Использование непозиционных кодов при построении цифровых фильтров позволяет обеспечить высокую скорость цифровой обработки сигналов (ЦОС). Этому способствует параллельная обработка малоразрядных остатков, полученных при делении входного сигнального вектора и коэффициентов фильтрации на основании системы остаточных классов. Используя независимые вычислительные каналы, определяемые основаниями модулярного кода, можно добиться высокой точности вычислений. Однако в этом случае при переводе из модулярного кода в позиционный код на основе китайской теоремы об остатках потребуются значительные аппаратурные затраты. В работе представлен разработанный алгоритм масштабирования, который позволяет решить данную проблему.
Using positional codes in constructing digital filters allows high speed digital signal processing (DSP). This is facilitated by the parallel of the low-bit-processing residues obtained by dividing the input signal vector and the filter coefficients based on the system of residual classes. Using independent computing channels defined modular code base, you can achieve high precision. However, in this case, the translation of the modular code positioning code based on the Chinese remainder theorem require significant hardware expenses. The paper presents the developed algorithm zoom, which allows you to solve this problem.
1. Велигоша А.В. Оптимизация структуры и алгоритмов функционирования непозиционного цифрового фильтра / Велигоша А.В. // Теория и техника радиосвязи. – 2010. – № 4. – С. 82–88.
2. Велигоша А.В. Новый метод представления данных в модулярных кодах для цифровой обработки сигналов / А.В. Велигоша // Теория и техника радиосвязи. – 2011. – № 2. – С. 69–75.
3. Велигоша А.В. Обоснование и выбор эффективного метода реализации адаптивных цифровых фильтров / Велигоша А.В. // Теория и техника радиосвязи. – 2012. – № 1. – С. 66–72.
4. Джиган В.И. Адаптивная фильтрация сигналов: теория и алгоритмы. – М.: Техносфера РИЦ ЗАО, 2013. – 527.
5. Калмыков И.А., Калмыков М.И. Структурная организация параллельного спецпроцессора цифровой обработки сигналов, использующего модулярные коды / Калмыков И.А, Калмыков М.И. // Теория и техника радиосвязи. – 2014. – № 2. – С. 60–66.
6. Червяков Н.И., Сахнюк П.А., Шапошников А.В., Ряднов С.А. Модулярные параллельные вычислительные структуры нейропроцессорных систем . – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. – 288 с.
7. Bankas E.K. and Gbolagade K.A. 2013. A New Efficient FPGA Design of Residue-To-Binary Converter. International Journal of VLSI design & Communication Systems (VLSICS), Vol 4, No. 6, December, 2013.
8. Kalmykov I.A., Katkov K.A., Naumenko D.O, Sarkisov A.B., Makarova A.V. Parallel modular technologies in digital signal processing // Life Science Journal, 2014. 11(11s). Р. 435–438.
9. Katkov K.A. and I.A. Kalmykov. Application of Parallel Technologies in Navigation Management under the Conditions of Artificial Ionospheric Disturbances // World Applied Sciences Journal. 2013. 26 (1). Р. 108–113.
10. Omondi A. and Premkumar B. 2007. Residue Number Systems: Theory and Implementation. Imperial College Press. UK 2007.