Effiziente Implementierung der Hauptkomponentenanalyse auf Hochleistungscomputerarchitekturen zur Dimensionsreduktion hyperspektraler Daten: Ergebnisse und Vergleiche
Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist ein leistungsfähiges Verfahren zur Dimensionsreduktion hyperspektraler Bilder, erfordert aber einen erheblichen Rechenaufwand. Diese Arbeit stellt die effiziente Implementierung des PCA-Algorithmus auf Hochleistungsplattformen wie GPUs und Manycores vor und vergleicht die Ergebnisse mit einer FPGA-basierten Implementierung.
