Material- och energiåtervinning är två sätt att ta hand om avfall. Materialåtervinning av papper är generellt det sätt som ger upphov till lägst ackumulerade utsläpp av koldioxid. Kuvert är en pappersprodukt som idag saknar producentansvar och branschen för returpapper anser inte att kuvert skall materialåtervinnas i och med att kuvert innehåller substanser som kan ge upphov till stickies. Ett argument som används mot materialåtervinning av kuvert är att problem orsakade av stickies medför ökade kostnader för företagen som tillverkar papper från returpapper. På den svenska marknaden finns det kuvert som, när de processeras i pappersbruken, inte ger upphov till stickies, nämligen svanenmärkta kuvert. Syftet är att ta reda på vilket som är det bästa sättet att ta hand om kuvert och målet är att ta reda på hur stor nettoenergiförbrukning material- och energiåtervinning av kuvert ger upphov till. Fyra scenarier undersöktes; Samtliga kuvert energiåtervinns, samtliga kuvert materialåtervinns, endast svanenmärkta kuvert materialåtervinns, samtliga kuvert ersätts mot svanenmärkta och materialåtervinns. Resultatet är inte samstämmigt. Att ersätta samtliga kuvert mot svanenmärkta är det scenario som ger upphov till lägst nettoenergiförbrukning, förutsatt att materialåtervinning av papper är att föredra framför energiåtervinning av papper. / Recycling and incineration are two ways to deal with waste. Generally, paper recycling has lower carbon dioxide emissions than incineration of paper. Envelope is a paper product that is not included in any producer responsibility and the pulp and paper industry recommends consumers not to sort envelopes in the paper recycling container, since envelopes contain substances that can be a source for stickies. An argument against recycling is that problems caused by stickies increases costs for the companies that produces paper from waste paper. The Swedish market has envelopes that, when they are processed in the paper mill, do not develop stickies, namely envelopes tagged with Svanen. The purpose of this paper is to find the most suitable way to deal with envelopes. The aim of this study is to find the net energy consumption for recycling and incineration of envelopes. Four scenarios were investigated; all envelopes are incinerated, all envelopes are recycled, only envelopes tagged with Svanen are recycled, all envelopes are replaced with envelopes tagged with Svanen and are recycled. The results are not unanimous. Replacing all envelopes with envelopes tagged with Svanen is the scenario with lowest net energy consumption, presupposed paper recycling is to prefer before paper incineration.

This thesis presents some methods of multivariate dimension reduction, with emphasis on methods guided by the work of R.A. Fisher. Some of the methods presented can be traced back to the 20th century, while some are much more recent. For the more recent methods, additional attention will paid to the foundational underpinnings. The presentation for each of the methods contains a brief introduction of its general philosophy, accompanied by some theorems and ends with the connection to the work of Fisher. / Den här kandidatuppsatsen presenterar ett antal metoder för dimensionsreducering, där betoning läggs på metoder some följer teori utvecklad av R.A. Fisher. En del av metoderna som presenteras utvecklades redan på tidigt 1900-tal, medan andra är utvecklade i närtid. För metoderna utvecklade i närtid, så kommer större vikt läggas vid den grundläggande teorin för metoden. Presentationen av varje metod består av en kortare beskrivning, följt av satser och slutligen beskrivs dess koppling to Fishers teorier.

