CUDA并行实现频域FIR滤波算法研究

"这篇文档是东北大学的一篇硕士学位论文，主要探讨了如何基于CUDA实现频域FIR滤波算法，并对比了传统的CPU实现方法。论文详细介绍了基于CUDA的并行处理流程，旨在提高滤波效率。 标题和描述中的知识点： 1. **FIR滤波器**：FIR（Finite Impulse Response）滤波器是一种数字滤波器，通过在时域中使用有限长度的脉冲响应来设计，用于信号处理中的频率选择和噪声消除。 2. **频域滤波**：相对于时域滤波，频域滤波通过在频域内进行操作来实现滤波功能，通常涉及到傅里叶变换和其逆变换。 3. **CUDA**：CUDA是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型，允许开发人员使用C/C++等语言直接编程GPU，实现高性能计算。 4. **FFTW**：FFTW是一个快速傅里叶变换（FFT）的C语言库，用于实数和复数的离散傅里叶变换。 主要内容中的知识点： 5. **CUDA并行计算**：CUDA利用GPU的并行计算能力，将任务分解成大量独立的工作单元，然后同时处理这些单元，以提高计算速度。 6. **分块处理**：在CUDA中，输入信号被分成多个小块进行处理，每个块在GPU上独立执行，这种方式有助于提高并行度和资源利用率。 7. **傅里叶变换**：在频域滤波中，首先对滤波系数和输入信号块进行2048点的傅里叶变换，将信号从时域转换到频域。 8. **乘法操作**：在频域中，滤波是通过将滤波器系数与信号的频谱相乘来实现的。 9. **IFFT逆变换**：乘法操作后的结果再进行逆傅里叶变换（IFFT），将处理过的频域信号转换回时域，得到滤波后的信号。 10. **重叠保留**：在信号分块处理时，采用重叠保留策略，确保滤波的连续性和减少边界效应。 11. **归一化处理**：由于FFTW的FFT变换不进行归一化，所以需要在最后对结果进行缩放，以恢复原始数据的比例。 12. **并行算法设计**：在CUDA中，滤波算法的设计需要考虑数据并行、任务并行等多种并行模式，以充分利用GPU的计算资源。 13. **滤波效率比较**：论文还可能对比了基于CUDA的并行算法与传统CPU实现的滤波效率，分析并行计算的优势。 这篇论文深入研究了如何利用CUDA技术提高频域FIR滤波的计算效率，通过并行处理和优化，展示了GPU在信号处理中的强大潜力。