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Enregistrement W200901079

New approaches for the design of low-complexity radix-based fft and fht algorithms

2004· dissertation· en· W200901079 sur OpenAlexaff
M.O. Ahmad, M. N. S. Swamy, Saad Bouguezel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Filter Design and Implementation
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTwiddle factorFast Fourier transformSplit-radix FFT algorithmHartley transformDiscrete Fourier transform (general)Discrete Hartley transformPrime-factor FFT algorithmAlgorithmComputer scienceArithmeticMathematicsFractional Fourier transformFourier transformFourier analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The discrete Fourier transform (DFT) and discrete Hartley transform (DHT) play a crucial role in one- and multi-dimensional digital signal processing applications. Traditionally, the main concern in the design of fast Fourier transform (FFT) and fast Hartley transform (FHT) algorithms has been the reduction of the arithmetic complexity. However, with the recent advances in the digital technology and the present demands of such transforms in low-power high-performance real-time applications, a more comprehensive treatment of the computational and structural complexities must be considered in the design of the algorithms. The objective of this thesis is to design one- and multi-dimensional FFT and FHT algorithms that address the problem of reducing the number of arithmetic operations, data transfers, address generations, and twiddle factor evaluations or accesses to the lookup table, while possessing features such as simplicity, regularity, modularity, easy indexing scheme, and butterfly-style and in-place computations that are highly desirable characteristics for software or hardware implementations of the algorithms. To achieve these objectives, radix-based algorithms are proposed by introducing new decomposition strategies, efficient index mappings, and by an appropriate use of the Kronecker product. A general decomposition method, which is based on the radix-2 approach, valid for any dimension and applicable to both the DHT and DFT, and which significantly reduces the complexity of the FHT algorithms, is proposed. This method enables us to develop multidimensional FHT and FFT algorithms. A new approach for computing the DFT and DHT using a unified structure is proposed by establishing a close relationship, valid for any dimension, between the radix-2 based FHT and FFT algorithms. An efficient method, based on the radix-2 approach, for pruning output samples of a 1-D or 2-D DFT is proposed by grouping in its 1-D or 2-D FFT algorithm all the stages that involve unnecessary operations into a single stage and by introducing a new recursive technique for the computations required in the resulting stage. A technique is presented to improve the performance of the radix-4, radix-8 and radix-16 FFT algorithms in terms of the number of twiddle factor evaluations or accesses to the lookup table without any increase in the computational or structural complexities of the algorithms. In order to take advantage of the lowest structural complexity provided by the radix-2 approach and reduced computational complexity offered by the radix-4 approach, a technique suitable for combining these two approaches is introduced in order to develop efficient 3-D FFT and FHT algorithms. A radix-2/8 approach for reducing the complexity in the computation of the 1-D DFT and DHT of lengths N = q × 2m is proposed by appropriately mixing the radix-2 and radix-8 index maps. This approach is extended to 2-D and 3-D DFTs. It is shown that the proposed radix-2/8 approach is superior to all the other existing radix-based approaches in providing low-complexity 1-D, 2-D and 3-D FFT, and 1-D FHT algorithms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,154 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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