Hardware Optimization of Finite Impulse Response Filters

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The paper discusses hardware implementation algorithms for widely used half-band filters (HBF), such as the Coefficient Quantization Algorithm (CQA), the Multiple Constant Multiplication (MCM) algorithm, and their combination, CQA+MCM. The use of the CQA algorithm reduces the number of multipliers in the HBF filter structure. The MCM algorithm converts multipliers into a set of adders and bit shifts. Combining both algorithms allows for replacing all multipliers with a set of adders and bit shifts. A resource analysis was carried out for hardware implementations of 30th- and 94th-order HBF filters. It was found that the CQA algorithm reduces the number of multipliers by 37 % and 74 %, respectively. The MCM algorithm completely eliminates multipliers from the filter design, but the number of adders increases by 3x and 2.6x, respectively. A comparison with existing methods showed that the time required to compute the coefficients of the optimized filter using the proposed algorithms is only a few seconds, whereas most other methods take significantly longer (up to a full day). It was shown that the difference in the required resources does not exceed 10 %.

About the authors

N. V. Bakholdin

Moscow Institute of Physics and Technology

Email: bakholdin.nv@phystech.edu
9 Institutsky Lane, Dolgoprudny, Moscow Region, 141701

S. A. Bakhurin

Moscow Institute of Physics and Technology

Email: bakhurin.sa@mipt.ru
9 Institutsky Lane, Dolgoprudny, Moscow Region, 141701

A. Busse

Email: bakholdin.nv@phystech.edu

A. Degtyarev

Email: bakholdin.nv@phystech.edu

M. Soloviev

Author for correspondence.
Email: bakholdin.nv@phystech.edu

References

  1. Oппенгейм А., Шафер Р. Цифровая обработка сигналов. М.: Техносфера, 2012.
  2. Rabiner L., Schafer R. // IEEE Trans. 1971. V. AE-19. № 3. P. 200.
  3. San-José-Revuelta L.M., Arribas J.I. // Expert Systems with Applications. 2018. V. 106. P. 92.
  4. Selesnick I. Linear-Phase FIR Filter Design by Least Squares /EL 713. Lecture Notes. N.Y.: New York Univ., 2005. 39 p. https://eeweb.engineering.nyu.edu/iselesni/EL713/firls/firls.pdf
  5. Aggarwal A., Rawat T.K., Kumar M., Upa-dhyay D.K. Design of optimal band-stop FIR filter using L1 norm based RCGA // Ain Shams Engineering J. 2018. V. 9. № 2. P. 277.
  6. McClellan J., Parks T., Rabiner L. // IEEE Trans. 1973. V.AE-21. № 6. P. 506.
  7. Aksoy L., Flores P., Monteiro J. // IEEE Trans. 2014. V. SP-63. № 1. P. 142.
  8. Kumm M., Volkova A., Filip S.-I. // IEEE Trans. 2023. V. CAD-42. № 2. P. 658.
  9. Xu F., Chang C.H., Jong C.C. // IEEE Trans. 2007. V. CAD-26. № 10. P. 1898.
  10. Shi D., Yu Y.J. // IEEE Trans. 2011. V. CS-58. № 1. P. 126.
  11. Gustafsson O., Wanhammar L. // Proc. 2002 45 th Midwest Symp. Circuits and Systems (MSCAS). Tusla. 04–07 Aug. N.Y.: IEEE, 2002. V. 3. P. 9.
  12. Yu Y.J., Lim Y.C. // Circuits, Systems, Signal Processing. 2010. V. 29. № 1. P. 65.
  13. Yli-Kaakinen J., Saramaki T. // Proc. 2001 IEEE Int. Symp. Circuits and Systems (ISCAS). Sydney. 09 May. N.Y.: IEEE, 2001. P. 185.
  14. Shahein A., Zhang Q., Lotze N., Manoli Y. // IEEE Trans. 2012. V. CS(I) – 59. № 3. P. 616.
  15. Aktan M., Yurdakul A., Dündar G. // IEEE Trans. 2008. V. CS-55. № 6. P. 1536.
  16. Chen C.-L., Willson A.N., Jr. // IEEE Trans. 1999. V. СЫ(II)-46. № 1. P. 29.
  17. Aksoy L., Güneş E. O., Flores P. // Microprocessors and Microsystems. 2010. V. 34. № 5. P. 151.
  18. Degtyarev A., Saifullin K., Bakhurin S. // 2022 24th Int. Conf. on Digital Signal Processing and its Applications (DSPA). Moscow, 30 Mar. – 01 Apr. N.Y.: IEEE, 2022. Paper No. 9790772.
  19. Bakholdin N., Degtyarev A., Bakhurin S. // 2023 5th Int. Youth Conf. on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE). Moscow. 16–18 Mar. N.Y.: IEEE, 2023. Paper No. 10086717.
  20. Cолонина А.И. Цифровая обработка сигналов. Моделирование в Simulink. СПб.: БХВ-Петербург, 2012.
  21. Thong J., Nicolici N. // IEEE Trans. 2011. V. CAD-30. № . 9. P. 1373.
  22. Boudjelaba K., Ros F., Chikouche D. // IET Signal Processing. 2014. V. 8. P. 429.
  23. Aksoy L., Flores P., Monteiro J. // 2014 IEEE Int. Symp. on Circuits and Systems (ISCAS). Melbourne, 01–05 Jun. N.Y.: IEEE, 2014. P. 1456.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».