berbeda untuk tujuan utama. Criteria yang digunakan dalam mendatangkan dekomposisi dibahas. Dekomposisi nonkonvensional, jika diterapkan dengan asumsi konvensional bahwa sebuah modul terdiri atas satu atau lebih sub rutin, akan kurang efisien pada banyak kasus. Sebuah pendekatan alternative pada implementasi yang tidak mempunyai dampak ini digambarkan.

Principal Component Analysis Tersebar untuk Jaringan Sensor Nirkabel

Principal Component Analysis (PCA) adalah sebuah teknik pengurangan dimensionalitas data yang cocok untuk pengolahan data dari jaringan sensor. PCA bisa diterapkan untuk tugas seperti kompresi, deteksi kejadian, dan pengenalan kejadian. Teknik ini didasarkan pada sebuah transformasi linear dimana pengukuran sensor berkorelasi, sekumpulan kecil komponen prinsip bisa menjelaskan sebagian besar variabilitas pengukuran. Hal ini ini memungkinkan untuk secara signifikan mengurangi jumlah komunikasi radio dan konsumsi energi.
Dalam penelitian ini, kami tunjukkan bahwa metode iterasi daya bias disebar dalam sebuah jaringan sensor untuk menghitung sebuah perkiraan dari komponen prinsip. Implementasi yang diusulkan bergantung pada sebuah layanan agregasi, yang baru-baru ini telah ditunjukkan untuk menyediakan sebuah kerangka kerja yang cocok untuk penyebaran komputasi dari sebuah transformasi linear dalam sebuah jaringan sensor. Kami juga mengembangkan penelitian sebelumnya ini dengan menyediakan analisir yang rinci dari komputasi, memori, dan biaya komunikasi yang dilibatkan. Sebuah percobaan kompresi yang melibatkan data real memvalidasi algoritma dan menggambarkan tukar-tambah antara akurasi dan biaya komunikasi.

Partisi Trellis untuk Jaringan Mikrosensor

Pembahasan sebelumnya adalah sebuah contoh dari sebuah system yang belum terkodekan yang berdasarkan pada quantizer scalar. Sekarang kita menjelaskan sebuah system pengkodean yang lebih canggih yang masih pada kuantisasi scalar namun sekarang yang menggunakan sebuah system yang dikodekan trellis yang mempunyai memori untuk konstruksi coset. Kita menekankan bahwa kita masih menggunakan quantizer scalar dengan panjang tetap untuk \{X_i \}_{i=1}^n, namun coset dibangun pada ruang \nabla^n. Perhatikan ruang \nabla^n, dan atur V=8. Dalam ruang ini terdapat total 2^{3n} urutan berbeda. Tugasnya adalah untuk mempartisi urutan ruang ini ke dalam coset sehingga jarak minum antara dua urutan dalam sebuah coset dibuat sejauh mungkin, sembari menjaga simetri antar coset. Kami memperhatikan sebuah partisi berbasis trellis yang berdasar pada kode konvolusi dan aturan partisi set seperti pada modulasi yang dikodekan trellis (TCM) Ungerboeck.

Pengkodean Sumber pada Jaringan Mikrosensor

Karena batasan keterbatasan laju pada transmisi informasi, sumber X harus dikuantisasi. Untuk sebuah keleluasaan rekonstruksi target, sebuah kode sumber harus dirancang, yang melibatkan hal-hal berikut:
Partisi dari ruang sumber: ruang sumber masukan scalar dipartisi menjadi 2^R, daerah terpisah, di mana R, didefinisikan sebagai laju sumber dalam bit/sampel/
Codebook: partisi tiap daerah di atas dihubungkan dengan sebuah perwakilan codeword , dimana himpunan codeword representasi melipudi codebook sumber.
Sumber dikuantisasi menjadi satu dari kode sumber, dan indeks dari codeword yang terkuantisasi dibuat tersedia untuk decoder tanpa error. Hal ini melibatkan sebuah laju transmisi S, bits/sampel. Codeword representasi yang untuk X, dikuantisasi dirujuk sebagai sebuah sumber codeword aktif. Codeword sumber aktif dinotasikan dengan U. penerjemahan lebih jauh melibatkan sebuah komponen yang melibatkan estimasi dari sumber yang berdasarkan baik sumber yang terkuantisasi dan sisi yang terkuantisasi informasi Y.

