Moltiplicatori approssimativi per l'elaborazione delle immagini
Con la progettazione dell'efficienza di area e di potenza
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Il calcolo approssimato può diminuire la complessità del progetto con un aumento delle prestazioni e della potenza per applicazioni resistenti agli errori. Questo brief tratta un nuovo approccio di progettazione per l'approssimazione dei moltiplicatori. I prodotti parziali del moltiplicatore sono alterati per introdurre termini di probabilità variabili. La complessità logica dell'approssimazione è variata per l'accumulo di prodotti parziali alterati in base alla loro probabilità. L'approssimazione proposta viene utilizzata in due varianti di moltiplicatori a 16 bit. I risultati di sintes...
Il calcolo approssimato può diminuire la complessità del progetto con un aumento delle prestazioni e della potenza per applicazioni resistenti agli errori. Questo brief tratta un nuovo approccio di progettazione per l'approssimazione dei moltiplicatori. I prodotti parziali del moltiplicatore sono alterati per introdurre termini di probabilità variabili. La complessità logica dell'approssimazione è variata per l'accumulo di prodotti parziali alterati in base alla loro probabilità. L'approssimazione proposta viene utilizzata in due varianti di moltiplicatori a 16 bit. I risultati di sintesi rivelano che il moltiplicatore a 8 bit proposto ottiene un risparmio di potenza e riduce il ritardo rispetto a un moltiplicatore esatto. Hanno una migliore accuratezza se confrontati con i moltiplicatori stimati esistenti. Che sono migliori dei lavori precedenti. Le prestazioni dei moltiplicatori proposti sono valutate con un'applicazione di elaborazione delle immagini utilizzando il filtro gaussiano, dove il filtro gaussiano con il modello di moltiplicatore approssimato proposto raggiunge il più alto rapporto segnale/rumore di picco (PSNR).
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