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=Microprocessadores=
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=Sistema Automático de Reconhecimento de Palavra usando Transformada Wavelet e Redes Neurais=
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==Conceitos Básicos==
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;Considerações sobre Transformada de Wavelet
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*Microprocessadores = Coloquialmente chamados de Processadores, são circuitos integrados que recebem sinais digitais, realizam as funções de cálculo e tomadas de decisão (do hardware em questão) e que incorporam funções da CPU.
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*CPU (''Central Processing Unit'') = Circuitos integrados produzidos em larga escala, sua estrutura pode ser classificada como:
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**ULA (''Arithmetic Logic Unit'') = Circuito lógico responsável pela execução de operações lógicas e aritméticas.
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;Fast Artificial Neural Networks
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**UC (Unidade de Controle) = Gera todos os sinais que controlam as operações no exterior do CPU.
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Do inglês [http://leenissen.dk/fann/wp/ ''Fast Artificial Neural Networks''] (FANN), significa Redes Neurais Artificiais Rápidas. FANN é uma biblioteca open-source que implementa redes neurais multicamada. Desenvolvida na linguagem C, possui ''biding'' para outras 20 linguagens.
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**Registradores = Armazenam dados.
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*Memória = Dispositivo que permite o armazenamento de dados.
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=Outras Páginas=
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*Barramento = Conjunto de sinais que interligam sistemas.
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==Arquitetura Von Neumann==
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*[[Compiling Linux with Buildroot]]
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A arquitetura de Von Neumann caracteriza-se pelo armazenamento de programas na mesma memória onde são armazenados os dados. Esta é composta de:
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*Memória;
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*[[Transformada Wavelet]]
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*ULA;
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*CPU (que contêm os registradores);
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*[[Sistema de Reconhecimento Automático de Palavras através da transformada Wavelet utilizando Rede Neural]]
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*UC.
 
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O primeiro computador funcional a utilizar este tipo de arquitetura foi desenvolvido entre 1946 e 1952 pela Princeton ''Institute for Advanced Studies'' (IAS).
 
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===IAS===
 
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O computador IAS iniciou com atividades restritas no ano 1951 e só em 1952 se tornou plenamente operacional. Caracterizou-se por ser um processador de 12 bits e possuir uma memória interna de 4096 palavras (sendo que cada palavra possui 40 bits). Cada palavra equivale a duas instruções, e cada instrução é formada por um ''opcode'' e uma ''mensagem''. Um ''opcode'' possui 8 bits (do IAS), o valor ''opcode'' indica que instrução será utilizada, e a ''mensagem'' ou ''address'', que no IAS possui 12 bits, é valor utilizado para executar tal função. A memória principal do IAS possui um tubo de raios catódicos de acesso aleatório, utiliza apenas um endereço de memória para executar uma função e permite acessar uma palavra inteira com apenas uma operação.
 

Edição atual tal como às 12h39min de 11 de julho de 2016

Sistema Automático de Reconhecimento de Palavra usando Transformada Wavelet e Redes Neurais

Considerações sobre Transformada de Wavelet


Fast Artificial Neural Networks

Do inglês Fast Artificial Neural Networks (FANN), significa Redes Neurais Artificiais Rápidas. FANN é uma biblioteca open-source que implementa redes neurais multicamada. Desenvolvida na linguagem C, possui biding para outras 20 linguagens.

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