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1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1' Y6 m0 c) _6 X0 l `* W, b
1.1 Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1" K# l9 C8 k7 s0 r+ {
1.2 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 D0 B8 h: K1 y' R0 c* Y8 u
2 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 ?9 l$ k& `! k7 ~! B% W
2.1 Digital Design for DSP Engineers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2 r% q$ c6 S0 q, b3 C+ D0 l% c2.1.1 Microprocessors vs. Digital Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
- v1 Q5 ~, b1 o4 E0 ]3 l# P3 J. d& L2.1.2 The Field-Programmable Gate Array . . . . . . . . . . . . . . . . 6# Q7 S- Q8 e5 _3 b
2.1.3 Arithmetic on FPGAs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7, c7 b5 O. N$ F4 b* r& v; a$ ^
2.2 DSP for Digital Designers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8& Q8 W5 u" c& t2 n' ?
2.3 Computation Graphs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
" s. O1 p% {5 L4 J1 C2.4 The Multiple Word-Length Paradigm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 o! c1 D& J& I9 t$ t2 Z# w
2.5 Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13; V8 x) ~5 p }! E$ _
3 Peak Value Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
% w8 n b* g' O Y5 j) `8 u0 F3 ?- L3 c- w3.1 Analytic Peak Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15$ P' J2 V2 [/ ~: U" P, L( k1 D1 E
3.1.1 Linear Time-Invariant Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
% A& ^+ r# q9 y3.1.2 Data-range Propagation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
4 `1 w$ T- f+ y6 ^: n( `2 s3.2 Simulation-based Peak Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
7 V t! Y1 Y# A5 a3.3 Hybrid Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25' n; g H0 b; G: m" s R) {
3.4 Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
% e% p5 b4 `: c k* i4 Word-Length Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
$ q+ z2 ?( }" e- [4.1 Error Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
* m' M J) k7 e4.1.1 Word-Length Propagation and Conditioning . . . . . . . . . . 29
$ G, `. H o0 ~3 J& d! R0 G8 z- ?& u4.1.2 Linear Time-Invariant Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
s% `. f. {; [. M7 ~/ Y4.1.3 Extending to Nonlinear Systems. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38# C5 }! K# k8 u6 c# R3 e5 g
4.2 Area Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
' Q J. o: ?7 b" g7 |8 x- V; ]4.3 Problem Definition and Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45& m! K% n# V- O% n" Q$ p/ C
4.3.1 Convexity and Monotonicity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
" R; H" L2 Z1 g8 }! v. r1 L3 p4.4 Optimization Strategy 1: Heuristic Search . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 |
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发表于 2016-12-1 14:56
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