A Pipeline VLSI Architecture for Fast Computation of the 2-D Discrete Wavelet Transform
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a scheme for the design of a high-speed pipeline VLSI architecture for the computation of the 2-D discrete wavelet transform (DWT) is proposed. The main focus in the development of the architecture is on providing a high operating frequency and a small number of clock cycles along with an efficient hardware utilization by maximizing the inter-stage and intra-stage computational parallelism for the pipeline. The inter-stage parallelism is enhanced by optimally mapping the computational task of multi decomposition levels to the stages of the pipeline and synchronizing their operations. The intra-stage parallelism is enhanced by dividing the 2-D filtering operation into four subtasks that can be performed independently in parallel and minimizing the delay of the critical path of bit-wise adder networks for performing the filtering operation. To validate the proposed scheme, a circuit is designed, simulated, and implemented in FPGA for the 2-D DWT computation. The results of the implementation show that the circuit is capable of operating with a maximum clock frequency of 134 MHz and processing 1022 frames of size 512 × 512 per second with this operating frequency. It is shown that the performance in terms of the processing speed of the architecture designed based on the proposed scheme is superior to those of the architectures designed using other existing schemes, and it has similar or lower hardware consumption.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».