АРХИТЕКТУРЫ УСТРОЙСТВ ДВУМЕРНОЙ ФИЛЬТРАЦИЯ ПО МЕТОДУ ВИНОГРАДА F(2 X 2,2 X 2) С ВЫЧИСЛЕНИЯМИ В СИСТЕМЕ ОСТАТОЧНЫХ КЛАССОВ
https://doi.org/10.37493/2307-910X.2021.3.4
Аннотация
Улучшение технических характеристик устройств цифровой обработки сигналов является важной задачей во многих практических задачах. В работе предложены архитектуры устройств для двумерной фильтрации в системе остаточных классов (СОК) с модулями специального вида по методу Винограда. Разработанные архитектуры позволяют сократить задержку устройства и его аппаратные затраты.
Список литературы
1. Bui, N.T. Real-Time Filtering and ECG Signal Processing Based on Dual-Core Digital Signal Controller System / N.T. Bui, et al. // IEEE Sensors Journal. - 2020. - vol. 20, no. 12. - P. 6492-6503. - DOI: 10.1109/JSEN.2020.2975006.
2. Deng, Z. Transductive Joint-Knowledge-Transfer TSK FS for Recognition of Epileptic EEG Signals / Z. Deng, P. Xu, L. Xie, K.-S. Choi, S. Wang // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. - 2018. - vol. 26, no. 8. - P. 1481-1494. - DOI: 10.1109/TNSRE.2018.2850308.
3. Kamirul, K. Automatic Ship Recognition Chain on Satellite Multispectral Imagery / K. Kamirul, W. Hasbi, P.R. Hakim, A.H. Syafrudin // IEEE Access. - 2020. - vol. 8. - P. 221918221931. - DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3042702.
4. Wang, G. Background Modeling and Referencing for Moving Cameras-Captured Surveillance Video Coding in HEVC / G. Wang, B. Li, Y. Zhang, J. Yang // IEEE Transactions on Multimedia. - 2018. - vol. 20, no. 11, P. 2921-2934. - DOI: 10.1109/TMM.2018.2829163.
5. Alonzo, L.M.B. A Machine Learning Approach for Coconut Sugar Quality Assessment and Prediction / L.M.B. Alonzo, F.B. Chioson, H.S. Co, N.T. Bugtai, R.G. Baldovino // 2018 IEEE 10th International Conference on Humanoid, Nanotechnology, Information Technology,Communication and Control, Environment and Management (HNICEM). - 2018. - P. 1-4. -DOI: 10.1109/HNICEM.2018.8666315.
6. Lu, J. Real-Time FPGA-Based Digital Signal Processing and Correction for a Small Animal PET / J. Lu et al. // IEEE Transactions on Nuclear Science. - 2019. - vol. 66, no. 7. - P. 12871295. DOI: 10.1109/TNS.2019.2908220.
7. Winograd S. Arithmetic complexity of computations. Siam; 1980: 33. DOI: 10.1137/1.9781611970364.
8. Omondi, A. Residue Number Systems: Theory and Implementation / A. Omondi, B. Premkumar. - London, Imperial College Press. - 2007. - 296 p.
9. Cardarilli, G.C. Design Space Exploration based Methodology for Residue Number System Digital Filters Implementation / G.C. Cardarilli, L. Di Nunzio, R. Fazzolari, A. Nannarelli, M. Petricca, M. Re // IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing. - DOI:10.1109/TETC.2020.2997067.
10. Vergos, H.T. On Modulo 2An+1 Adder Design / H.T. Vergos, G. Dimitrakopoulos // IEEE Transactions on Computers. - 2012. - Vol. 61, no. 2. - P. 173-186. - DOI: 10.1109/TC.2010.261.
11. Lavin, A. Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks / A. Lavin, S. Gray // 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). - 2016. - P. 4013-4021. -DOI: 10.1109/CVPR.2016.435.
12. Parhami, B. Computer arithmetic: algorithms and hardware designs / Parhami, B. - Oxford University Press. - 2010. - 492 p.
13. Zimmermann, R. Binary adder architectures for cell-based VLSI and their synthesis; Hartung-Gorre, 1998; ISBN 978-3896492890.
14. Lyakhov, P. High-Performance Digital Filtering on Truncated Multiply-Accumulate Units in the Residue Number System / P. Lyakhov, M. Valueva, G. Valuev, N. Nagornov // IEEE Access. - 2020. - vol. 8. - P. 209181-209190. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3038496.
15. Yepez, J. Stride 2 1-D, 2-D, and 3-D Winograd for Convolutional Neural Networks / J. Yepez and S. Ko // IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems. - 2020. -Vol. 28, no. 4. - P. 853-863. - DOI: 10.1109/TVLSI.2019.2961602.
Рецензия
Для цитирования:
Валуева М.В. АРХИТЕКТУРЫ УСТРОЙСТВ ДВУМЕРНОЙ ФИЛЬТРАЦИЯ ПО МЕТОДУ ВИНОГРАДА F(2 X 2,2 X 2) С ВЫЧИСЛЕНИЯМИ В СИСТЕМЕ ОСТАТОЧНЫХ КЛАССОВ. Современная наука и инновации. 2021;(3):41-52. https://doi.org/10.37493/2307-910X.2021.3.4
For citation:
Valueva M.V. THE DIGITAL FILTERING ARCHITECTURE BASED ON THE WINOGRAD METHOD WITH CALCULATIONS IN THE RESIDUE NUMBER SYSTEM. Modern Science and Innovations. 2021;(3):41-52. (In Russ.) https://doi.org/10.37493/2307-910X.2021.3.4
Просмотров:
47
Послать статью по эл. почте 