Signaalinkäsittelyalgoritmit ovat sulautettujen järjestelmien olennaisia komponentteja, jotka mahdollistavat suodatuksen, moduloinnin ja data-analyysin kaltaiset tehtävät. Niiden suorituskyvyn ymmärtäminen edellyttää usein niiden laskentaan liittyvän monimutkaisuuden ja tarkkuuden analysointia otoslaskelmien avulla. Tässä artikkelissa tarkastellaan menetelmiä näiden algoritmien tehokkaaksi arvioimiseksi.

Upotetut järjestelmät käyttävät erilaisia signaalinkäsittelyalgoritmeja reaaliaikaisen datan käsittelyyn. Yhteisiä algoritmeja ovat Fast Fourier Transform (FFT), digitaaliset suodattimet ja mukautuvat suodatustekniikat. Nämä algoritmit eroavat toisistaan monimutkaisuuden ja resurssivaatimusten osalta ja vaikuttavat niiden soveltuvuuteen tiettyihin sovelluksiin.

FFT:n otantalaskelma

FFT-algoritmi muuntaa nämä tiedot taajuusalueeksi. Laskennallinen monimutkaisuus on noin O(N log N), jossa N on pistemäärä.

Toimien lukumäärän laskeminen:

  • N = 1024
  • log2 N ... 10
  • Toiminnot yhteensä ... 1024 × 10 = 10 240

Laskelma auttaa arvioimaan käsittelyaikaa ja resurssien kohdentamista sulautettuun toteutukseen.

Digitaalisen suodattimen suorituskyky

Digitaalisia suodattimia, kuten Finite Impulse Response (FIR) -suodattimia, käytetään poistamaan melua signaaleista. Laskennallinen kuormitus riippuu suodatintilauksesta ja kerrosten määrästä näytettä kohti.

50-tap FIR-suodattimen prosessoinnissa signaali 1 kHz:n nopeudella kertolaskujen lukumäärä sekunnissa on:

  • 50 kerrosta/näyte
  • 1000 näytettä sekunnissa
  • Sekuntikohtaiset kokonaiskertoimet = 50 × 1000 = 50 000

Tämä auttaa selvittämään, pystyykö sulautettu prosessori käsittelemään reaaliaikaista suodatusta.

Päätelmät

Signaalinkäsittelyalgoritmien analysointi otoslaskelmilla tarjoaa oivalluksia niiden laskentatarpeisiin. Nämä arvioinnit auttavat valitsemaan sulautettuihin järjestelmiin sopivia algoritmeja resurssirajoitteitten ja suorituskykyvaatimusten perusteella.