Minimizing the error: A study of the implementation of an Integer Split-Radix FFT on an FPGA for medical imaging
Notice bibliographique
Résumé
Fixed-point arithmetic is used to provide faster and smaller implementations in many digital signal processing applications, including medical imaging, at the expense of decreased accuracy. In particular, when a Fast Fourier Transform (FFT)-Inverse Fast Fourier Transform (IFFT) pair are required as part of the calculation, the error introduced into the calculations can be significant. For some applications, such as Fourier Domain Optical Coherence Tomography (FD-OCT), this degradation is unacceptable. Our study shows that using a conventional fixed-point FFT-IFFT pair, such as Xilinx's FFT core, can produce an average 6-bit error for a 1024-point FFT using 12-bit input data in a 32-bit arithmetic system. The majority of the error is caused by quantization effects, particularly on the phase information of input signal. For this reason, in phase sensitive applications such as FD-OCT, the error dominates the fixed-point calculation: 78% in 16-bit and 51% in 32-bit systems. This work presents a parameterized 32 to 4096-point integer FFT implementation for FPGAs that uses a Split-Radix algorithm to reduce the number of multiplies and improve latency. Integer FFTs are perfectly reconstructible, with zero reconstruction error. Here, we specifically analyze a 1024-point Integer Split-Radix FFT (Int-SRFFT) and IFFT pair that perfectly reconstructs the original 12-bit input data using 22-bit arithmetic, compared to the average 6-bit error for a 1024-point FFT using 32-bit fixed-point arithmetic. The pipelined architecture of this design has a latency of 29.06us for a 1024-point FFT, and a throughput of more than 34 thousand 1024-point FFTs/second for a 22-bit datapath at an operating frequency of 274MHz. Although our Int-SRFFT is perfectly reconstructible, compared to Xilinx's fixed-point FFT, it has ~6% more flipflops, ~63% more LUTs, 5.3x more BRAMs, and a ~44% increase in latency. However, compared to a previous fixed-point SRFFT design on an FPGA, our throughput is 15.5x greater.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».