FPGA design of an efficient divide-and-conquer multiplier based on multiple stage fast ripple hybrid adders for peak cancellation with IIR filters
Notice bibliographique
Résumé
The evolution of Digital Signal Processing (DSP) systems within Very Large Scale Integration (VLSI) era has significantly impacted computational speed, chip size, and power consumption, consequently influencing the overall cost of systems. Typically, sophisticated DSP systems, including peak cancellation with infinite impulse response (PC-IIR) filters, require multiple arithmetic units. Therefore, the performance of PC-IIR filters can be significantly improved by efficient design of arithmetic logic circuits. In this paper, a new multiple-stage fast ripple hybrid adder (MS-FRHA) and Compressor-based divide-and-conquer vector multiplier (CDCVM) is introduced for PC-IIR filter. Multiple single-stage carry select structures are combined in the proposed MS-FRHA to increase area, delay, and power performance. Also, CDCVM effectively handles huge numbers by dividing the multiplication problem into smaller sub-problems and uses compressor-based Vedic multiplication (CVM) for each sub-problem. According to simulation data, the proposed arithmetic logic circuits use the least amount of space, time, and power of all the earlier designs. Furthermore, a comparison to the most advanced PC-IIR filter shows that the proposed model can reduce delays and resource 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».