Digital Signal Processing(DSP) algorithms are widely implemented in real time systems.In fields such as digital music technology, many of these said algorithms areimplemented, often in combination, to achieve the desired functionality. When itcomes to implementation, DSP algorithms are performance critical as they havetight deadlines. In this thesis, performance optimization using Single InstructionMultiple Data(SIMD) vectorization technique is performed on the ARM Cortex-A15 architecture for six commonly used DSP algorithms; Gain, Mix, Gain and Mix,Complex Number Multiplication, Envelope Detection and Cascaded IIR Filter. Toensure optimal performance, the instructions should be scheduled with minimalpipeline stalls. This requires execution time to be measured with fine time granularity.First, a technique of accurately measuring the execution time using thecycle counter of the processor’s Performance Management Unit(PMU) along withsynchronization barriers is developed. It was found that the execution time measuredby using the operating system calls have high variations and very low timegranularity, whereas the cycle counter method was accurate and produced reliableresults. The cost associated with the cycle counter method is 75 clock cycles. Usingthis technique, the contribution by each SIMD instruction towards the executiontime is measured and is used to schedule the instructions. This thesis also presentsa guideline on how to schedule instructions which have data dependencies usingthe cycle counter timing execution time measurement technique, to ensure that thepipeline stalls are minimized. The algorithms are also modified, if needed, to favorvectorization and are implemented using ARM architecture specific SIMD instructions.These implementations are then compared to that which are automaticallyproduced by the compiler’s auto-vectorization feature. The execution times of theSIMD implementations was much lower compared to that produced by the compilerand the speedup ranged from 2.47 to 5.11. Also, the performance increaseis significant when the instructions are scheduled in an optimal way. This thesisconcludes that the auto-vectorized code does poorly for complex algorithms andproduces code with a lot of data dependencies causing pipeline stalls, even with fulloptimizations enabled. Using the guidelines presented in this thesis for schedulingthe instructions, the performance of the DSP algorithms have significant improvementscompared to their auto-vectorized counterparts. / Digitala signalbehandlingsalgoritmer(DSP) implementeras ofta i realtidssystem. Inomfält som exempelvis digital musikteknik används dessa algoritmer, ofta i olika kombinationer,för att ge önskad funktionalitet. Implementationen av DSP-algoritmerär prestandakritisk eftersom systemen ofta har små tidsmarginaler. I det härexamensarbetet genomförs prestandaoptimering med Single Instruction MultipleData(SIMD)-vektorisering på en ARM A15-arkitektur för 6 vanliga DSP-algoritmer;volym, mix, volym och mix, multiplikation av komplexa tal, amplituddetektering,och seriekopplade IIR-filter. Maximal optimering av algoritmerna kräver ocksåatt antalet pipeline stalls i processorn minimeras. För att kunna observera dettakrävs att exekveringstiden kan mätas med hög tidsupplösning. I det här examensarbeteutvecklas först en teknik för att mäta exekveringstiden med hjälp aven klockcykelräknare i processorns Performance Management Unit(PMU) tillsammansmed synkroniseringsbarriärer. Tidsmätning med hjälp av operativsystemsfunktionervisade sig ha sämre noggrannhet och tidsupplösning än metoden medatt räkna klockcykler, som gav tillförlitliga resultat. Den extra exekveringstidenför klockcykelräkning uppmättes till 75 klockcykler. Med den här tekniken är detmöjligt att mäta hur mycket varje SIMD-instruktion bidrar till den totala exekveringstiden.Examensarbete presenterar också en metod att ordna instruktioner somhar databeroenden sinsemellan med hjälp av ovanstående tidsmätningsmetod, såatt antalet pipeline stalls minimeras. I de fall det behövdes, skrevs koden till algoritmernaom för att bättre kunna utnyttja ARM-arkitekturens specifika SIMDinstruktioner.Dessa jämfördes sedan med resultaten från kompilatorns automatgenereradevektoriseringkod. Exekveringstiden för SIMD-implementationerna varsignifikant kortare än för de kompilatorgenererade och visade på en förbättring påmellan 2,47 och 5,11 gånger, mätt i exekveringstid. Resultaten visade också på entydlig förbättring när instruktionerna exekveras i en optimal ordning. Resultatenvisar att automatgenererad vektorisering presterar sämre för komplexa algoritmeroch producerar maskinkod med signifikanta databeroenden som orsakar pipelinestalls, även med optimeringsflaggor påslagna. Med hjälp av metoder presenteradei det här examensarbete kan prestandan i DSP-algoritmer förbättras betydligt ijämförelse med automatgenererad vektorisering.