CUDA驱动的频域FIR滤波并行算法研究
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更新于2024-08-08
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"国内外研究现状-onfi接口规范, CUDA, 频域FIR滤波并行算法"
在数字信号处理领域,FIR(Finite Impulse Response,有限脉冲响应)滤波器是一种重要的功能模块,它具有严格的线性相位特性且结构简单,无反馈回路,适用于通信、图像处理和模式识别等多个领域。随着计算机技术的进步,如何优化FIR滤波器的设计以适应并行计算的需求成为了研究焦点。研究人员通过VLSI、FPGA和DSP芯片实现FIR滤波算法,分别在时域和z域寻找降低运算复杂度和提高并行执行能力的方法。
在时域,FIR滤波算法的优化策略主要包括DA查找、CSE算法和BSE算法。DA查找利用FPGA硬件结构实现,但可能受到特定硬件限制;CSE算法通过共享计算结果减少运算单元,BSE算法进一步优化,用移位和加法替代乘法运算,降低了计算复杂度。
在z域,常见的FIR滤波算法有短时卷积和FFA。虽然这些方法能提升滤波器阶数和处理大规模信号的能力,但它们的并行执行效率相对较低,加速比提升有限。
随着GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)通用计算的发展,研究者开始探索基于GPU的FIR滤波并行算法,如基于CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)的频域FIR滤波算法。CUDA为GPU提供了编程接口,使得研究人员能够充分利用GPU的并行计算能力,有效地加速滤波过程,尤其在处理大量数据时,能显著提升性能和效率。
本文特别关注了一种基于CUDA的频域FIR滤波并行算法,该算法利用GPU的强大计算力,通过将滤波问题转换到频域,实现了滤波操作的并行化,从而提高了处理速度和系统吞吐量。这种算法对于处理高分辨率、大数据量的信号滤波任务尤为有效,为实时信号处理和大规模数据分析提供了新的解决方案。
总体来说,FIR滤波器的并行化设计是当前数字信号处理领域的热点,结合GPU的并行计算能力,可以实现高性能的FIR滤波,满足日益增长的计算需求。未来的研究将继续深入探索如何更高效地利用GPU资源,优化算法结构,以实现更高效率的FIR滤波处理。
2022-09-24 上传
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SW_孙维
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