Zwektoryzowane algorytmy obliczania Transformaty Sdla środowiska wieloprocesorowego

Alexandr JARICW; Marek GLISZCZYŃSKI

摘要

W pracy został zaprezentowany wektoryzowany algorytm obliczania transformaty S w dwóch wariantach - w postaci sekwencyjno-równoległej pozwalającej na oszczędzenie zasobów sprzętowych oraz w postaci równoległej pozwalającej wykorzystać, nowoczesne wielordzeniowe platformy obliczeniowe. W drugim przypadku możliwa jest znaczna redukcja czasu trwania algorytmu. Obie metody mogą znaleźć zastosowanie praktyczne zależnie od oczekiwanej dokładności (rozdzielczości) i szybkości działania jak też możliwości platformy obliczeniowej.%In the paper the algorithm for calculating N by N-point S Transform is presented. In a sequential, recursive option hardware resources saving is available, while on the other hand, a parallel version of the algorithm allows increasing the accuracy and reducing the time when using multi-core platforms. Two of these approaches can be implemented in practical use depending on the expected accuracy, speed and power of the hardware platform. At the beginning of the paper uses of S Transform with other similar solutions are described. Advantages and disadvantages of S Transform, which are good properties of the time-frequency analysis of non-stationary signals thanks to a movable, different sized Gaussian window, but at the same time a long computation time of the standard, sequential method, are considered. Next, the theoretical, continuous form of the transform and the discrete form with the sequential algorithm are presented. Later The main part of the work deals with synthesis of the sequential and parallel version of the algorithm in the matrix-vector form. The data flow in the algorithms in space and time is shown in Figs. 1 and 2 (for sequential and parallel approach). Finally, the computation times of two versions are compared. The advantage of the two presented approaches is simple and understandable tensor product representation which makes the implementation easy. The sequential algorithm can be used for slower platforms, where the real time analysis is not necessary, while the parallel version offers quick computation on multi-core processors.

机译：本文提出了一种向量化算法，用于计算两种变体中的S变换-顺序并行的形式可以节省硬件资源，而并行形式的则可以使用现代的多核计算平台。在第二种情况下，可以显着减少算法的持续时间。两种方法都可以根据预期的精度（分辨率），运算速度以及计算平台的功能找到实际应用。％本文提出了一种通过N点S变换计算N的算法。在顺序递归选项中，可以节省硬件资源，而在使用多核平台时，并行算法可以提高准确性并减少时间。根据硬件平台的预期精度，速度和功能，可以在实际使用中实现其中两种方法。在本文开始时，描述了S变换与其他类似解决方案的使用。 S Transform的优缺点是可移动的，大小不同的高斯窗口，这是对非平稳信号进行时频分析的良好特性，但同时考虑了标准顺序方法的较长计算时间。接下来，介绍了变换的理论上的连续形式和采用顺序算法的离散形式。以后的工作的主要部分涉及矩阵向量形式的算法的顺序和并行版本的综合。算法中的数据流在时间和空间上显示在图1和2中。 1和2（用于顺序和并行方法）。最后，比较了两个版本的计算时间。所提出的两种方法的优点是简单易懂的张量积表示，这使实现变得容易。顺序算法可用于较慢的平台，在该平台上不需要实时分析，而并行版本可在多核处理器上进行快速计算。

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