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In-Depth Information
t
d1a
z
1
unausbalanciert
x
1
f
1
t
d2a
t
d3a
t
d1a
≫t
d2a
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d3a
z
3
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3
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5
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2
y”'
x
2
f
2
z
4
f
4
a)
Zeitebene0
Zeitebene1
Zeit-
z
1
ebene2
x
1
f
1
z'
1
ausbalanciert
z'
3
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d2b
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4
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4
z”
4
Zeitschnittlinie
b)
t
d1b
t
d3b
Pipeline-Register
t
d2b
Abb. 5.3. Pipeline-Einbau a) Anhängen von Abtastregistern an den Ausgang b)
Ausbalancieren der Pipeline
5.1.3 Engpass Speicher
Für eine schnelle Verarbeitung und Übertragung müssen die Eingabedaten
mit der Verarbeitungsgeschwindigkeit bereitgestellt und die Ergebnisse nach
ihrer Berechnung abgeholt werden. Die Datenquellen und die Empfänger für
die Ergebnisse sind in der Regel Blockspeicher. Die Zugriffszeit auf einen grö-
ßeren Blockspeicher übersteigt die Verzögerung von Logikgattern um Zeh-
nerpotenzen und wächst mit der Datenkapazität (vgl. Abschnitt 4.4.1) [23].
Eine Vergrößerung der transferierten Datenmenge verlangt mehrere parallele
Speicher, Mehrportspeicher, eine Erhöhung der Datenwortbreite oder andere
schaltungsaufwändige Maßnahmen. Der Entwurf von schnellen Verarbeitungs-
werken beginnt deshalb in der Regel mit der Planung der Speicherstruktur, ei-
ner Ablaufplanung der Speicherzugriffe und einer Planung der Verarbeitungs-
Pipelines. Die folgenden Abschnitte demonstrieren das an drei komplexen Bei-
spielentwürfen.
5.2 FIR-Filter mit Blockspeichern
Ein FIR-Filter ist ein Filter mit endlicher Impulsantwort (FIR -
f
inite
i
mpulse
r
esponse) und ein wichtiger rechenzeitintensiver Algorithmus der digitalen Si-
gnalverarbeitung. Typische Anwendungen sind die Trennung der Spektralan-
teile in analogen Signalen, die Echo-Unterdrückung bei der Signalübertragung
über lange Leitungen und die Bildverarbeitung. Trotz der vielfältigen Anwen-
dungen ist die Funktion eines FIR-Filters einfach. Jeder Ausgabewert y
n
ist
eine gewichtete Summe von M aufeinanderfolgenden Eingabewerten:
M
X
y
n
=
c
m
x
k
mit k = nm
(5.1)
m=0
