ПРОЕКТИРОВАНИЕ ВЫСОКОЭФФЕКТИВНЫХ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СБАЛАНСИРОВАННЫХ МОДУЛЕЙ СИСТЕМЫ ОСТАТОЧНЫХ КЛАССОВ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В данной работе предложен подход к поиску сбалансированных наборов модулей специального типа для высокоскоростной цифровой фильтрации сигналов в системе остаточных классов (СОК) с использованием блоков усеченного умножения с накоплением. Основная идея заключается в детальном анализе вычислительной задержки как множества модулей СОК по отдельности, так и различных комбинаций этих модулей. Предложенный подход снизил задержку цифровой фильтрации до 60.85% в зависимости от вычислительного диапазона и разрядности модулей СОК, соответствующих 16-, 24-, 32- и 48-битному фильтрам. Разработанные фильтры в СОК могут быть использованы для повышения производительности цифровых устройств, в которых скорость обработки данных является основным приоритетом. Дальнейшие исследования будут направлены на использование предложенных фильтров для решения различных прикладных задач цифровой обработки сигналов и изображений.

Об авторах

П. А. Ляхов

Северо-Кавказский федеральный университет; Северо-Кавказский центр математических исследований, Северо-Кавказский федеральный университет

Email: ljahov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0487-4779
Ставрополь, Россия; Ставрополь, Россия

Н. Н. Нагорнов

Северо-Кавказский федеральный университет

Email: sparta1392@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9423-3555
Ставрополь, Россия

М. В. Бергерман

Северо-Кавказский центр математических исследований, Северо-Кавказский федеральный университет

Email: maxx07051997@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-2937-8501
Ставрополь, Россия

А. Ш. Абдулсалямова

Северо-Кавказский центр математических исследований, Северо-Кавказский федеральный университет

Email: a.abdulsalyamova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3589-4257
3Ставрополь, Россия

Р. И. Абдулкадиров

Северо-Кавказский центр математических исследований, Северо-Кавказский федеральный университет

Email: ruslanabdulkadirovstavropol@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7792-1666
Ставрополь, Россия

