Radix-4 Быстрый косинусное преобразование

[mendozaulises]

Я пытаюсь реализовать 1024 пунктов DCT на FPGA.Пока я только Radix-2 прореживание по частоте алгоритмов, но я заинтересован в Radix-4 алгоритмов.Я не хочу использовать FFT подход.Я ищу алгоритмы разработаны непосредственно для DCT-II.
Может ли кто-нибудь мне помочь?

С уважением,

 

[mimomod]

Привет mendozaulises,

насколько я знаю, FFT является алгоритм вычисления преобразования (DFT, дискретные преобразования синус, косинус дискретного преобразования Хартли преобразования
и т.д.) быстрее, чем если мы будем использовать оригинальные формулы из вышеуказанных преобразований.

Фактически во многих учебниках, например, "Внутри БПФ" черный ящик "- последовательные и параллельные быстрого преобразования Фурье алгоритмов 2000 - Чу, Элеанор Чин-Хва - CRC Press", который я скачал из EDA (?) На другие ссылки в Интернете, относятся быстрый дискретное косинус-преобразование с использованием БПФ.

Таким образом, задача вычисления DCT Н-1 реальной стоимостью данные объекты могут быть
путем исчисления реального DFT длины 2N, которые могут быть осуществлены путем
в FFT алгоритм специально для реальной стоимостью данных.

В случае Radix-2 и Radix-4 (или другой корень, например Radix-3), это просто атомных блока в указанном алгоритма БПФ.Это означает, что для Radix-2 алгоритма БПФ, проблема (в вашем случае 1024 проб) на руку распадается до тех пор, пока на некотором этапе алгоритма только на счета конкретных пунктов 2 (образцов) в процессе их вместе.Это сердце FFT алгоритма,
то есть вы разделите нападение проблемы на более мелкие единицы сокращения вычислений бремя.

В Radix-4 алгоритма БПФ, мы проблема распадается на атомных блока на 4 пробы
и т.д. Насколько мне известно, наиболее эффективный алгоритм БПФ является одним с Radix-2.Но в некоторых случаях люди нуждаются в других Radix атаковать проблему.Например, если число образцов, которые будут обработаны есть сила 3, затем люди нуждаются в Radix-3 алгоритма БПФ.Тем не менее, до сих пор я не совсем уверен, почему люди все еще используют Radix-4 FFT, поскольку фактически она является менее эффективным, чем Radix-2 FFT, и, кроме того, Radix-4 БПФ может быть упрощена в 2 Radix-2 БПФ.

Я не совсем уверены в том, что ваша цель в вашем дизайне.Но если это по скорости,
а затем Radix-2 алгоритма БПФ является то, что вам нужно делать DCT.

лучший

 

[mendozaulises]

Благодаря mimomod,
Я ищу Radix-4 алгоритмов, потому что для N будучи мощность четырех Radix-4 алгоритмы быстрее, чем корень-2 алгоритмов.Это просто, что более resourceses необходимых для их осуществления.Я ищу алгоритм развитых непосредственно, поскольку, используя FFT вычислить DCT использует больше ресурсов, чем с помощью прямой быстрый алгоритм.
В настоящее время я работаю над Radix-2 алгоритм, он использует только 2 множителях и 3 сумматоры вычислить 1024-точка преобразования.Однако этот алгоритм требует бабочка 10 этапов и 9 recombining этапа.
Если использовать Radix-4 БПФ, которые уже разработаны, я бы только 5 бабочка этапах 1 и масштабирование этапе, это приведет к увеличению скорости на leat дважды, однако он также используется в 3 раза больше ресурсов, а алгоритм я сейчас используете.Это из-за мнимой точки зрения, что нужно управлять.

Я ищу,
не FFT Быстрый алгоритм, который использует меньше ресурсов, чем БПФ подход, однако, что оно происходит быстрее, чем нынешний алгоритм я использую.

Спасибо за вашу помощь.Добавлено спустя 7 минут:Я забыл,
то Radix-2 алгоритм я в настоящее время работает над описана в прилагаемом документе.
Я просто хочу знать кто-то знает о развитой Radix-4 алгоритм вычисления DCT.Это сравнить преимущества и недостатки каждого алгоритма, как и ресурсы, которые они используют, чтобы вычислить время одного 1024-точка преобразования
и т.д.
Извините, но вам необходимо войти в аккаунт это вложение

 

[mimomod]

Привет mendozaulises,

Да, Вы были правы, и я был неправ.После рытья моего учебника, действительно Radix-4 алгоритм является более эффективным, чем Radix-2 алгоритм, с учетом того, что БПФ это мощность 4.

Вот абзац из моего texbook:

Число умножений в IFFT может быть снижена еще больше с помощью Radix-4 алгоритма.Этот метод использует тот факт, что в четырех точках IFFT, Есть только умножение на (1, -1 J,-J), который на самом деле не нужно быть выполнены в полном мультипликатор, а, скорее, путем простого добавления или вычитания, и перейти от реальной и мнимой частей в случае путем умножения или J-J.В Radix-4 алгоритм преобразования разбивается на ряд этих тривиальной четыре точки преобразований и нетривиальных умножений только должны выполняться между этапами fourpoint этих преобразований.Таким образом, одна точка N FFT использованием Radix-4 алгоритм требует только (3 /

<img src="http://www.edaboard.com/images/smiles/icon_cool.gif" alt="Круто" border="0" />

N (log_2 (N-2)) или сложных умножений этап ротации и Nlog_2 (N) комплекс дополнений.Для 64-точка FFT, например, это означает 96 поворотами и 384 дополнений, или на 1,5 и 6 замен и дополнений в выборку, соответственно.

лучший

 

[zhangpengyu]

Есть некоторые документы, рассказать подробно Radix-4 алгоритма и реализации?

 

[sowmya005]

Мне необходима информация о Abt FPGA архитектур для 1-D быстро IDCT.
может у мне помочь, пожалуйста?