การ คํานวณ ระบบ ตัว อย่าง

อัลกอริทึมในการประมวลผลสัญญาณ คือองค์ประกอบที่สําคัญในระบบฝังตัว เปิดใช้งานงาน เช่น การกรอง การตัดส่วนย่อยข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูล การเข้าใจการทํางานของมันมักต้องใช้การวิเคราะห์ความซับซ้อนของการคํานวณและความแม่นยําของตัวทดลอง บทความนี้ทําการสํารวจวิธีการในการประเมินอัลกอริทึมเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ

ภาพรวมของกระบวนการประมวลผลของอัลกอริทธม

ระบบที่ฝังตัวได้ใช้อัลกอริทึมในการประมวลผลสัญญาณต่าง ๆ เพื่อจัดการข้อมูลตามเวลาจริง อัลกอริทึมทั่วไปนั้นรวมการแปลงแบบเร็ว FTA (FT), ตัวกรองดิจิทัล และเทคนิคการปรับเปลี่ยนการกรอง อัลกอริทึมเหล่านี้แตกต่างกันในความซับซ้อนและความต้องการทรัพยากร ส่งผลให้โปรแกรมสามารถใช้งานได้

การคํานวณตัวอย่างสําหรับ FFT

พิจารณาสัญญาณที่ป้อนเข้าไปที่ 1 kHz กับข้อมูล 1024 อัลกอริทึม FFT เปลี่ยนข้อมูลนี้เป็นโดเมนความถี่ ความซับซ้อนของการคํานวณประมาณ O (N log N) โดย N คือจํานวนของจุด

คํานวณจํานวนของปฏิบัติการ:

• N = 1024
• log2 N ⁇ 10
• ⁇ 1024 x 10 = 10,240

การคํานวณนี้ ช่วยทําการประเมินเวลาและพื้นที่ทรัพยากร สําหรับปรับใช้ที่ฝังตัว

ประสิทธิภาพของตัวกรองดิจิทัล

ตัวกรองดิจิทัล เช่น ตัวกรอง Finite Impusse (FIR) จะใช้ในการลบเสียงรบกวนออกจากสัญญาณ

สําหรับตัวกรอง 50-tap FIR ประมวลผลสัญญาณที่ 1 kHz จํานวนการคูณต่อวินาทีคือ:

• 50 คูณต่อตัวอย่าง
• สุ่มตัวอย่าง 1,000 ค่าต่อวินาที
• คูณทั้งหมดต่อวินาที = 50 x 1,000 = 50,000

การปรับเทียบข้อมูลอัตโนมัติ

รูปแบบการวน

การ คํานวณ เหล่า นี้ ช่วย ใน การ เลือก อัลกอริทึม ที่ เหมาะ สม สําหรับ ระบบ ที่ ฝัง อยู่ บน พื้น ฐาน ของ ข้อ กําหนด ต่าง ๆ ของ ทรัพยากร และ ข้อ เรียก ร้อง ใน การ ทํา งาน.