Conseil sur le choix d'un DSP ?

Sat Feb 20, 2010 3:38 pm   

On Feb 20, 1:59 pm, "Pascal06"


Dans ce cas ton égaliseur pourrait etre entièrement passif,
sans AOP, avec juste des RC pour le filtrage en 5 bandes.


Et tu ne peux pas détourner un de
ces DSP sub-miniatures pour ton appli ?


Hum, c'est une toute autre discussion qui
mériterait un thread entier à elle seule ...

En I.A les réseaux de neurones peuvent s'implémenter
avec des circuits aussi bien analogiques que numériques.
Avec la techno actuelle le numérique est bien plus souple,
prend moins de place, et par suite est plus rentable.
(et avec du numérique on peut simuler de l'analogique)

Sat Feb 20, 2010 4:00 pm   

On Feb 20, 2:39 pm, "Pascal06"


Oui, dans ce cas il y aura forcément un perte de quelques dB.
Cela peut rester acceptable avec un casque haute impédance
et en ajustant légèrement le volume de sortie du lecteur.


Ok.


Un neuronne biologique réalise une somme pondérée sur ses entrées,
(c'est donc de l'analogique) et compare cette somme avec un seuil :
si la somme est supérieure au seuil il délivre un signal en sortie,
dans le cas contraire il n'en délivre pas (c'est donc du numérique)
Maintenant, pour réaliser un réseau de neurones pour une appli
suffisament conséquente, il en faudra au moins quelques milliers,
et ce sera plus compact avec du code qu'avec du hardware.

Pour pousser mon argument, si on te fait écouter une meme
musique avec un meme niveau de qualité, tu ne pourras
pas dire si le lecteur est analogique ou numérique.

C'est vrai qu'un calculateur purement analogique a quelque chose
de sympathique, parce-qu'on peut le comprendre intuitivement,
mais c'est moins précis que du pur numérique. Avant c'était
plus rapide, mais plus maintenant avec l'augmentation de la
vitesse des uP et la diminution des temps d'accés mémoire.

Par exemple on peut construire un mini-calculateur entiérement
analogique avec des AOP, mais ce sera une usine à gaz
comparé au meme système implémenté avec un uP et de la RAM.
Mais je reconnais volontiers que cela
peut bien etre plus amusant à réaliser.

Sat Feb 20, 2010 4:12 pm   

On Feb 20, 2:35 pm, Jean-Yves


Exactement ce qu'il faut, et 7 Euros l'unité c'est correct !
Le seul hic (peut-etre) d'après ce que j'ai vu c'est un DIL 32
broches qui nécessite 10 résistances et 25 capas externes,
ce qui ne va pas réduire l'encombrement. Le controle
se fait par bus I2C ce qui nécessitera un uC (?)

Sat Feb 20, 2010 4:29 pm   

Jean-Christophe wrote:

à 40nm le SNR est pourri, ce qui est augmenté par la
tension de fonctionnenemnt ultrafaible.

Les process analogiques utilisent des géométries
plus grandes (0,5u au moins) et doivent supporter
des tensions parfois assez élevées...

quant à faire des neurones sur silicium,
y'en a plein qu'ont essayé. On attend encore
que ça sorte des laboratoires. Je vois deux
inconvénients aux modèles "classiques" des réseaux
neuroneaux :
- sur silicium, la géométrie (donc les interco)
est fixe alors que dans le cerveau, c'est
absolument dynamique et c'est un facteur
important de l'efficacité.
- sur silicium, on se contente de faire des sommateurs
pondérés avec seuil. Un neurone a plus de subtilités
et le seuil de déclenchement dépend aussi de facteurs
temporels (j'ai lu un papier fascinant là-dessus)

En fait il faudrait a priori plus une architecture
ressemblant à un FPGA à SRAM où chaque neurone
aurait sa propre horloge. Mais ce ne serait toujours
pas assez proche de la réalité...



