CUDA实现的CPU频域FIR滤波算法

"这篇硕士论文主要探讨了在CUDA环境下实现基于频域的FIR滤波器的并行算法。文章提到了CPU上实现频域滤波的过程，包括滤波系数和输入采样信号的初始化、滤波操作以及输出结果的获取。CUDA作为一个强大的并行计算平台，被用于提高滤波效率。" 在现代计算机科学中，滤波技术是信号处理的重要组成部分，尤其是在音频和图像处理中。FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种广泛应用的线性滤波器，其特性可以通过改变滤波系数来调整。在CPU上实现FIR滤波时，通常会采用频域方法，因为它可以减少计算复杂度，尤其是对于长滤波器阶数的情况。本文提到的“滤波系数和输入采样信号的初始化”是FIR滤波算法的第一步，这一步骤中，滤波系数的生成通常是通过滤波器设计算法，例如窗函数法或频率采样法得到，而输入采样信号则需要预先存储以便进行后续处理。 CUDA是由NVIDIA开发的一种并行计算平台，它允许开发者利用GPU的强大计算能力来加速计算密集型任务，如本文中的FIR滤波。在CUDA中，计算任务被分解为许多小的线程块，这些线程块可以在GPU的多个核心上并行执行，显著提高了处理速度。论文中提到的基于CUDA的频域FIR滤波并行算法研究，就是利用这一特性来提升滤波效率。 在描述CPU上的实现过程时，论文指出采用FFTw库进行傅里叶变换和反变换，因为FFTw是一个高效且开源的库，尽管Intel的ipp库可能在性能上接近，但ipp的非开源性质使得FFTw成为更好的选择。并行化实现的关键在于如何有效地分块处理数据，文中提到的“overlap-save”方法是一种处理长序列的常见策略，它可以减少数据拷贝，提高内存利用率。 在CPU上的具体实现分为三个阶段：首先是滤波系数和输入采样的初始化，这涉及内存分配和数据加载；其次是频域滤波，即通过傅里叶变换将时域信号转换到频域，然后乘以滤波系数并进行逆傅里叶变换；最后是提取滤波后的输出结果。在CUDA环境下，这些步骤都需要考虑到并行计算的特点，比如数据布局、线程同步和内存管理。 这篇论文详细阐述了在CPU和CUDA环境下实现FIR滤波的不同策略，突显了并行计算在优化滤波效率方面的重要性。对于理解FIR滤波的实现细节以及如何利用GPU加速信号处理任务具有重要的参考价值。