低硬件成本256点FFT处理器的IP核设计

设计了一种基于现场可编程门阵列（Field programmable gate array， FPGA）的低硬件成本256点快速傅里叶变换（Fast Fourier transform， FFT）处理器的IP核。采用按频率抽取的基-2⁴算法和单路延迟负反馈（Single-path delay feedback， SDF）流水线架构用于减少旋转因子的复数乘法运算复杂度。为了降低硬件成本，提出了一种串接正则有符号数（Canonical signed digit， CSD）常数乘法器取代常用的布斯乘法器用来完成旋转因子W256i与对应序列的复数乘法运算，同时这种乘法器还能够移除存储旋转因子系数的只读存储器（Read only memory， ROM）。该处理器IP核基于QUARTUS PRIME平台进行综合，在Cyclone 10LP FPGA上实现。结果显示，该FFT处理器最高工作频率为100 MHz，对于24位符号数FFT运算，逻辑单元（Logic elements， LEs）使用量与记忆体位（Memory bits， MBs）使用量仅为3 978 LEs和6 456 MBs。     

改进的多路基-24 FFT处理器设计

给出一种改进的基-24频域抽取FFT算法,基于该算法和SDF结构,提出改进的多路基-24 FFT处理器结构,通过复用常复系数乘法器,减少硬件消耗并维持吞吐率不变。基于改进结构设计2路256点FFT处理器,在SMIC 0.13 μm工艺下综合、布局和布线后的版图核心面积为1.12 mm2,最高工作频率为100 MHz。     

高性能并行FFT处理器的设计与实现

提出一种高性能并行快速傅里叶变换(FFT)处理器的设计方案,采用4个蝶形单元进行并行处理,利用改进的无冲突操作数地址映射方式,保证每个周期同时读取和写入16个数据。给出该处理器的FPGA实现,性能评测结果表明,与其他FFT处理器相比,该并行FFT处理器的性能较优,能满足实际应用需求。     

应用于OFDM系统中的高速FFT处理器设计

针对无线城域网中工作在2GHz~11GHz频带的IEEE802.16a标准,在实现其OFDM系统时提出一种高速而且经济的FFT处理器设计方案。设计中采用了Radix-4的频率抽取算法和并行的蝶型计算单元结构,而且将旋转因子预先存储在ROM中以提高处理器运行的速度。设计方案采用了单个蝶型运算单元以达到控制FFT处理器规模的目的。数据的输入与输出都共用一个存储器,这进一步节约了硬件资源损耗。     

应用于OFDM系统中的高速FFT处理器设计

针对无线城域网中工作在2GHz～11GHz频带的IEEES02．16a标准，在实现其OFDM系统时提出一种高速而且经济的FFT处理器设计方案。设计中采用了Radix-4的频率抽取算法和并行的蝶型计算单元结构，而且将旋转因子预先存储在ROM中以提高处理器运行的速度。设计方案采用了单个蝶型运算单元以达到控制FFT处理器规模的目的。数据的输入与输出都共用一个存储器，这进一步节约了硬件资源损耗。     

OFDM系统中IFFT/FFT处理器的设计与实现

提出了Radix-4 FFT的优化算法,采用该优化算法设计了64点流水线IFFT/FFT处理器,该处理器可以在64个时钟周期内仅采用3个复数乘法器获得64点处理结果,提高了运算速度,节约了硬件资源。通过Xilinx XC2S300E Spartan2E系列的xc2s300e器件进行下载验证,仿真结果与MATLAB计算结果误差小于0.5%,该处理器已经成功应用于某OFDM通信系统中。     

基于CORDIC算法的FFT处理器设计

采用CORDIC算法和无乘法器的蝶形运算操作,建立Matlab函数模型.合理选择迭代级数和运算数据位宽,设计一种新的高信噪比快速傅里叶变换(FFT)处理器.在最优化设计中,信噪比可以达到88 dB,在加入溢出保护设计后,硬件实现的信噪比可以达到80 dB,功耗减少20.63％.仿真结果表明,该处理器具有芯片面积较小、精...     

