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A Symbolic Noise Analysis Approach to Word-Length Optimization in DSP Hardware

机译:Dsp硬件中字长优化的符号噪声分析方法

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摘要

This paper addresses the problem of choosing different word-lengths for each functional unit in fixed-point implementations of DSP algorithms. A symbolic-noise analysis method is introduced for high-level synthesis of DSP algorithms in digital hardware, together with a vector evaluated genetic algorithm for multiple objective optimization. The ability of this method to combine word-length optimization with high-level synthesis parameters and costs to minimize the over all design cost is demonstrated by example designs.
机译:本文解决了在DSP算法的定点实现中为每个功能单元选择不同的字长的问题。介绍了一种符号噪声分析方法,用于数字硬件中DSP算法的高级综合,以及用于多目标优化的矢量评估遗传算法。通过示例设计证明了该方法将字长优化与高级综合参数和成本相结合以最小化总体设计成本的能力。

著录项

  • 作者

    Ahmadi Arash; Zwolinski Mark;

  • 作者单位
  • 年度 2007
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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