Список литературы

  1. Bhaskar P.C., Uplane M.D. FPGA based digital FIR multilevel filtering for ECG denoising, in Proc. Int. Conf. Inf. Process. (ICIP), 2015. P. 733–738.
  2. Kurbiel T., Göckler H.G., Alfsmann D. Oversampling complex-modulated digital filter bank pairs suitable for extensive subband-signal amplification, 2009 17th Eur. Signal Process. Conf., Glasgow, U.K., 2009. P. 2658- 2662.
  3. Porshnev S.V., Kusaykin D.V., Klevakin M.A. On accuracy of periodic discrete finite-length signal reconstruction by means of a Whittaker- Kotelnikov- Shannon interpolation formula, in Proc. Ural Symp. Biomed. Eng., Radioelectronics Inf. Technol. (US- BEREIT), 2018. P. 165- 168.
  4. Tang F., Wang Z., Xia Y., Liu F., Zhou X., Hu S., Lin Z., Bermak A. An area- efficient column- parallel digital decimation filter with pre- BWI topology for CMOS image sensor, in IEEE Trans. Circuits Syst. I, Reg. Papers. 2018. V. 65. No 8. P. 2524- 2533.
  5. Kiran S., Shafik A., Tabasy E.Z., Cai S., Lee K., Hoyos S., Palermo S. Modeling of ADC- based serial link receivers with embedded and digital equalization, in IEEE Trans. Compon., Packag., Manuf. Technol. 2019. V. 9. No 3. P. 536- 548.
  6. Chandra A., Chattopadhyay S. Design of hardware efficient FIR filter: A review of the state- of- the- art approaches, in Engineering Science and Technology, an International Journal. 2016. V. 19. No 1. P. 212- 226.
  7. Cunfu H., Sen W., Qiang W., Zenghua L., Bin W. Application of Signal Denoising by Using FIR Filter Based on FPGA in an Ultrasonic Guided Waves Receiving System, in Journal of Beijing University of Technology. 2018. V. 44. No 5. P. 658.
  8. Fedorenko V.A., Sorokina K.O., Giverts P.V. Multigroup Classification of Firing Pin Impressions with the Use of a Fully Connected Neural Network. Program Comput Soft. 2024. V. 50. P. 73- 84.
  9. Pak J.M. Hybrid PDA/FIR Filtering for Preceding Vehicle Tracking Using Automotive Radars, in IEEE Access. 2021. V. 9. P. 118726- 118735.
  10. Wijesekara R.T., Edussooriya C.U.S., Bruton L.T., Agathoklis P. A 3- D Sparse FIR Frustum Filter for Enhancing Broadband Plane Waves, in IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs. 2019. V. 66. No 3. P. 497- 501.
  11. Morales-Sandoval M., Marin-Castro H., Gonzalez-Compean J. Curve-Based Security Schemes for Automating the Encryption and Signing of Digital Documents in Organizational Environments. Program Comput Soft. 2021. V. 47. P. 849- 857.
  12. Jullien G., Miller W., Soltis J., Baraniecka A., Tseng B. Hardware realization of digital signal processing elements using the residue number system, in Proc. ICASSP 77. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech, Signal Process., Hartford, CT, USA, 1977. P. 506- 510.
  13. Omondi A., Premkumar B. Residue Number Systems: Theory and Implementation, London: Imperial College Press, 2007.
  14. Cardarilli G.C., Nannarelli A., Re M. Residue number system for low- power DSP applications, in Proc. Asilomar Conf. Signals, Syst. Comput., 2007. P. 1412- 1416.
  15. Jullien G.A., Miller W.C. Application of the residue number system to computer processing of digital signals, in Proc. IEEE 4th Symp. on computer Arithmetic (ARITH), Santa Monica, CA, USA, 1978. P. 220-225.
  16. Chang C.H., Molahosseini A.S., Zarandi A.A.E., Tay T.F. Residue Number Systems: A New Paradigm to Datapath Optimization for Low-Power and High-Performance Digital Signal Processing Applications, in IEEE Circuits and Systems Magazine. 2015. V. 15. No 4. P. 26-44.
  17. Duong-Ngoc P., Kwon S., Yoo D., Lee H. Area-Efficient Number Theoretic Transform Architecture for Homomorphic Encryption, in IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers. 2023. V. 70. No 3. P. 1270-1283.
  18. Samimi N., Kamal M., Afzali-Kusha A., Pedram M. Res-DNN: A Residue Number System-Based DNN Accelerator Unit, in IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers. 2020. V. 67. No 2. P. 658-671.
  19. Chervyakov N.I., Lyakhov P.A., Nagornov N.N., Valueva M.V., Valuev G.V. Hardware implementation of a convolutional neural network using calculations in the residue number system, in Computer Optics. 2019. V. 43. No 5. P. 857-868.
  20. Kaplun D., Butusov D., Ostrovskii V., Veligosha A., Gulvanskii V. Optimization of the FIR Filter Structure in Finite Residue Field Algebra, in Electronics. 2018. V. 7. No 12. P. 372.
  21. Belghadr A., Jaberipur G. FIR Filter Realization via Deferred End-Around Carry Modular Addition, IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers. 2018. V. 65. No 9. P. 2878-2888.
  22. Lyakhov P., Valueva M., Valuev G., Nagornov N. High-Performance Digital Filtering on Truncated Multiply-Accumulate Units in the Residue Number System, in IEEE Access. 2020. V. 8. P. 209181-209190.
  23. Parhami B. Computer Arithmetic: Algorithms and Hardware Designs, London: Oxford Univ. Press, 2010.
  24. Kogge P.M., Stone H.S. A parallel algorithm for the efficient solution of a general class of recurrence equations, in IEEE Trans. Comput. 1973. V. C-22. No 8. P. 786-793.
  25. Molahosseini A.S., De Sousa L.S., Chang C.H. Embedded Systems Design with Special Arithmetic and Number Systems, New York: Springer, 2017.
  26. Mohan P.V.A., Phalguna P.S. Evaluation of Mixed-Radix Digit Computation Techniques for the Three Moduli RNS {2n-1, 2n, 2n+1 - 1} , IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs. 2021. V. 68. No 4. P. 1418-1422.
  27. Jaberipur G., Nadimi B. Balanced (3 + 2 log n) ΔG Adders for Moduli Set {2n+1, 2n + 2n-1 - 1}, 2n+1 - 1}, in IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 2020. P. 1- 10.
  28. Lyakhov P.A. Area-Efficient digital filtering based on truncated multiply-accumulate units in residue number system 2n - 1, 2n, 2n + 1 , in Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. 2023. V. 35. № 6. P. 101574.
  29. Lyakhov P. Improving the Parallelism and Balance of RNS with Low-Cost and 2k + 1 Modules, in Current Problems in Applied Mathematics and Computer Science and Systems (APAMCS 2022), 2023. V. 702.
  30. Srinivasa Reddy K., Sahoo S.K. An approach for fixed coefficient RNS-based FIR filter, in International Journal of Electronics. 2017. V. 104. № 8. P. 1358-1376.
  31. Belghadr A., Jaberipur G. Efficient variable-coefficient RNS-FIR filters with no restriction on the moduli set, in Signal, Image and Video Processing, 2022. P. 1443-1454.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).