CUDA实现频域FIR滤波并行算法研究
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更新于2024-08-08
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"基于CUDA实现频域FIR滤波-onfi接口规范"
这篇硕士论文主要探讨了如何使用CUDA技术来实现在频域内的FIR(Finite Impulse Response,有限脉冲响应)滤波,并针对ONFI(Open NAND Flash Interface)接口规范进行了讨论。CUDA是NVIDIA公司开发的一种并行计算平台,它允许程序员利用GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)的并行处理能力来加速计算密集型任务。
FIR滤波是一种常见的数字信号处理技术,用于去除噪声、平滑信号或进行频率选择性滤波。在时域中,FIR滤波器的运算可以通过卷积实现,公式为y(n) = x(n) * h(n),其中x(n)是输入信号,h(n)是滤波器系数,y(n)是输出信号。FIR滤波器的阶数M决定了滤波器的性能,例如其频率响应和滚降率。
为了减少计算复杂度,论文转而在频域中处理FIR滤波。利用傅里叶变换,可以将时域的卷积转换为频域的点乘,即y(k) = x(k) * H(k),其中x(k)和y(k)分别是x(n)和y(n)的离散傅里叶变换,H(k)是h(n)的离散傅里叶变换。频域处理的优势在于避免了卷积运算的复杂性。
在4.1.2章节中,论文介绍了如何使用基于频域的FIR滤波并行算法。这种方法通过Overlap-save方法将输入信号分块,然后对每个子块进行滤波处理。频域表达式相应地修改为y(k) = X(k) * H(k)。在CUDA平台上,可以利用GPU的并行计算能力来处理这些子块,从而提高计算效率。
在CUDA实现中,输入信号x(n)被划分为长度为N=L+M-1的块,N是子块长度,L是输入信号的长度。通过并行处理,可以将大量计算任务分配给GPU,使得滤波过程大大加速。论文作者通过这种方式实现了对ONFI接口规范下的数据处理优化,这在现代高速存储系统中尤其重要,因为它们通常涉及到大量的数据传输和实时处理需求。
论文作者陈震在东北大学信息科学与工程学院完成了这项研究,其导师为曲荣欣副教授。研究的目的是利用GPU的并行计算优势,提升FIR滤波在频域内的处理速度,这对于实时信号处理和高效能计算有重大意义。
2021-10-01 上传
2020-10-27 上传
2021-09-10 上传
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