ビッグデータ信号処理のための低遅延・低演算駆動FIRフィルタの制約付き最適化
ビッグデータ信号処理のための低遅延・低演算駆動FIRフィルタの制約付き最適化
カテゴリ: 論文誌(論文単位)
グループ名: 【C】電子・情報・システム部門
発行日: 2018/04/01
タイトル(英語): A Constraint Optimization of Low-delay and Low-operation Driven FIR Digital Filters for Big Data Signal Processing
著者名: 平川 友大(広島大学大学院工学研究科),中本 昌由(広島大学大学院工学研究科)
著者名(英語): Tomohiro Hirakawa (Graduate School of Engineering, Hiroshima University), Masayoshi Nakamoto (Graduate School of Engineering, Hiroshima University)
キーワード: ビッグデータ信号処理,FIRディジタルフィルタ,低遅延,低演算 big data signal processing,FIR digital filters,low-delay,low-operation
要約(英語): In big data signal processing system, low-delay and low-operation driven digital filters are required for large amounts of data processing. We introduce a design method for low-delay FIR (finite impulse response) filters with semi-sparse coefficients. The semi-sparse coefficients stand for to have some 0 ± values with real values. The semi-sparse coefficients leads to reduction of number of multipliers. We show the design problem of the filters are formulated in a constraint optimization problem. Also, we propose a design algorithm to solve the design problem. Using the filters, the number of multipliers can be reduced. Finally, we present examples to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
本誌: 電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) Vol.138 No.4 (2018) 特集:信号処理と制御の融合に基づく新領域の創出
本誌掲載ページ: 299-305 p
原稿種別: 論文/日本語
電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/138/4/138_299/_article/-char/ja/
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