Разработка процессоров быстрых спектральных преобразований для систем анализа геофизической информации

• Автор: Марзук, Салем Файссаль
• Шифр специальности: 05.13.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1984
• Место защиты: Ленинград
• Количество страниц: 202 c. : ил

Введение .
1. Методы и вычислительные средства для реализации алгоритмов цифровой обработки сигналов.

1.1. Прогресс в области алгоритмов быстрого преобразования Фурье .

1.2. Современное состояние и тенденции развития

специализированных вычислительных средств обработки, использущих алгоритмы быстрых преобразований

1.3. Вопросы эффективного использования микропро

цессорных комплектов в процессорах быстрых спектральных преобразований

1.4. Основные выводы

2. Разработка устройств быстрого преобразования Фурье на основе традиционных и новых алгоритмов.

2.1. Предварительные замечания о выборе микропро

цессорных комплектов для применения их в специализированных устройствах.

2.2. Разработка структуры процессоров быстрого преобразования Фурье на основе алгоритмов канонического типа и со встречной структурой.
2.2.1. Разработка операционного блока в процессоре быстрого преобразования Фурье
2.2.2. Блоки памяти
2.3. Структура с одним ОБ.
Стр.
2.3.1. Канонический алгоритм
2.3.2. Управление формированием адресов операндов
2.3.3. Управление формированием адресов операндов в случае алгоритма со встречной структурой
2.3.4. Алгоритмы БПФ со встречной структурой, использущий бункерное ЗУ
2.4. Структуры с многими ОБ III
2.4.1. Кольцевой процессор БПФ.
2.4.2. Поточный процессор на основе алгоритма со встречной структурой
2.5. Основные результаты и выводи
3. Разработка метода и устройство для вычисления
спектральнокорреляционных характеристик косвенными методами.
3.1. Система базисных функций ФурьеУолша и проблемы спектральнокорреляционного анализа.
3.2. Принцип вычисления корреляционной функции, использующий промежуточное спектральное преобразование в базисе Уолша
3.3. Разработка спецпроцессора быстрого преобразования УолшаАдамара.
3.4. Основные результаты и выводы.
4. Применение средств цифровой обработки сигналов для решения ряда задач анализа сейсмических данных.
4.1. Основные задачи в области сейсмологии, этапы
и виды обработки сейсмических наблюдений
4.2. Применение спецпроцессоров БПФ для решения
Стр.
задачи миграции сейсмических данных
4.3. Устройство для вычисления фазового спектра по методу Робинсона
4.4. Основные результаты и выводы.
Заключение
Список литературы


Цифровые методы спектрального и корреляционного анализа получили широкое применение при решении различных задач управления и идентификации объектов связи, распознавания и синтеза речевых сигналов, при исследовании результатов сейсморазведки и др. ЕПФ является не чем иным, как математическим приёмом, значительно сокращающим количество арифметических операций при выполнении дискретного преобразования Фурье (ДПФ), что приводит к сильному уменьшению времени вычисления ДПФ и, таким образом, создаёт условия для проведения ЦОС в реальном масштабе времени (РМВ). К -номер гармоники, К~0 4 . М^ОЧО) требуют чрезмерно большого количества арифметических операций сложения и умножения, тем более что они выполняются в комплексной форме, т. Сущность алгоритмов БПФ заключается в использовании информационной избыточности и факторизации матриц ДПФ, т,е представлении их в виде произведения более простых матриц состоящих большей частью из нулей //. Такое представление становится возможным при составном \ . Первыми публикациями по алгоритмам БПФ считаются работы Кули, Тьюки и Сэнда /,/, относящиеся к гг. Фурье высказывался ещё в г. К. Ланцошом /9/. Упомянутые работы послужили толчком к расширению дальнейших многочисленных исследований в области БПФ. К настоящему времени разработано очень большое количество различных модификаций алгоритмов БПФ и в качестве основы для технической реализации выбираются те варианты, которые, с учётом особенностей конкретных задач обработки сигналов, наиболее полно удовлетворяют требованиям высокой скорости и точности, эффективности, минимальных аппаратурных затрат и т. Эти требования обычно являются противоречивыми. Кули - Тьюки) и с прореживанием по частоте (алгоритмы типа Сэнда - Тьюки). Каждый из этих классов разделяется на следующие группы алгоритмов //. Алгоритмы с замещением. Алгоритмы с регулярной структурой. Алгоритмы без цифровой инверсии номеров отсчётов сигнала. Алгоритмы со смешанными основаниями. Алгоритмы Винограда. Для алгоритмов 1-й группы характерна необходимость цифровой инверсии номеров отсчётов входных либо выходных данных. Граф БПФ, в котором двоичной инверсии подвергаются входные, а выходные расположены в естественном порядке, показан на рис. Операция приведения индексов данных в соответствие с естетсвенной нумерацией требует своего алгоритма и определенных затрат времени на выполнение. Структура графов алгоритмов с замещением такова, что для выполнения операций на каждом ярусе достаточно иметь запоминающее устройство на один одномерный массив данных объёмом в N чисел. Использованный здесь термин "замещение" и означает, что выходные данные операций на каждом ярусе могут быть помещены в те не ячейки ЗУ, что и входные. Это следует из структуры графа. Алгоритмы 2-й группы обладают тем свойством, что их структура не меняется от яруса к ярусу. Рис . ЗУ с последовательной выборкой и упростить управление вычислениями, используя для любого яруса одну и ту не программу с фиксированными адресами данных. Граф НЮ, соответствующий алгоритму с регулярной структурой, приведён на рис. Организовать работу с замещением в алгоритмах этой группы не представляется возможным. Поэтому требуется использование двух ЗУ ёмкостью по N слов каждое. Преимущества алгоритмов БПФ с регулярной структурой и алгоритмов БПФ с замещением объединяются в алгоритмах БПФ с так называемой встречной структурой. Граф БПФ по алгоритму со встречной структурой приведён на рис. Если АУ способно обрабатывать не два, а сразу четыре отсчёта, то необходимое число циклов обращения к памяти монет быть сокращено в два раза, а если выбрать эти отсчёты так, что их результаты можно использовать для выполнения операций на следующий ярус, то очевидно, что результаты операций, выполнявшихся на втором ярусе, можно разместить на старые места, откуда были взяты исходные отсчёты. Итак можно рассматривать данную структуру алгоритмов, как алгоритмы с замещением, в котором выполняются сразу операции на два яруса. Поэтому порядок результатов будет двоично-' -инверсным. Такие алгоритмы позволяют обрабатывать одновременно два массива входных данных. И процессор БПФ, функционирующий в соответствии с алгоритмом, может иметь два ЗУ и одно АУ. Алгоритм. Рио.