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An FPGA Implementation of Multi-Class Support Vector Machine Classifier Based on Posterior Probability

Zhiliang Nie  Xingming Zhang  Zhenxi Yang  
【摘要】:Aim at the issue that the results of analyzing a classify algorithm of multi-class support vector machines which is based on posterior probability have been found its computation complexity is large, this paper present a simplified algorithm which is suitable for FPGA implementation. The analysis results indicate that this simplified algorithm's computation complexity is decline. The experimental results in language recognition system show that the mean absolute error between the fixed-point output of the FPGA- based simplified algorithm and the floating point output of the original algorithm which is based on C language is 10-4 order of magnitude, which hardly affect this system's performance and meet its real-time requirements.

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