發(fā)布時(shí)間：2023-12-02 10:53

　　隨著多媒體服務(wù)的發(fā)展,視頻和圖像已經(jīng)成為了人們生活中不可或缺的一部分。然而,由于其龐大的數(shù)據(jù)量,視頻和圖像信息的傳輸會(huì)消耗大量功耗,縮短移動(dòng)設(shè)備電池的壽命。為了解決這個(gè)問(wèn)題,一般在圖像傳輸之前使用圖像壓縮系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,而離散余弦變換(DCT)通常作為這個(gè)系統(tǒng)的核心。但是,DCT是運(yùn)算密集型的運(yùn)算,電路直接實(shí)現(xiàn)會(huì)占用大量的硬件資源,引入較大的功耗,影響整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。為了簡(jiǎn)化DCT運(yùn)算,本文提出了一種可變精度的近似DCT設(shè)計(jì)。該方案利用了圖像像素之間的相關(guān)性,設(shè)計(jì)了兩種不同精度的系數(shù)的近似CSD編碼方案,并對(duì)其進(jìn)行了位寬調(diào)節(jié)。然后,對(duì)DCT運(yùn)算中不同的常系數(shù)乘法采用不同程度的近似,得到了近似DCT結(jié)構(gòu)。為了使電路能夠工作于不同的環(huán)境,結(jié)合DCT的能量集中特性,在原有結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上加入了可變精度設(shè)計(jì),使電路擁有正常模式、M1、M2和M3四種工作模式。對(duì)提出的DCT|結(jié)構(gòu)進(jìn)行硬件的復(fù)雜度分析,忽略可變精度設(shè)計(jì)中的與門,完成一維DCT運(yùn)算需要43個(gè)加法或減法器和37個(gè)移位器,相較于傳統(tǒng)DCT的64個(gè)加法器和46個(gè)移位器,硬件開銷降低了約30%。使用基于0.18um工藝的標(biāo)準(zhǔn)單元庫(kù)實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)...

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題的研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排
    1.5 本章小結(jié)
第二章 DCT電路設(shè)計(jì)原理
    2.1 圖像壓縮系統(tǒng)簡(jiǎn)介
    2.2 DCT電路原理
    2.3 常見(jiàn)的DCT算法
        2.3.1 Loeffler算法
        2.3.2 基于DA的 DCT
        2.3.3 基于CORDIC的 DCT
        2.3.4 基于MCM的 DCT
    2.4 本章小節(jié)
第三章 可變精度的近似DCT設(shè)計(jì)
    3.1 DCT近似方法
        3.1.1 算法近似
        3.1.2 電路近似
    3.2 近似DCT算法
        3.2.1 近似CSD編碼方案
        3.2.2 系數(shù)的位寬調(diào)節(jié)
        3.2.3 近似DCT設(shè)計(jì)
        3.2.4 可變精度設(shè)計(jì)
    3.3 DCT架構(gòu)設(shè)計(jì)
        3.3.1 一維DCT電路
        3.3.2 轉(zhuǎn)置模塊
        3.3.3 狀態(tài)控制器
    3.4 本章小結(jié)
第四章 近似DCT電路仿真與后端設(shè)計(jì)
    4.1 DCT電路仿真
        4.1.1 仿真工具與環(huán)境
        4.1.2 功能仿真
        4.1.3 電路綜合
        4.1.4 性能仿真
        4.1.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析
    4.2 DCT后端設(shè)計(jì)
        4.2.1 數(shù)字后端工具與環(huán)境
        4.2.2 布局布線
        4.2.3 靜態(tài)時(shí)序分析
        4.2.4 物理驗(yàn)證
        4.2.5 形式驗(yàn)證
    4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)和展望
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號(hào)：3869520