2016年FIR滤波器设计：硬件优化技术综述

"这篇综述文章探讨了硬件高效FIR滤波器的设计方法，重点关注了如何减少计算复杂性和提高能效。文章回顾了2016年国际期刊上发表的相关研究，涵盖了各种技术和策略，包括常见的子表达式消除法（CSE）、微分系数法（DCM）、遗传算法（GA）、最小差分微分系数法以及混合整数线性规划（MILP）等。此外，还提到了多常数乘法、无乘数滤波器和伪浮动点（PFP）技术的应用。文章强调了数字信号处理（DSP）在科学、工程和技术领域的关键作用，并指出由于高阶滤波器的需求导致的高能耗和面积消耗问题，这使得硬件优化的FIR滤波器设计变得至关重要。作者比较了传统搜索算法与启发式搜索算法在滤波器综合中的应用，并讨论了如何通过编码滤波器系数来简化乘法操作，转化为加法和移位。" 文章详细介绍了在数字信号处理背景下，硬件高效FIR滤波器设计的最新进展和挑战。FIR滤波器因其稳定性、线性相位特性及低系数敏感性而在多个领域得到广泛应用。然而，它们的计算密集型特性，特别是大规模滤波器，带来了显著的能耗和硬件占用问题。为了解决这些问题，研究人员采用了各种优化策略。 首先，文章提到了常见子表达式消除法（CSE），这是一种通过识别和重用计算结果来减少重复运算的技术，从而降低功耗。微分系数法（DCM）则是通过变换滤波器系数来减少乘法操作，同样有利于硬件效率的提升。遗传算法（GA）和最小差分微分系数法（MILP）是两种优化方法，前者利用生物进化原理进行滤波器设计优化，后者则是一种数学优化工具，可以寻找最佳滤波器结构。混合整数线性规划（MILP）也被用于寻找最优滤波器实现，特别是在处理有约束条件的设计问题时。 此外，无乘法滤波器技术的引入旨在完全消除乘法操作，通过精心设计的滤波器结构和系数编码，如编码为2的有符号幂和的形式，将乘法转换为简单的位操作。伪浮动点（PFP）技术也在一定程度上提高了精度和效率，同时降低了硬件成本。 文章还讨论了传统算法与启发式算法在滤波器设计中的比较，传统算法如格雷码搜索可能更稳定，而启发式算法如遗传算法可能更快地收敛于近似最优解。这两种方法各有优缺点，根据具体应用场景和设计目标，可以选择合适的方法。 这篇综述文章全面概述了当前硬件高效FIR滤波器设计的各种策略和工具，为研究人员和工程师提供了宝贵的参考，帮助他们在设计过程中做出更明智的选择，以满足特定的性能、功耗和面积要求。随着科技的不断进步，预计未来会有更多创新方法出现，以应对不断增长的数字信号处理需求。