快速FIR算法

并行处理是一种有效的技术,因为它不仅能提高FIR滤波器的吞吐量,并降低能耗.然而传统块滤波器的实现,随着并行度L的增加,其硬件成本也成线形增加.在许多设计情况下,这种硬件消耗是不允许的.因此需要比传统块FIR滤波器结构更少资源面积的并行FIR就更有优势.     

基于改进的NSGA遗传算法的SOC软硬件划分方法

在遗传算法中引入精英保持策略构造非支配集和生成新群体,并用排除法构造非支配集,本文得到了一种改进的非支配集分类遗传算法,该算法具有全局收敛特性,并简化了计算复杂性.本文将此算法应用于SOC设计的软硬件划分.针对SOC系统设计中存在多个IP核的特点,采用整数向量的个体编码方案,避免了个体编码解码的冗余.本文给出了仿真实验结果,验证了该划分方法的有效性.     

基于多目标优化的SoC软硬件划分方法研究

集成电路不断发展,SoC已经成为电子系统设计的主流,软硬件的划分又是其中的一个重要部分。文章采用基于多目标优化的遗传算法,对从任务级进行抽象建模所得到的系统模型进行软硬件划分。将Pareto最优概念与多目标优化问题相结合,应用于遗传算法中,从而实现了兼顾系统面积、功耗、成本等参数的软硬件划分方法。     

快速FIR算法

并行处理是一种有效的技术,因为它不仅能提高FIR滤波器的吞吐量,并降低能耗.然而传统块滤波器的实现,随着并行度L的增加,其硬件成本也成线形增加.在许多设计情况下,这种硬件消耗是不允许的.因此需要比传统块FIR滤波器结构更少资源面积的并行FIR就更有优势.