CUDA实现的FIR滤波器频域并行算法研究

"FIR数字滤波器原理-onfi接口规范" 本文主要探讨的是基于CUDA的频域FIR滤波并行算法的研究，该研究属于东北大学信息科学与工程学院计算机系统结构的硕士论文。FIR（Finite Impulse Response，有限冲击响应）数字滤波器是一种在信号处理中广泛使用的滤波技术，它通过计算一系列离散输入样本的线性组合来产生输出样本。在FIR滤波器中，滤波器的响应在有限的时间内达到零，因此它们特别适合实时信号处理。 在GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）技术的快速发展背景下，研究者开始利用其并行计算能力来加速计算密集型任务，如FIR滤波。CUDA是NVIDIA公司推出的一种编程模型，它使得开发者能够直接利用GPU的并行计算资源，从而大幅提升计算效率。论文中，作者陈震通过CUDA平台研究了如何在频域实现FIR滤波器的并行化，这通常涉及到傅里叶变换（FFT）的使用，因为傅里叶变换可以将时域的卷积问题转化为频域的乘法问题，大大简化了计算过程。 CUDA并行计算的优势在于，它可以将滤波操作分解为大量独立的任务，这些任务可以在GPU的多个核心上同时执行，显著减少了计算时间。论文可能详细分析了如何设计和优化CUDA程序，以充分利用GPU的并行处理能力，同时探讨了并行算法的性能和效率，包括内存访问模式、线程组织以及同步策略等。 此外，论文可能还涉及到了实验设计和性能评估，包括在不同数据规模下并行算法的执行时间、资源利用率和滤波结果的精度等方面。作者可能对比了CUDA实现与其他CPU实现的性能差异，证明了GPU加速在FIR滤波中的有效性。 最后，论文可能会讨论并行算法的局限性和未来改进方向，比如如何处理GPU内存限制、如何进一步提高并行度以及如何适应不同类型的FIR滤波器结构等。这篇硕士论文对于理解FIR滤波器的原理，以及如何借助CUDA实现高效的并行滤波算法具有重要的理论和实践意义。