CUDA实现频域FIR滤波并行算法研究

"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。