Et on est en plein HS.
Concernant la question initiale, effectivement,
le composant en SOP32 semble bien pour un début,
pour un lecteur MP3. Mais si c'est pour un implant,
alors on peut oublier tout de suite : la technique
des ASIC utilisée est fascinante et permettrait
de faire la correction, mais il n'y a pas de viabilité
hors du domaine de l'implant. Les archis des DSP
"commerciaux" répondent à des contraintes différentes
de dimension, consommation, puissance, flexibilité...

Le DSP d'un implant est programmé une fois pour
toute avec des outils propriétaires spécifiques,
non ? et l'archi est prévue pour la conso la plus
faible possible pour une performance donnée
(genre 20 MAC/s). Ce qu'un DSP commercial
d'aujourd'hui dépasse allègrement avec bien
plus de conso, de place, etc.

enfin bon.

yg
--
http://ygdes.com / http://yasep.org

Sat Feb 20, 2010 4:35 pm   

Pascal06 wrote:

en VHDL on a plus que '0' et '1' ;-)

TYPE std_ulogic IS (
'U', -- Uninitialized
'X', -- Forcing Unknown
'0', -- Forcing 0
'1', -- Forcing 1
'Z', -- High Impedance
'W', -- Weak Unknown
'L', -- Weak 0
'H', -- Weak 1
'-' -- Don't care
);

/o\


--
http://ygdes.com / http://yasep.org

Sat Feb 20, 2010 4:55 pm   

On 20 fév, 14:39, "Pascal06" <t...@toto.com> wrote:


Les apparences sont parfois trompeuses.
Quand on ne connais pas le principe des capteurs CCD,
on pourrait croire que c'est un composant "numérique",
or ce n'est pas le cas.
En ce qui concerne l'oreille que tu évoquais dans un autre post,
les informations sont bien transmises par impulsions électriques.
Pareil pour l'oeil, la lumière est bien converti en impulsions
électriques
via le nerf optique.
L'oeil possède même un système de compression :
la rétine humaine contient env. 120 millions de batonnets et
6 millions de cônes, soit 120 millions de neurones au total.
Or il existe seulement 1 millions d'axiones dans le nerf optique
pour transmettre les signaux au cerveau.
Curieusement, ce facteur de compression de126 exercé par la rétine
est approxivement égal à celui des techniques de compression standard
utilisé aujourd'hui. ( comme le MP3 )*.

*à lire dans l'excellent livre de Trinh Xuan Thuan : Les voies de la
lumière

--
-Stan

Sat Feb 20, 2010 5:07 pm   

Jean-Yves wrote:

pas étonnant que j'arrivais pas à trouver,
j'avais coché la case "disponible"...
mais autre part ça doit se trouver aussi.
yg
--
http://ygdes.com / http://yasep.org

Sat Feb 20, 2010 5:12 pm   

In article
<b0d9ded2-d736-4cab-bd78-953348b54584_at_g26g2000yqn.googlegroups.com>,
Jean-Christophe <5.d_at_free.fr> wrote:


c'est un boitier SOT287
http://www.nxp.com/acrobat/packages/sot287-1_po.pdf
ca ressemble au so32 en fait

--
Jean-Yves.

Sat Feb 20, 2010 5:14 pm   

In article <4b7fecbe$0$17839$426a74cc_at_news.free.fr>,
"Pascal06" <toto_at_toto.com> wrote:


j'avais deja reperé ce circuit il y a quelques temps et classé dans mes
datasheets au rayon audio/correction frequence ...
j'ai depuis reperé aussi le minidsp de texas qui me semble plus
prometteur mais je n'ai comme deja dit encore rien fait avec
c'etait au depart pour une petite correction audio d'un recepteur radio
de cuisine...

--
Jean-Yves.