GPCA sebuah skema pengurangan dimensi yang efisien untuk kompresi dan pencarian citra

Beberapa tahun terkini telah menyaksikan sebuah peningkatan dramatis dalam kuantitas data citra yang yang terkumpul, karena peningkatan dalam bidang seperti citra medis, pengamatan, pengawasan, astronomi, multimedia dan lain-lain. Dengan peningkatan ini , kenaikan telah mendatangkan kebutuhan untuk bias disimpan, dikirim, dan dicari dalam jumlah citra yang besar secara efisien. Sebuah operasi pada basis data citra yang besar adalah pencarian sebuah citra yang mirip dengan citra yang dicari.
Untuk itu citra dalam database seringkali disajikan sebagai sebuah vector dalam ruang dimensi tinggi dan sebuah masukan dijawab dengan mencari semua vector citra yang dekat dengan citra masukan dalam ruang ini, di bawah ukuran kemiripan yang sesuai. Untuk mengatasi permasalahan yang berhubungan dengan dimensionalitas yang tinggi, seperti waktu pencarian dan penyimpanan yang tinggi, sbeuah langkah pengurangan dimensi biasanya dilakukan pada vector untuk mengumpulkan informasi yang relevan dalam jumlah dimensi yang kecil.
Principal Component Analysis (PCA) adalah sebuah skema pengurangan dimensi yang dikenal baik. Namun, karena PCA bekerja dengan representasi citra yang tervektorisasi, PCA tidak mengambil peran lokalitas spasial dari piksel dalam citra. Dalam makalah ini, sebuah skema pengurangan dimensi baru, disebut Generalized Principal Component Analysis (GPCA), disajikan. Skema ini bekerja secara langsung dengan citra dalam bentuk asal, seperti matrik dua dimensi, dengan memproyeksikan citra pada sebuah ruang vector yaitu perkalian tensor dari dua ruang vector dengan dimensi lebih kecil. Percobaan dalam database citra wajah menunjukkan bahwa, untuk sejumlah penyimpanan yang sama, GPCA lebih bagus daripada PCA dalam hal kualitas dari citra yang terkompresi, presisi pencarian, dan biaya komputasi.

Incremental PCA: sebuah pendekatan alternatif untuk Deteksi Kebaruan

Pencarian dan penyelidikan terhadap lingkungan yang dinamis yang menggunakan robot bergerak adalah aplikasi yang memberikan keuntungan secara luas dari kebaruan algoritma deteksi. Dalam penelitian ini kami mengusulkan penggunaan dari sebuah pendekatan baru untuk kebaharuan deteksi online berbasis pada Incremental Principal Component Analysis dan membandingkan unjuk kerja dan fungsionalitasnya dengan teknik yang dipelajari sebelumnya yang berbasis pada sebuah jaringan syaraf GWR. Kami telah melakukan sederet percobaan yang menggunakan masukan visual dari sebuah robot bergerak yang berinteraksi dengan sebuah lingkungan laboratorium terkendali yang menunjukkan keuntungan dan kerugian untuk tiap metode.

Neto, Hugo Vieira, and Ulrich Nehmzow.

Compressed Sensing untuk Sinyal Renggang Gabungan

Alireza Makhzani

Compressed Sensing adalah sebuah bidang yang sedang berkembang, yang mengusulkan bahwa sekumpulan kecil dari proyeksi linear dari sinyal renggang memuat cukup informasu untuk rekonstruksi sinyal yang sempurna. Dalam penelitian ini, kami mengkaji permasalahan umum dari pemodelan dan rekonstruksi spasial atau temporal sinyal renggang yang berkorelasi dalam sebuah skenario tersebar. Korelasi antar sinyal menyediakan sebuah informasi tambahan, yang mana bisa ditangkap oleh model renggang gabungan. Setelah memodelkan korelasi, kami mengusulkan dua algoritma rekonstruksi berbeda yang bisa secara sukses memanfaatkan informasi tambahan ini. Algoritma pertama merupakan sebuah algoritma greedy yang sangat cepat, yang cocok untuk permasalahan skala besar dan bisa memanfaatkan korelasi spasial. Algoritma kedua didasarkan atas sebuah algoritma ambang batas dan bisa memanfaatkan baik korelasi spasial dan temporal. Kami juga menggeneralisasi model kerenggangan gabungan baku dan mengusulkan sebuah model baru untuk menangkap korelasi dalam jaringan sensor.