Проблема оптимізації цифрових фільтрів з кінцевою імпульсною характеристикою (КІХ) є актуальною в умовах обмежених обчислювальних ресурсів вбудованих систем. Існуючі методи реалізації КІХ-фільтрів часто призводять до значних витрат енергії та часу обробки, що обмежує їхнє застосування в реальних умовах. Метою роботи є розробка методів оптимізації КІХ-фільтрів для зниження обчислювальної складності та забезпечення ефективної роботи на інтегрованих системах з обмеженими ресурсами. Методологія досліджень включає аналіз структурно оптимізованих схем фільтрів, зокрема багатоступеневих і блочних конфігурацій, а також використання алгоритмів скорочення розрядності коефіцієнтів. Результати дослідження показують, що запропоновані підходи зменшують обчислювальні витрати та енергоспоживання, не втрачаючи якості фільтрації. Новизна роботи полягає у поєднанні методів структурної оптимізації з алгоритмічними прийомами, що враховують особливості апаратної реалізації на вбудованих системах. Практичне значення роботи полягає в можливості застосування оптимізованих фільтрів для обробки сигналів у режимі реального часу на пристроях з обмеженими ресурсами. Напрями подальших досліджень передбачають дослідження ефективності методів оптимізації на різних платформах, таких як FPGA та мікроконтролери, а також адаптацію під різні типи сигналів.
[1] T. Dutta, R. M. Aich, S. Dhabal and P. Venkateswaran, "Finite Impulse Response Filter Design using Grasshopper Optimization Algorithm and Implementation on FPGA," 2020 IEEE Applied Signal Processing Conference (ASPCON), Kolkata, India, 2020, pp. 313-317, https://doi.org/10.1109/ASPCON49795.2020.9276711.
[2] D. Kalaiyarasi and T. K. Reddy, "A hybrid window function to design finite impulse response low pass filter with an improved frequency response," 2017 International Conference on Energy, Communication, Data Analytics and Soft Computing (ICECDS), Chennai, India, 2017, pp. 138-143, https://doi.org/10.1109/ICECDS.2017.8389684.
[3] N. Singh and A. Potnis, "A review of different optimization algorithms for a linear phase FIR filter," 2017 International Conference on Recent Innovations in Signal processing and Embedded Systems (RISE), Bhopal, India, 2017, pp. 44-48, https://doi.org/10.1109/RISE.2017.8378122.
[4] N. Sajwan, A. Kumar, I. Sharma and L. K. Balyan, "Performance of Multiplierless FIR Filter based on CSD and Binary: A Comparative Study," 2019 International Conference on Signal Processing and Communication (ICSC), NOIDA, India, 2019, pp. 217-222, https://doi.org/10.1109/ICSC45622.2019.8938282.
[5] K. Loubna, B. Bachir and Z. Izeddine, "Optimal digital IIR filter design using ant colony optimization," 2018 4th International Conference on Optimization and Applications (ICOA), Mohammedia, Morocco, 2018, pp. 1-5, https://doi.org/10.1109/ICOA.2018.8370500.
[6] M. T. Khan and R. A. Shaik, "Analysis and Implementation of Block Least Mean Square Adaptive Filter using Offset Binary Coding," 2018 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Florence, Italy, 2018, pp. 1-5, https://doi.org/10.1109/ISCAS.2018.8350946.
[7] A. Wahbi, A. Roukhe and L. Hlou, "Enhancing the quality of voice communications by acoustic noise cancellation (ANC) using a low cost adaptive algorithm based Fast Fourier Transform (FFT) and circular convolution," 2014 9th International Conference on Intelligent Systems: Theories and Applications (SITA-14), Rabat, Morocco, 2014, pp. 1-7, https://doi.org/10.1109/SITA.2014.6847310.
[8] Z. Shang, "Recursive Algorithm FIR Filter Quantization and Low-Cost Structure Optimization Design Based on MATLAB and Simulink," 2023 IEEE 16th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC), Singapore, 2023, pp. 530-535, https://doi.org/10.1109/MCSoC60832.2023.00084.