This letter presents a novel approach for \mbox{efficiently} computing time-index powered weighted sums of the form $\sum_{n=0}^{N-1} n^{K} v[n]$ using cascaded accumulators. Traditional direct computation requires $K{\times}N$ general multiplications, which become prohibitive for large $N$, while alternative strategies based on lookup tables or signal reversal require storing entire data blocks. By exploiting accumulator properties, the proposed method eliminates the need for such storage and reduces the multiplicative cost to only $K{+}1$ constant multiplications, enabling efficient real-time implementation. The approach is particularly useful when such sums need to be efficiently computed in sample-by-sample processing systems.


翻译:本文提出一种新颖方法,利用级联累加器高效计算形如$\sum_{n=0}^{N-1} n^{K} v[n]$的时间指数加权和。传统直接计算方法需要$K{\times}N$次通用乘法运算,当$N$较大时计算量将变得不可接受;而基于查找表或信号反转的替代策略需要存储整个数据块。通过利用累加器的特性,所提方法消除了此类存储需求,并将乘法运算成本降至仅需$K{+}1$次常数乘法,从而实现了高效的实时计算。该方法在需要逐样本处理的系统中进行此类求和计算时具有显著优势。

0
下载
关闭预览

相关内容

【博士论文】基于冲量的加速优化算法
专知会员服务
28+阅读 · 2021年11月29日
和积网络综述论文,Sum-product networks: A survey,24页pdf
专知会员服务
24+阅读 · 2020年4月3日
专知会员服务
63+阅读 · 2020年3月4日
综述:军事应用中使用的一些重要算法
专知
12+阅读 · 2022年7月3日
时序异常检测算法概览
论智
29+阅读 · 2018年8月30日
超全总结:神经网络加速之量化模型 | 附带代码
R语言之数据分析高级方法「时间序列」
R语言中文社区
17+阅读 · 2018年4月24日
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员