Sat Feb 20, 2010 5:23 pm   

Jean-Christophe a tapoté du bout de ses petites papattes :

Moi j'ai quand même un peu peur du traitement par un DSP d'un signal
analogique venant d'un numérique d'origine mp3 avec une électronique
bas de gamme, avec toutes les transitoires et signaux bizarres qu'on y
trouve.

--
LeLapin

Sat Feb 20, 2010 11:06 pm   

On Feb 20, 4:29 pm, whygee


Ce n'est pas pasrce-que tu n'en trouves pas
chez farnell que c'est impossible à réaliser.
Cela fait longtemps qu'on sait faire ca en labo,
mais c'est moins pratique à utiliser que du soft.

Pour faire un neurone in silico, il suffit d'un
AOP avec des résistances sommatrices variables en
fonction d'une tension externe pour la pondération,
le tout suivi d'un compateur à seuil : rien d'impossible.
Le point délicat c'est la connectique entre les neurones,
mais les implémentations 3D sont une solution honorable.

Aucun problème technique pour faire ca sur du silicium,
par contre ce serait bien plus cher, plus compliqué,
et prendrait beaucoup plus de place qu'une implémentation
uniquement logicielle sur du harware purement numérique.


Je ne crois pas que l'I.A dépende uniquement de la fidélité
de la reproduction d'un réseau de milliards de neuronnes.
Quelqu'un qui a une bonne mémoire peut rejouer une partie
d'échecs entière, mais sans rien comprendre à la stratégie.
Il y manquera toujours l'intelligence «en soi».
( quoi que veuille dire ce mot )

Le réseaux de neuronnes artificiels :
http://www.cijoint.fr/cjlink.php?file=cj201002/cijSB9l1N4.pdf

Les neurones :
http://www.cijoint.fr/cjlink.php?file=cj201002/cijxhJMc7E.pdf

A propos de ce qu'on sait faire en labo :
http://groups.google.com/group/fr.sci.electronique/msg/30c00ae65c841f03

Cheers !

Sun Feb 21, 2010 12:39 am   

"whygee" <yg_at_yg.yg> a écrit dans le message de news:
hlp17a$nu8$1_at_speranza.aioe.org...

c'est pas le problème de complexifier
le réseau de neurones (où serait la difficulté?),
c'est le problème qu'on ne sait pas
analyser/prévoir ce que va se passer...et donc
on ne sait pas faire l'*apprentissage*
de ce réseau.... the big problème...

Sun Feb 21, 2010 2:05 am   

Stephane Legras-Decussy a tapoté du bout de ses petites papattes :

Depuis Etevenon, on sait que c'est le système nerveux (dont le cerveau)
qui fait l'apprentissage de l'"organe virtuel". Et il le fait très
bien.

--
LeLapin

Sun Feb 21, 2010 4:35 am   

Stephane Legras-Decussy wrote:

Jean-Christophe le laisse supposer.



justement si je parle d'horloge individuelle
par neurone, c'est parce que les papiers
que j'ai lu montrent que la valeur des synapses
ne suffit pas, il faut en plus que les signaux
soient synchrones entre eux et avec une sorte
de "monostable" du neurone.
A partir de là, un réseau commence à pouvoir
anticiper en plus d'apprendre.
j'avais un pote qui faisait justement un
doctorat dessus et m'avait passé le début
de la thèse qu'il rédigeait...

enfin bon pour l'instant je fous
des PIC et des LED partout, personne ne
m'a jamais demandé de lui refaire le cerveau /o\

yg
--
http://ygdes.com / http://yasep.org

Sun Feb 21, 2010 11:51 am   

Stan a tapoté du bout de ses petites papattes :

C'est extrèmement vieux. Jean-Christophe avait retrouvé la trace de
Pierre mais à ma grande honte je n'ai pas enchainé.


Non mais je vais le googler pour découvrir, c'est un sujet qui me
passionne.
....
A première vue, sa théorie (et ses expériences) est déroutante mais
très untéressante.

Je note que lui aussi a été récupéré par Jean Staune ;)

--
LeLapin