Method of parallel implementation of wavelet transform using residue number system
Abstract
The paper considers the use of wavelet filters based on the residue number system for complex improvement of the technical characteristics of wavelet signal processing devices using the residue number system. An important problem in the practical use of systems with low power consumption are signal distortions, that can significantly affect the quality of the signal being processed and cause an error in the operation of the system. The concept of implementing digital devices based on the residue number system and wavelet processing of signals is proposed with the aim of increasing the speed and reducing power consumption. Modeling on programmable logic integrated circuits of various families is carried out. The proposed concept allows to improve energy consumption parameters by 24% and speed by 21% for digital ilters in systems with low power consumption based on the residue numbersystem.
About the Authors
Nikolay Ivanovich Chervyakov
North-Caucasus Federal University
Russian Federation
Russian Federation
Pavel Alekseyevich Lyakhov
North-Caucasus Federal University
Russian Federation
Russian Federation
Diana Ivanovna Kalita
North-Caucasus Federal University
Russian Federation
Russian Federation
Kirill Sergeyevich Shulzhenko
North-Caucasus Federal University
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов (статистические проблемы обучения) / В.Н. Вапник, А.Я. Червоненкис. М.:Наука, 1974. 415 с.
2. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание / С. Хайкин. М.: Вильямс, 2006. 1104 с.
3. Червяков Н.И. Модулярные параллельные вычислительные структуры нейропроцессорных систем / Н.И. Червяков, П.А. Сахнюк, А. В. Шапошников, С.А. Ряднов. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 288 с.
4. Червяков Н.И. Реализация высокоэффективной модулярной цифровой обработки сигналов на основе программируемых логических интегральных схем / Н.И. Червяков // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 10. C. 24-36.
5. Chervyakov N.I. Digital filtering of images in a residue number system using finite-field wavelets / N.I. Chervyakov, P. A. Lyakhov, M.G. Babenko // Automatic Control and Computer Sciences. 2014. № 3. P. 180-189.
6. Червяков, Н.И. Принцип сжатия изображений на основе дискретного вейвлет-преобразования / Н.И. Червяков, П.А. Ляхов, Д.И. Калита, К.С. Шульженко // Наука. Инновации. Технологии. 2016. №3. С. 97-118.
7. Червяков Н.И. Цифровые фильтры в двухступенчатой системе остаточных классов с модулями специального вида / Н.И. Червяков, П.А. Ляхов, К.С. Шульженко // Наука. Инновации. Технологии. 2014. № 1. С. 41-55.
8. Фомин, Я.А. Распознавание образов: теория и практика. Издание третье, дополненное / Я. А. Фомин. М.: ФАЗИС, 2014. 460 с.
9. Стемпковский, А.Л. Особенности реализации устройств цифровой обработки сигналов в интегральном исполнении с применением модулярной арифметики / А.Л. Стемпковский, А.И. Корнилов, М.Ю. Семенов // Информационные технологии. 2004. №2. C. 2-9.
10. Shahana, T.K. Performance Analysis of FIR Digital Filter Design: RNS Versus Traditional / T.K. Shahana, R.K. James, B.R. Jose, K.P. Jacob, S. Sasi / ISCIT 2007 International Symposium on Communications and Information Technologies Proceedings. Sidney, 2007. P. 1-5.
11. Omondi, A. Residue Number Systems: Theory and Implementation / A. Omondi, B. Premkumar / Imperial College Press. Singapore, 2007. 296 p.
12. Juxian, M. Based on the fourier transform and the wavelet transformation of the digital image processing / M. Juxian / 2012 International Conference on Computer Science and Information Processing (CSIP). Xian, Shaanxi, 2012. P. 1232-1234.
13. Goh, V.T. Multiple Error Detection and Correction Based on Redundant Residue Number Systems / V.T. Goh, M.U. Siddiqi // IEEE Transactions on Communications. 2008. № 3. Vol. 56. P. 325-330.
14. Goswami, J.C. Fundamentals of Wavelets. Theory, Algorithms, and Applications / J.C. Goswami, A.K. Chan // Wiley. 2011. Vol. 2. 359 p.
15. Taleshmekaeil, D.K. The use of residue number system for improving the digital image processing / D.K. Taleshmekaeil, A. Mousavi / In Proc. of 10th International Conference on Signal Processing. Pecin, 2010. P. 775-780.
Review
For citations:
Chervyakov N.I., Lyakhov P.A., Kalita D.I., Shulzhenko K.S. Method of parallel implementation of wavelet transform using residue number system. Science. Innovations. Technologies. 2017;(4):43-54. (In Russ.)
Views:
28
Email this article 