高效可配置FFT处理器的VLSI设计及其应用

针对正交频分复用通信系统中的快速傅里叶变换(FFT)处理器的硬件实现,提出一种高效可配置的VLSI结构. 在基于存储器的FFT架构基础上,采用一种双路并行处理的数据通路和一种有效的控制方案,节省了硬件面积并提高了系统运算的效率. 此外,对FFT的蝶形运算单元进行了优化,使其能处理多种运算模式.基于该结构的FFT处理器已应用于DVB-T/H系统中,并在SMIC 0.18 μm工艺下进行了逻辑综合、Layout以及功耗分析,等效逻辑门数为56 k,在20 MHz工作频率下功耗约为33.5 mW.与FFT结构相比,该结构有效地减少了硬件面积和功耗.     

数据全并行FFT处理器的设计

讨论了基4和混和基算法的FFT处理器设计问题,提出的操作数地址映射方法充分利用了FFT算法本身的同址性质,能同时提供蝶形运算所需的4个操作数,具有最大的数据并行性,按照旋转因子存放规则,蝶形运算所需的3个旋转因子地址相同,且寻址方式简单,运算部件采用3个乘法的复数运算算法,有效减少了运算部件的大小,它既可以作基4蝶形运算,也可以同时进行2个基2蝶形运算．采用Altera公司的EP200K400E,工作频率达到89MHz,1024点16位复数FFT需要14．1μs,4096点需要67μs。     

基于FPGA的FFT处理器的设计

本文主要研究基于FPGA的数据处理系统,内部包含一个1024点的FFT处理单元.FFT部分采用基四算法,五级级联处理,并通过CORDIC流水线结构使硬件实现较慢的复乘运算转化为移位和加减运算.双端口RAM、只读ROM全部内置在FPGA芯片内部,使整个系统的数据交换和处理速度得以很大提高,合理地协调了资源和速度之间相互制约问题.     

离散Fourier变换并行算法综述

本文详细介绍了1－D DFT精确计算的六步框架并行算法和按位并行计算法,以及按位计算法在2－D Mesh和Torus上的模拟实现,同时介绍了近似计算中的基于奇异值分解的算法和基于快速多极方法的算法。对于2－D DFT,本文介绍了并行行列算法和并行多项式变换算法,并分析了其优缺点。     

基于快速傅里叶变换和选择性卷积核网络的图像补全

较传统方案而言, 目前基于深度学习的图像补全方法取得了更优的修复效果. 但大都忽视了建立像素的长距离依赖, 深度学习模型处理大面积不规则缺失时效果不佳、生成图像整体契合度不足. 另一方面, 很多通过融合多尺度感受野来保留更多细节信息的补全算法, 由于无法动态的调节感受野, 而受到输入尺度与补全目标尺度变化带来的影响, 最终导致生成结果产生明显的伪影误差. 针对这类问题, 本文提出一种基于快速傅里叶变换和选择性卷积核网络的补全算法, 在实现像素长距离依赖的同时保证模型的高效率运行. 此外, 本算法还改进了选择性卷积核网络, 可按照各卷积核特征的贡献, 自适应调整相应权重, 从而为模型提供精确的局部性信息补充, 最终生成全局融合度更高、局部细节更丰富的补全结果. 在Celeb-A和Place2数据集的实验表明, 本文方法不仅在PSNR和SSIM指标上超越了现有的前沿图像补全方法, 且处理受遮挡率为80%以上的图像时具有明显优势, 能够生成更真实地结果.     

一种三维快速傅里叶变换并行算法

三维快速傅里叶变换在物理计算领域中被广泛地使用.传统并行算法所使用的面划分和块划分方法并不适合稀疏三维向量的傅里叶变换.提出了一种新三维快速傅里叶变换的并行算法,针对稀疏三维向量的傅里叶变换,新算法通过重新调整x,Y,z三个方向的计算顺序,能最大限度地减少计算量以及进程间的通信量,从而减少计算时间,提高并行加速比.详尽的理论分析以及多个高性能计算平台上的实验结果证明:在对稀疏三维向量作傅里叶变换时,新算法优于传统算法.     

