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      가산기 - 기반 분산연산 DWT 프로세서 설계 = Adder - based Distributed Arithmetic DWT Processor Design

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      https://www.riss.kr/link?id=A82313924

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      국문 초록 (Abstract)

      DWT(Discrete Wavelet Transform) 연산을 하는데 있어서, 가장 많은 연산을 수행하는 부분은 계수(Coefficient)값과 입력값과 내적 연산을 하는 부분이다. 내적 연산을 효율적으로 줄이기 위해서 시스톨릭, 파이프라인, 병렬구조등이 연구되었으나, 이러한 기존의 방법들은 내적 연산에 들어가는 곱셈의 수는 줄이지 못했다.
      본 연구에서는 가산기 기반 분산연산을 이용하여 곱셈연산을 제거하고, 동일한 연산과정을 공유함으로써 가산기의 수를 최대한 줄일 수 있었다. 또한, 한 개의 1-레벨 분해 모듈을 재사용하기 위해서 스케줄링을 사용하였다. 그 결과 기존의 구조보다 게이트 수를 50%이상 줄일 수 있었으며, 속도의 향상을 얻을 수 있었다.
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      DWT(Discrete Wavelet Transform) 연산을 하는데 있어서, 가장 많은 연산을 수행하는 부분은 계수(Coefficient)값과 입력값과 내적 연산을 하는 부분이다. 내적 연산을 효율적으로 줄이기 위해서 시스톨...

      DWT(Discrete Wavelet Transform) 연산을 하는데 있어서, 가장 많은 연산을 수행하는 부분은 계수(Coefficient)값과 입력값과 내적 연산을 하는 부분이다. 내적 연산을 효율적으로 줄이기 위해서 시스톨릭, 파이프라인, 병렬구조등이 연구되었으나, 이러한 기존의 방법들은 내적 연산에 들어가는 곱셈의 수는 줄이지 못했다.
      본 연구에서는 가산기 기반 분산연산을 이용하여 곱셈연산을 제거하고, 동일한 연산과정을 공유함으로써 가산기의 수를 최대한 줄일 수 있었다. 또한, 한 개의 1-레벨 분해 모듈을 재사용하기 위해서 스케줄링을 사용하였다. 그 결과 기존의 구조보다 게이트 수를 50%이상 줄일 수 있었으며, 속도의 향상을 얻을 수 있었다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. Wavelet FIR필터
      • 3. 제안한 DWT의 구조
      • 4. 실험결과 및 고찰
      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. Wavelet FIR필터
      • 3. 제안한 DWT의 구조
      • 4. 실험결과 및 고찰
      • 5. 결론
      • 6. 참고문헌
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