高效可配置浮点FFT处理器设计

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户:janebudian
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为了克服高精度浮点FFT处理器具有较大资源开销的设计瓶颈,采用基于单口存储器的FIFO构建共享蝶形结构的R2/22SDF流水可配置结构.采用适合浮点设计的基2/22算法实现流水结构,不仅有利于可配置电路的实现,还能够有效减少复数乘法次数,提高复数乘法器的计算效率.采用双倍数据位宽的单口存储器实现FIFO存储器,有效避免了双口存储器面积和功耗较大的问题.改进的蝶形共享结构实现两级蝶形的合并,解决了单路径延迟反馈流水线结构蝶形单元利用率低的问题.与传统流水线结构FFT处理器设计相比,有效降低了浮点设计中的资源
其他文献
设计出一种可应用于RFID系统,同时工作在915MHz和2.45GHz的双频段低噪声放大器.该设计以最大程度降低噪声为目标,采用并联LC网络替代传统单一高感值电感,并引入电流复用技术,最终实
美丽的鹏城,秋风送爽,花团锦簇,以“促进国际创新合作,加快发展方式转变”为主题的第十三届高交会已圆满落下帷幕。  本届高交会取得了令人瞩目的成果,参展国家和地区数、参观人数、专业客户人气指数等都较去年高交会有所增加。其中参观人数共计53.6万人次,专业客户人气指数达225.0,比去年增长了5.7,交易额更是创下新高。  在第十三届高交会渐行渐远间,本刊记者带大家再回首展会的部分精彩看点。    现
针对关联规则中Apriori算法的不足之处,提出两种基于压缩矩阵方式的Apriori改进算法.改进算法充分利用矩阵并对其进行压缩,以大幅度减少扫描数据库的次数,并提高频繁项集的生成效
提出了一种用于训练粗糙RBF神经网络(rough RBF neural networks,R-RBF)的极速学习机(extreme learning machine,ELM)方法,通过引入矩阵的Moore-Penrose逆,将传统的迭代学习方法