bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИР10.35596/1729-7648-2022-20-7-81-87bsuir-3505Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, РАДИОФИЗИКА, РАДИОТЕХНИКА, ИНФОРМАТИКАELECTRONICS, RADIOPHYSICS, RADIOENGINEERING, INFORMATICSМногопоточная реализация свертки на основе блочных методовMultithreaded Convolution Implementation Based on Block MethodsШараметА. В.SharametA. V.

 Шарамет  Андрей Владимирович, к.т.н, доцент, докторант кафедры электронных вычислительных средств Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники, начальник тематического отдела 

 220062, Республика Беларусь, г. Минск, пр-т Независимости, 117а 

 Тел. +375 29 633-68-84 

Sharamet Andrei Vladimirovich, Cand. of Sci., Associate Professor, Doctoral Student at the Department of Electronic Computing of the Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics, Head of the Thematic Department

 220062, Republic of Belarus, Minsk, Nezavisimosti Ave., 117aTel. +375 29 633-68-84 

a.sharamet@kbradar.by«КБ Радар» – управляющая компания холдинга «Системы радиолокации»JSC “KB Radarˮ – Managing Company of “Radar Systemsˮ Holding 2022121220222078187Copyright © Шарамет А.В., 20222022Шарамет А.В.Sharamet A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/3505

Рассмотрена многопоточная реализация свертки на основе блочных методов. Свертка по своей сути является основой множества методов, которые решают задачу определения степени похожести или независимости двух процессов, иными словами, когда необходимо определить степень корреляции. Алгоритм свертки выполняется с существенной задержкой, так как для его выполнения необходимо накопить весь сигнал и после этого осуществить обработку. Анализ показал, что одним из возможных способов снижения временных затрат является многопоточная реализация свертки на основе блочных методов. Раскрыты основные особенности реализации выполнения свертки методом перекрытия со сложением и методом перекрытия с добавлением, а также приведены численные примеры. Полученные результаты показывают, что применение данных методов без использования оконной функции приводит к возникновению существенных искажений в спектре сигнала. Предложена универсальная схема выполнения свертки на основе многопоточной обработки блока входных данных. Это позволяет достичь хорошего компромисса между вычислительной сложностью, архитектурой системы и временными затратами.

A multithreaded convolution implementation based on block algorithms is considered. Convolution is essentially the basis of many methods that solve the problem of determining the degree of similarity or independence of two processes, in other words, when it is necessary to determine the degree of correlation. The algorithm itself is executed with a significant delay, because for its execution it is necessary to accumulate the entire signal and then process it. The analysis showed that one of the possible ways to reduce time costs is a multithreaded implementation of convolution based on block algorithms. The article shows the main features of the convolution implementation by the overlap method with addition and the overlap method with addition, as well as numerical examples. The results obtained show that the application of these methods without the use of a window function leads to significant distortions in the signal spectrum. Based on the results of the analysis, a universal scheme for performing convolution based on multithreaded processing of an input data block is proposed. This allows to achieve a good compromise between computational complexity, system architecture, and time costs.

сверткареальный масштаб времениметод перекрытия со сложениемметод перекрытия с добавлениемоконная функциямногопоточная обработкаconvolutionreal time scaleoverlap method with additionoverlap method with additionwindow functionmultithreaded processingReferencesMyers, D. G. Digital Signal Processing: Efficient Convolution and Fourier Transform Techniques / D. G. Myers // Prentice-Hall, Englewood Cliffs. N.J., 1990.Myers D. G. (1990) Digital Signal Processing: Efficient Convolution and Fourier Transform Techniques. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J.Shaila, D. Apte, Digital Signal Processing / D. Shaila, 2nd ed. Wiley India, 2009.Shaila D. (2009) Apte, Digital Signal Processing. 2nd ed. Wiley India.Salivahanan, S. Digital Signal Processing / S. Salivahanan, C. Ganapriya, 2nd ed. Tata McGraw Hill, 2011.Salivahanan S., Ganapriya C. (2011) Digital Signal Processing. 2nd ed. Tata McGraw Hill.Proakis, J. G. Digital Signal Processing: Principles, Algorithms and Applications / J. G. Proakis, D. G. Manolakis, 4th ed. Pearson Education, Inc., 2007.Proakis J. G., Manolakis D. G. (2007) Digital Signal Processing: Principles, Algorithms and Applications. 4th ed. Pearson Education, Inc.Vetterli, M. Running FIR and IIR Filtering using Multirate Filter Banks / М. Vetterli // IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process. 1988. Vol. ASSP-36, No 5.Vetterli M. (1988) Running FIR and IIR Filtering using Multirate Filter Banks. IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process. ASSP-36 (5).Лайонс, Р. Цифровая обработка сигналов / Р. Лайонс. М.: Бином-прес, 2013.Laions R. (2013) Cifrovaya Obrabotka Signalov. Moskov, Binom-pres.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.