Design of High Hardware Efficiency Approximate Floating-Point FFT Processor
Notice bibliographique
Résumé
The Fast Fourier Transformation (FFT), as a high-efficiency algorithm of the Discrete Fourier Transform (DFT), is widely used in Digital Signal Processing (DSP), wireless communication systems, spectrum analysis, and image processing. Approximate computing has shown effectiveness and feasibility to enhance the hardware efficiency of these applications. However, most approximate units in previous works are designed case by case, which has low efficiency and is difficult to find the optimal design. In this paper, a top-down design strategy for approximate floating-point (FP) FFT is proposed, which includes a mantissa bit-width adjustment algorithm and a step-by-step multiplier approximation algorithm. With the mantissa bit-width adjustment algorithm, the approximate 64 FP FFT achieved 50% area reduction and 70% power-delay product (PDP) reduction compared to the exact design with a 60dB Signal Noise Ratio (SNR) requirement, which is also at least 52% and 33% better than the previous approximate FP FFT. After using the step-by-step multiplier approximation algorithm, the approximate mantissa multiplier with an 8-bit fractional part reduced the area and PDP by 81.15% and 93.70%, respectively. The feasibility of the proposed approximate FFT design is verified in the channel estimation module of a wireless communication system, spectrum analysis, and image processing system.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».