Перейти к содержимому
UzScite
  • НСИ
    • Новости События
    • Методическая информация
    • Нормативные документы
  • Каталог журналов
  • Указатель авторов
  • Список организаций

Алгоритмы параллельного вейвлет-преобразования Сигналов на многоядерных процессорах

Зайнидинов Х.Н.

Хамдамов У.Р.

Вестник ТУИТ

  • № 3 (51) 2019

Страницы: 

30

 – 

40

Язык: русский

Открыть файл статьи
Открыть страницу статьи в Интернет

Аннотация

Данная работа посвящена вопросам исследования и разработки модели и алгоритмов параллельной обработки одномерных (звуковых) и многомерных (изображений) сигналов на основе вейвлет-функций Хаара и Добеши. Разработка параллельных алгоритмов базируется на модели многопоточной обработки данных с использованием библиотеки параллельного программирования OpenMP и TBB. Исследования по оценке ускорения процессов обработки сигналов с применением алгоритмов дискретного вейвлет-преобразования Хаара и Добеши проводились на компьютере с четырехядерным процессором.

Ушбу тадқиқот иши Хаар ва Добеши вейвлет функциялари асосида бир ўлчовли (товуш) ва икки ўлчовли (тасвир) сигналларга параллел ишлов бериш моделлари ва алгоритмларини тадқиқ қилиш ва ишлаб чиқиш масалаларига бағишланган. Параллел алгоритмларни яратиш OpenMP ва TBB параллел дастурлаш кутубхоналаридан фойдаланган ҳолда маълумотларга кўп оқимли ишлов бериш моделларига таяниб амалга оширилган. Хаар ва Добеши дискрет вейвлет ўзгартириш алгоритмларини қўллаган ҳолда сигналларга ишлов бериш жараёнларини тезлаштириш бўйича тадқиқотлар тўрт ядроли процессордан иборат компьютер негизида ўтказилди.

This paper is devoted to research and development of a model and algorithms for the parallel processing of one-dimensional (sound) and multidimensional (images) signals based on the Haar and Daubechies wavelet functions. The development of parallel algorithms is based on a multi-threaded data processing model using the OpenMP and TBB parallel programming libraries. Studies to evaluate the acceleration of signal processing using the Haar and Daubechies discrete wavelet transform algorithms were carried out on a computer with quad core processors. As the results of the study, the results of testing the performance of algorithms are given, such as the average image processing time based on the Haar and Daubechies wavelet, the average processing time of audio signals based on the Daubechies wavelet, and the acceleration coefficients of the computations of a one-dimensional signal. The corresponding evaluations of computational acceleration based on parallel algorithms using OpenMP and TBB technologies are proved. As a result of the research, a model of the algorithm for parallel processing of one-dimensional and two-dimensional signals based on wavelet functions using OpenMP was also developed. This model of the multithreaded parallel audio signal processing algorithm using the Daubechies wavelet launches the program and loads the values of the audio signal samples into a onedimensional array, creates parallel program threads for each processor core,synchronizes the threads and collects the processing results in the output array, and writes to a file for further use.

Список использованных источников

  1. Соснин В.В., Балакшин П.В. Введение в параллельные вычисления. – СПб: Университет ИТМО, 2015. – 51 с.
  2. Antonov, A.S. Parallel Programming Using OpenMP Technology: A Tutorial. Moscow: Moscow State University, 2009. p.77.
  3. Chapman, B., Jost, G., Van Der Pas, R. Using Open MP. Portable Shared Memory Parallel Programming. 2008, Massachusetts Institute of Technology.
  4. Walker, J.S. A Primer on Wavelets and Their Scientific Applications.1999, CHAPMAN & HALL / CRC.
  5. Kovačević, J., Goyal, V.K., Vetterli, M. Fourier and Wavelet Signal Processing. 2013. Cambridge University Press.
  6. Шаповалов О.В., Андреев А.Е., Фоменков С.А.. Разработка методов автоматизации распараллеливания программ для систем с общей памятью. / Журнал Известия Южного Федерального Университета. Технические Науки, 2015, 24-35 стр.
  7. Янакова Е.С. Модель функционирования вычислителей в многоядерном устройстве комбинированной обработки сигналов активных систем. / Научный журнал Естественные и технические науки,№1, 2014. 240-244 стр.
  8. Musaev, M.M., Kardashev, M.S. Spectrum analysis of signals on multicore processors. / Scientific Journal of Digital Signal Processing,2014. N.2, pp. 82-86.
  9. Musaev, M.M., Berdanov, U.A. The technology of Parallel Processing on Multicore Processors. / International Journal of Signal Processing Systems (IJSPS), 2015. 4 (3), pp. 252-257.
  10. Hua, S., Yang, Z. Comparison and analysis of parallel computing performance using OpenMP and MPI. / Open Automation and Control Systems Journal, 2013, 5 (1), pp. 38-44.

Список всех публикаций, цитирующих данную статью

Copyright © 2025 UzScite | E-LINE PRESS