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1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
# V& w7 C4 E: _$ T0 n1.1 Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
' g4 ^' I+ ]* \; B( Z1.2 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2# ^/ Y8 ~1 i0 E+ p5 N- _6 s7 t
2 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5$ X% q- e3 H' {0 ]$ U( M; V5 ?
2.1 Digital Design for DSP Engineers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5! w! x- X2 e' z, c8 i* q9 G
2.1.1 Microprocessors vs. Digital Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1 r+ I2 Q) p8 u) v; g3 K( f& W2.1.2 The Field-Programmable Gate Array . . . . . . . . . . . . . . . . 6
9 Y5 p- p2 @5 U4 L2.1.3 Arithmetic on FPGAs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
# n) v3 E) Z) K5 }, c; J2.2 DSP for Digital Designers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
: Y$ N, \: O( w: m# w. m2.3 Computation Graphs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
! C h; t# ~, v0 G* ^2 g+ ~0 n2.4 The Multiple Word-Length Paradigm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
/ e: |4 c% _3 d: _( S3 i2.5 Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
6 L; e+ z1 H# `- Q8 y* P" t3 Peak Value Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
: R& j9 J# R! V2 |3 ?6 [8 Q1 j3.1 Analytic Peak Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 y! ]0 i9 t! r- H8 U6 U- H! }
3.1.1 Linear Time-Invariant Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16$ q" k5 B9 l3 T3 `! e6 a/ r3 Q+ H' T
3.1.2 Data-range Propagation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
% |- ?" q8 D. ^3.2 Simulation-based Peak Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
# M! Q8 @- x+ n q3 ]3 g3.3 Hybrid Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
" [* V, X0 x! o9 S7 t- c0 p+ c7 V5 h3.4 Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256 N4 g) y, `0 s) t. Q$ p
4 Word-Length Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 A: }8 k1 P0 H. t t% o- J U# ~
4.1 Error Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
8 _, L+ U4 i3 S: Y/ F* D; o4 X. [: \4.1.1 Word-Length Propagation and Conditioning . . . . . . . . . . 29
2 N0 a1 T; h8 \* `1 G4 x. k% T4.1.2 Linear Time-Invariant Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
! H/ Q/ ]* y- y P/ d6 _4.1.3 Extending to Nonlinear Systems. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38: ?6 n( X3 z+ O& `/ d: g
4.2 Area Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
! Z! }- ~2 o' b. T4 C4.3 Problem Definition and Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
! h! N; ] ~+ N3 E' d4.3.1 Convexity and Monotonicity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45+ I. o' o8 z& `, G7 S4 E. r
4.4 Optimization Strategy 1: Heuristic Search . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 |
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发表于 2016-12-1 14:56
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