【摘 要】
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向量处理器的向量化算法映射是难点问题.提出一种支持任意系数长度和数据类型的FIR滤波器向量化方法,将（Finite Impulse Response）滤波器的卷积计算划分为系数长度步向量乘法和
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向量处理器的向量化算法映射是难点问题.提出一种支持任意系数长度和数据类型的FIR滤波器向量化方法,将（Finite Impulse Response）滤波器的卷积计算划分为系数长度步向量乘法和加法计算,每一步的向量乘法和加法计算在各个向量处理单元上并行执行,计算一个输出结果的所有乘法和加法计算都在同一向量处理单元上完成,每次循环能够同时完成向量处理单元数量个输出结果的计算.在向量处理器YHFT-Matrix的实验结果表明,该向量化FIR滤波器能够取得高效的计算性能和加速比.
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