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이산 웨이블렛 변환(Discrete Wavelet Transform)은 블록효과가 없고 특정시간의 주파수 특징을 잘 표현하여 MPEG4나 JPEG2000의 표준안으로 채택되는 등 많은 응용분야에서 이용되는 변환 방법이다. 본 논문에서는 저전력, 저 비용 DWT 필터 설계를 위한 두 채널 QMF(Quadracture Mirror Filter) PR(Perfect Reconstruction) 래티스 필터에 대한 비트 시리얼 구조를 제안하였다. 제안된 필터(필터 길이 = 8)는 4개의 래티스로 구성되었으며, 각 단 고정계수의 양자화 비트를 PSNR(peak-signal-to-noise ratio) 분석을 통하여 결정하였고 그에 따른 효율적인 비트 시리얼 곱셈기 구조를 제안하였다. 각 계수는 CSD(Canonic Signed Digit) 인코딩 방법을 이용하여 ‘0'이 아닌 비트의 수를 최소화함으로써 복잡도를 개선하였다. 제안된 DWT구조는 휴면기간 동안 하위레벨을 처리하는 폴딩(folding) 구조이고 이에 대한 효율적인 스케줄링 방법이 제안되었으며 최소의 하드웨어(플립 플롭, 전가산기)만으로 구현이 가능하다. 제안된 구조는 VerilogHDL로 설계되어 검증되었으며 Hynix 0.35㎛ 표준셀 라이브러리를 사용하여 합성한 결과, 최대 동작주파수는 200 ㎒이며 16클록의 레이턴시(Latency)와 약 175Mbps의 성능을 보였다.
목차
요 약
ABSTRACT
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 이산 웨이블렛 변환
Ⅲ. 비트 시리얼 DWT 필터 구조
Ⅳ. 결 론
감사의 글
참고문헌
저자소개
참고문헌 (12)
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S. Mallat, “A theory for multiresolution signal decomposition: The wavelet representation,” IEEE Trans. Pattern Anal. and Machine Intell., vol.11, no.7, pp.674-693, 1989
R. Kronland-Martinet, J. Morlet, and A. Grossmann, “Analysis of sound patterns through wavelet transforms,” Int. J. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, vol.1, no.2, pp.273-302, 1987
S. Mallat, “Multifrequency channel decompositions of images wavelet models,” IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Process., vol.37, no.12, pp.2019-2110, 1989
J. T. Kim, Y. H. Lee, T. Isshiki, and H. Kunieda, “Scalable VLSI architectures for lattice structure-based discrete wavelet transform,” IEEE Trans. CAS-II, vol.45, no.8, pp.1031-1043, 1998
T. Park and S. Jung, “High speed lattice based VLSI architecture of 2D discrete wavelet transform for real-time video signal processing,” IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 48, No. 4, pp. 1026- 1032, 2002
R. Kronland-Martinet, J. Morlet, and A. Grossmann, “Analysis of sound patterns through wavelet transforms,” Int. J. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, vol.1, no.2, pp.273-302, 1987
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