Аппаратная оптимизация фильтров с конечной импульсной характеристикой

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассмотрены алгоритмы аппаратной реализации широко распространенных полуполосных фильтров (HBF, half-band filter), такие как алгоритм квантования коэффициентов (CQA, coefficient quantization algorithm), алгоритм умножения на константу (MCM, multiple constant multiplication) и их объединение CQA+MCM. Применение алгоритма CQA позволяет уменьшить количество умножителей в схеме HBF фильтра. Алгоритм MCM позволяет пересчитать умножители в набор сумматоров и битовых сдвигов. Объединение двух алгоритмов позволяет заменить все умножители на набор сумматоров и битовых сдвигов. Проведен расчет ресурсов, необходимых для аппаратной реализации HBF фильтров 30 и 94 порядков, и было выяснено, что применение CQA алгоритма позволяет сократить число умножителей на 37 % и 74 %. Применение MCM алгоритма позволяет полностью убрать умножители из схемы фильтра, однако число сумматоров увеличивается в 3 и 2.6 раз соответственно. Проведено сравнение предложенных методов с уже существующими показало, что время, требуемое для расчета коэффициентов оптимизированного фильтра, для предложенных алгоритмов составляет несколько секунд, в то время как для большинства других методов требуется гораздо больше времени (вплоть до суток). Показано, что разница в числе требуемых ресурсов не превышает 10 %.

Об авторах

Н. В. Бахолдин

Московский физико-технический институт

Email: bakholdin.nv@phystech.edu
Институтский пер., 9, Долгопрудный, Московская обл., 141701

С. А. Бахурин

Московский физико-технический институт

Email: bakhurin.sa@mipt.ru
Институтский пер., 9, Долгопрудный, Московская обл., 141701

А. Буссе

Email: bakholdin.nv@phystech.edu

А. Дегтярев

Email: bakholdin.nv@phystech.edu

М. Соловьев

Автор, ответственный за переписку.
Email: bakholdin.nv@phystech.edu

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

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».