Khái niệm cốt lõi
分散算術を適応フィルタリングアルゴリズムに適用することで、計算効率を向上させ、リソース要件を削減する可能性があります。
Tóm tắt
近年注目されている分散算術(DA)の適応フィルタ(AF)アルゴリズムへの適用についての論文です。
DAとAFアルゴリズムの概要から始まり、DAをAFアルゴリズムに統合し、乗算累積演算を最適化し、計算負荷を軽減する能力を示しています。
LMS AFの実装が中心ですが、より高度な適応アルゴリズムに対するDAベースの設計は不足しています。
今後の研究では、DAベースのAFフィルターを非線形および時間変動システムに効果的に対処できるよう拡張することが期待されます。
リアルタイム処理やエッジコンピューティング向けに低レイテンシーで高スループットな処理を最適化する方向性も示唆されています。
概要:
分散算術(DA)は近年注目されており、計算効率向上とリソース削減が期待される。
論文はDAとAFアルゴリズムの概要から始まり、DAをAFに統合し乗算累積演算を最適化する能力を探求。
LMS AF実装が焦点だが、より高度な適応アルゴリズムへのDAベース設計不足。
未来研究では非線形および時間変動システムへの拡張や低レイテンシー処理向け最適化が期待される。
Thống kê
D. Allredらは「LMS adaptive filters using distributed arithmetic for high throughput」と述べた。 (2005)
R. GuoとL. S. DeBrunnerは「Two high-performance adaptive filter implementation schemes using distributed arithmetic」と述べた。 (2011)
M. S. Prakash and R. A. Shaikは「Low-area and high-throughput architecture for an adaptive filter using distributed arithmetic」と述べた。 (2013)