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首页> 外文会议>International Conference on Computational Science pt.3; 20040606-20040609; Krakow; PL >Developing a Data Driven System for Computational Neuroscience
【24h】

Developing a Data Driven System for Computational Neuroscience

机译：开发用于计算神经科学的数据驱动系统

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A data driven system implies the need to integrate data acquisition and signal processing into the same system that will interact with this information. This can be done with general purpose processors (PCs), digital signal processors (DSPs), or more recently with field programmable gate arrays (FPGAs). In a computational neuroscience system that will interact with neural data recorded in real-time, classifying action potentials, commonly referred to as spike sorting, is an important step in this process. A comparison was made between using a PC, DSPs, and FPGAs to train a spike sorting system using Gaussian Mixture Models. The results show that FPGAs can significantly outperformed PCs or DSPs by embedding algorithms directly in hardware.
机译：数据驱动系统意味着需要将数据采集和信号处理集成到与该信息交互的同一系统中。这可以使用通用处理器（PC），数字信号处理器（DSP）来完成，或者最近可以使用现场可编程门阵列（FPGA）来完成。在将与实时记录的神经数据交互的计算神经科学系统中，对动作电位进行分类（通常称为峰值排序）是此过程中的重要步骤。在使用PC，DSP和FPGA训练使用高斯混合模型的尖峰分拣系统之间进行了比较。结果表明，通过将算法直接嵌入硬件，FPGA可以大大优于PC或DSP。

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