快速傅里叶变换乘法的性能研究

大数相乘是密码学的一种关键运算,其性能影响许多密码算法,如RSA、ElGamal等公钥密码运算的性能。对常见的大数乘法算法进行了实验、分析和比较,特别针对快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）算法,分析了其在大数乘法中的应用,并与其他常见大数算法的效率进行了比较,归纳了快速傅里叶变换的优势范围与劣势范围。同时,由于快速傅里叶变换计算过程中有误差,当数据位足够多时,可能导致计算结果不正确,因此进一步分析了傅里叶快速变换计算正确的数据位上限,这些工作对于快速乘法算法的正确选择有重要的实际意义。     

非下采样轮廓波变换快速算法

多尺度几何分析（MGA）是一种有效的图像处理方法. 作为MGA的一种离散实现方法,非下采样轮廓波变换（NSCT）被广泛应用于图像去噪、图像融合、图像增强、特征提取等领域. 然而,由于该变换的高冗余性,其计算效率受到一定限制. 因此,对NSCT快速算法的研究具有现实意义. 本文采用一种优化的方向滤波器改进了原NSCT变换,以损失部分重建图像质量为代价,获得算法处理速度的显著提高. 实验结果可见,在满足重建图像主观质量视觉要求的前提下,算法速度可比原变换提高若干倍. 图像去噪实验进一步验证了算法的可靠性及效率.     

Performance Evaluation of a Multithreaded Fast Fourier Transform Algorithm for Derivative Pricing

Pricing of derivatives is one of the central problems in computational finance. Since the theory of derivative pricing is highly mathematical, numerical techniques such as lattice approach, finite-difference and finite-element among others have been employed. Recently fast Fourier transform (FFT) has been employed for derivative pricing in sequential computers. In this paper, we report development of a multithreaded FFT pricing algorithm and performance evaluation on a multithreaded platform. The focus of this study is on the effectiveness of using a parallel computer for financial problems and performance evaluation of a multithreaded algorithm for finance applications such as derivative pricing. In general, a parallel algorithm for FFT, with blocked data distribution of N elements on P processors, involves communication for log P iterations and terminates after log N iterations. The first (log N – log P) iterations therefore, require no communication and a sequential algorithm can be used in each processor. We call this a local algorithm. At the end of the (log N – log P) iterations, the processors switch to a multithreaded algorithm where sending and receiving of threads is through message passing. We call this a remote algorithm. The algorithm has been implemented on the EARTH (Efficient Architecture for Running THreads) multithreaded platform. Our results indicate that the FFT multithreaded algorithm for option pricing is very efficient giving a relative speedup of 50% on 64 processors. This study reveals an important commercial application for High Performance Computing.     

基于DMFT的高动态载波捕获算法的改进

基于FFT的载波捕获方法对高动态信号不能适用,离散匹配傅里叶变换(DMFT)虽可用于高动态信号,但是其运算量大、精确度差。基于以上分析本文提出了将延迟自相关、FFT与DMFT三者相结合的二维载波捕获算法。首先将中频采样信号与其延迟做自相关,通过信号的延迟自相关的FFT得到频率变化率的粗略估计值,进而得到起始频偏的粗略估计值,然后在所得值附近利用DMFT进行搜索,从而获得高精度的参数估计值。此方法缩小了搜索的范围,在运算量减少的同时,也提高了参数的估计精度。仿真结果证明本文提出的方法有效可行。     

频域抽取多维向量基快速傅里叶变换

给出了频域抽取(DIF)多维向量基快速傅里叶变换(FFT)算法。对多维频域信号的每一维,采用向量基2频域抽取法,导出了快速算法蝶形运算的一般形式。该FFT算法适合于维数为任意整数的情况,当维数为1时,算法退化为著名的频域抽取向量基2 FFT算法。为了便于编程实现,以频域抽取3维向量基FFT算法为例,给出了快速算法实现流程,该流程易于向任意整数维推广。计算量比较结果显示,频域抽取多维向量基FFT算法比多维分离式FFT算法计算量低。     

傅里叶变换光谱仪动镜运动控制仿真

在傅里叶变换光谱仪中,动镜按一定规律进行往复运动。一般控制方案采用直线电机直接推动,但在体积小而高分辨率的傅里叶变换光谱仪中,直线电机要做得很长,不是很合适。采用无刷直流电机进行动镜控制;分析了无刷直流电机(BLDC)数学模型和动镜速度均匀性对光谱仪的影响,采用自适应在线遗传算法整定的PID控制和传统PID控制方法分别进行仿真控制,着重分析了带负载无刷直流电机的控制效果,并人工加入负载扰动。仿真结果验证了采用合适的控制策略控制无刷直流电机可达到傅里叶变换光谱仪对速度均匀性的要求。