Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari unversiteti

MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNVERSITETI

Tizimlar va signallarni qayta ishlash fanidan

3-AMALIY ISH

Mavzu: FIR (КИХ) filtrlash algoritmlarini o'rganish ular asosida oddiy raqamli signallarni filtrlash dasturini ishlab chiqish.

830 19-guruh talabasi

Bajardi: Orifjonov. J

Tekshirdi: Xasanov. U

TOSHKENT 2021

Filtr insonning o'ziga xos signalini bosqichma-bosqich ajratish uchun juda keng qo'llaniladi. Ushbu maqolada signalni tekislash va siqish uchun elektroansefalogramma (EEG) signalini tez aniqlash uchun raqamli chekli impulsli javob (FIR) filtri taqdim etiladi. Ushbu maqola tezroq biomedikal signallarni, xususan, EEG signallarini olish uchun Field Programmable Gate Array (FPGA) asosida rivojlangan FIR filtrini tuzishni anglatadi. Shu munosabat bilan, EEG signalini shovqinsiz, arzonroq, kam quvvat sarflaydigan va sodda qilish uchun oddiy va tejamkor FIR filtri joriy qilingan. Bu boshqa raqamli filtrlarga qaraganda chipni amalga oshirish uchun kamroq joy talab qiladi va boshqa biomedikal signallarning aralashmasidan saqlaning. Uskunani bajarish uchun arzon va ishonchli boshqaruvlarni taklif qiluvchi turli xil mantiqiy eshiklar va registrlarning aralashmasi bo'lgan FPGA platasidan foydalaniladi.

FIR filtrlari tasvirni qayta ishlash, simsiz aloqa kabi ko'plab raqamli ilovalarda qo'llaniladi aloqa, biotibbiyot va boshqalar [1]. Odatiy filtrlash jarayonlari protsessor bo'lgan joylashgan bo'lib, bu erda tuzilish jarayoni asosan muhim anormallikni qurishdan iborat kod sifatini yaxshilash uchun yashirin dizaynga berilgan ba'zi g'oyalar bilan davlat kodini. Biroq, filtrlash algoritmlarining iterativ tabiati yashirin ma'lumotlarni ochish uchun suiiste'mol qilinishi mumkin. Biroq, filtrlash algoritmlarining iterativ tabiati yashirin ma'lumotlarni ochish uchun suiiste'mol qilinishi mumkin. urg'u ichida ham, turli iteratsiyalar orasida ham konkurentlar . Bu yaratuvchilarga berdi. Sahna tartiblarini qidirish uchun etarli harakatlantiruvchi kuch, bu erda yashirin uskunalar ko'p qirrali algoritmga eng mos keladigan SoC-ga asoslangan tartibni yaratish uchun foydalanish mumkin parallelizmning to'g'ri o'lchamini qurish orqali tabiat. Xuddi shunday urinishlar ham bo'lgan ASIC va da FIR filtrlarini tan olish uchun moslashtirilgan va qayta konfiguratsiya qilinadigan modellarni yaratish uchun yaratilgan FPGA bosqichlari . Biroq, ASIC bilan takrorlanmaydigan muhandislik (NRE) xarajatlari kiradi ulkan. Bu odatda ASIC-larni yuqori hajmli yaratilishlarga aylantiradi. FPGA'lar a mijozga tartibga solishning moslashuvchanligini berish orqali yuqori NRE xarajatlaridan strategik masofa. Bo'l Qanday bo'lmasin, ASIC bilan takrorlanmaydigan dizayn (NRE) xarajatlari juda katta.Ba'zi boshqa afzalliklar keng ko'lamli integratsiyani o'z ichiga oladi kam energiya talablari yordamida bir xil jarayon texnologiyasi bir nechta bortli IP yadrolarining mavjudligi va hokazo. FPGAlar farqlanadi

albatta ASIC dan. ASIC-larga o'xshamaydi, asosiy to'qimalarni bajarish uchun foydalanish mumkin ASIC-lar bilan bog'liq bo'lgan uzoq tuzilish vaqtini sezilarli darajada qisqartiradigan keng funktsional imkoniyatlar. FPGA-lardagi struktura aylanishi ancha sodda, chunki mahsulot uni boshqaradi zerikarli boshqaruv, vaziyat va polni tartibga solish bosqichlari. Bu uning hayotiyligini cheklaydi ASIClar uchun odatda mos bo'lgan innovatsiyalarsiz tartibga solish tizimlari.Bundan tashqari, ob'ektiv oilaning qarori yakuniy bajarilishiga sezilarli darajada ta'sir qiladi realizatsiya qilingan tuzilma. Shunday qilib, maqsadli qurilma haqida to'liq ma'lumot kerak.

Dastur kodi:

#include

using namespace std;

int main()

{

int n;

cout<<"Qancha son kiritasiz - ";cin>>n;

int a[n];

for(int i=1;i<=n;i++)

{

cout<<"Son "<<"["<>a[i];

}

for(int i=1;i<=n-1;i++)

{for(int j=i+1;j<=n;j++)

{ int m=0;

if(a[i]>a[j])

{

m=a[i];

a[i]=a[j];

a[j]=m;

}

}

}

for(int i=1;i<=n;i++)

{

cout<<" "<

}

return 0;

}

Dastur natijasi: