Cuda Media Móvil Exponencial

Cuando se calcula una media móvil, la colocación de la media en el periodo de tiempo medio que tiene sentido en el ejemplo anterior se calculó el promedio de los primeros períodos de tiempo 3 y lo colocó junto al periodo 3. Podríamos haber colocado el medio en el medio de la intervalo de tiempo de tres períodos, es decir, al lado de periodo 2. Esto funciona bien con períodos de tiempo impares, pero no tan bueno para períodos iguales de tiempo. Entonces, ¿dónde podríamos colocar la primera media móvil cuando M 4 Técnicamente, el promedio móvil caería en t 2.5, 3.5. Para evitar este problema que suavizar los MAs utilizando M 2. Así que suavizar los valores suavizados Si tenemos una media de un número par de términos, tenemos que suavizar los valores suavizados La siguiente tabla muestra los resultados utilizando M 4. Para otro enfoque, se puede truncar la ventana de media móvil exponencial y luego calcular su señal filtrada por hacer una convolución entre la señal y la ventana exponencial. La convolución se puede calcular mediante el uso de la biblioteca CUDA FFT libre (cuFFT) porque, como usted sabe, la convolución se puede expresar como la multiplicación de punto racional de las dos señales en el dominio de Fourier (Este es el acertadamente el nombre de convolución teorema, que funciona con una complejidad de O (n log (n))). Este tipo de enfoque minimizará el código del kernel CUDA y correr muy rápidamente, incluso en una GeForce 570 Particularmente lo que si puede hacer todos sus cálculos de precisión simple (float). contestada 30 de Abr 14 a las 17:04 Yo propondría para manipular la ecuación anterior diferencia, como se indica a continuación y luego usando las primitivas CUDA de empuje. DIFERENCIA ECUACIÓN MANIPULACIÓN - forma explícita de la ecuación de diferencia Por álgebra simple, se pueden encontrar los siguientes: De acuerdo con ello, la forma explícita es la siguiente: El empuje APLICACIÓN CUDA Puede implementar la forma explícita anteriormente mediante los siguientes pasos: Iniciar un dSelector secuencia de entrada de alfa excepción de dinput0 1. Definir un vector de d1overbetatothen igual a 1, 1 / beta, 1 / beta 2, 1 / beta3. Multiplicar elementwise DINPUT por d1overbetatothen Realizar una inclusivescan para obtener la secuencia de la SN / betan Dividir la secuencia anterior por 1, 1 / beta, 1 / beta 2, 1 / beta3. El enfoque anterior se puede recomendar para los sistemas lineales con variaciones (LTV). Para sistemas lineales Invariantes en el Tiempo (LTI), el enfoque FFT mencionado por Pablo puede ser recomendada. Im que proporciona un ejemplo de este enfoque mediante el uso de CUDA y empuje cuFFT en mi respuesta a filtro FIR en CUDA. Thrust En este post, nos proporcionan un ejemplo de comprobación de valores infinitos en una matriz usando isinf () y mediante la explotación de empuje CUDA. El siguiente ejemplo es equivalente a Matlabs dresultisinf (DDATA). incluyen ltthrust / sequence. hgt incluye ltthrust / devicevector. hgt incluyen ltthrust / hostvector. hgt incluyen ltthrustdevicevector. hgt incluyen ltthrustreduce. hgt incluyen ltfloat. hgt // --- operador para comprobar si los valores inf estructura isinftest Lo que es una forma eficaz para comprobar si una matriz contiene NAN o valores infinitos en CUDA Este problema puede ser reformulado como una operación de reducción. Esto se puede implementar de manera efectiva mediante el uso de CUDA empuje el enfoque es transformar la matriz original a una matriz booleana utilizando isnan CUDAS o isinf y luego la reducción de la matriz transformada. Todo lo que se puede realizar por expoiting empuje :: transformreduce. A continuación se muestra un ejemplo en el que se aplica el equivalente de CUDA suma Matlabs (isnan (array)). yo. Evitar la reducción de la escritura de la propia en CUDA y usando CUDA empuje siempre que sea posible siempre es recomendable. A continuación hay un código simple para evaluar el mínimo en una matriz junto con su índice. Se basa en un ejemplo clásico contenida en la Introducción a la presentación de empuje. La única adición se está saltando algunos elementos de la counding, dicen los -1S. Esto se puede razonablemente hacerse mediante la sustitución de todos los -1S en la matriz por INTMAX (por empuje :: sustituir), es decir, el máximo representable i. Supongamos que uno tiene el filtro de media móvil exponencial definida por la ecuación de diferencia por debajo yn yn-1 beta alfa xn donde alfa y beta son constantes. La cuestión está en cómo implementar de manera eficiente en este CUDA. Una posibilidad sería calcular la forma explícita de la respuesta del filtro y luego usando las primitivas ofrecidos por CUDA de empuje. En particular, por simple álgebra, uno puede encontrar lo siguiente: sea y1 y0 beta alfa x1 y2 beta2 y0 alfa. Aquí está un ejemplo completo de cómo transformar, por CUDA de empuje, cada elemento x de un conjunto de CUDA por pow (x, a), un ser una constante. Todo el que se necesita es definir un funtor de realizar la exponenciación y el uso de empuje :: transformar. incluyen ltthrust / sequence. hgt incluyen ltthrust / devicevector. hgt operador int dispositivo host powerfunctor clase () (doble x) const Desde el punto de vista de la programación paralela, la integración es básicamente una reducción, de modo que una forma muy sencilla de implementar la integración en CUDA es la explotación de las primitivas de la biblioteca de empuje. A continuación se muestra un ejemplo simple aplicación del método de integración Romberg por las primitivas de empuje. Es una traducción directa del código de Matlab correspondiente disponible en este sitio, por lo que este ejemplo también muestra cómo simplemente algunos códigos de Matlab se pueden trasladar a CUDA por Thurst. incluir ltthrust / Sequen. la integración Simpsons se puede implementar fácilmente mediante el uso de empuje CUDA. Usted necesita básicamente cinco pasos: 1. Generar los pesos cuadratura Simpsons 2. Generar los puntos de muestreo de función 3. Generar la función de valores 4. Calcular el producto elementwise entre los pesos de cuadratura y la función de los valores 5. Sumar los productos mencionados anteriormente. Paso 1 requiere la creación de una matriz con elementos repetidos muchas veces, a saber, 1 4 2 4 2 4 1 para el caso Simpson. Esto se puede lograr por bor. Matlabs comando linspace se puede implementar fácilmente en CUDA de empuje con la ayuda de los iteradores de conteo. Aquí está un ejemplo muy sencillo: include ltthrust / devicevector. hgt include / transform. hgt ltthrust incluyen ltthrust / functional. hgt incluyen ltthrust / repetidor / countingiterator. hgt incluyen ltthrust / repetidor / constantiterator. hgt incluyen ltcstdiogt incluyen ltconio. hgt void main ( ) Por CUDA de empuje, es muy fácil de encontrar el índice del primer elemento de un vector que satisface un predicado. En otras palabras, por pocas instrucciones, es posible paralelizar el siguiente código C secuencial: for (int i 0 i lt ArrayLength i) o Matlab código: min (Encontrar (xlt0)) En el ejemplo anterior, xlt0 se ha asumido como el predicado en cuestión. La idea básica es usar iteradores del empuje, empuje :: findif y el empuje :: distancia. El empuje es una biblioteca de algoritmos paralelos cuyas rutinas han sido acumular tan a parecerse a las llamadas a la biblioteca de plantillas estándar C (STL). Es muy útil para alcanzar rápidamente la paralelización con una sintaxis de alto nivel. Por empuje, (escrito por ejemplo Matlab) códigos de legado se pueden traducir fácilmente a un enfoque paralelo CUDA. Por ejemplo, la siguiente sintaxis ddiff2 Matlab (1: n-2) dy (3: n) - 2. dy (2: n-1) dy (1: n-2) para calcular segundo orden diferencias centrales se puede obtener como un applicatio. Procesamiento Digital de Señales de Audio Mensajes navigationAES E-Biblioteca CUDA acelerada para Real-Time Algoritmos Este estudio consiste en el uso de los procesadores gráficos de inactividad para acelerar DSP de audio para los algoritmos en tiempo real. Varios algoritmos comunes se han definido para la aceleración y fueron ejecutados en múltiples configuraciones de rosca y de bloque para determinar la configuración deseada para los diferentes algoritmos. La GPU y CPU se realiza en los mismos tamaños de los datos y el algoritmo se comparan uno contra el otro. A partir de estos resultados, el documento analiza la importancia de optimizar el código para la operación de la GPU incluida la asignación de los recursos compartidos, la optimización de las transferencias de memoria, y la serialización forzada de los circuitos de retroalimentación. También introduce un nuevo método para el procesamiento de audio utilizando las GPU como procesador predeterminado en lugar de un acelerador. Autores: Jillings, Nicholas Wang, Yonghao Afiliación: Birmingham City University, Birmingham, Reino Unido AES Convention: 137 (octubre de 2014) Número de Documento: Fecha de publicación 9120: 8 de octubre de 2014 la importación en BibTeX Asunto: Procesamiento de señales de audio Permalink: www. aes. org / e-lib / browse. cfmelib17443 cuesta Este papel 33 para los no miembros y es gratuito para los miembros de AES y suscriptores e-Library. E-Lugar de la Biblioteca: (CD 137Papers) /conv/137/9120.pdfRecurrencenonlinearpartialdifferentialequations. cu. La evaluación de las relaciones de recurrencia no lineal que intervienen en las ecuaciones diferenciales parciales ThrustStreamBreadthFirst. cu. El uso de CUDA arroyos con las API de empuje cumulativedistribution. cu. calcular la distribución acumulativa de una minelement. cu distribución de probabilidad. calcular el elemento mínimo de una matriz junto con su posición stridedreduction. cu. Resumiendo cada zancada elementos de un vector de Reducerows. cu. reducir cada fila de una matriz, consulte Reducir filas de la matriz con CUDA Reducecolumns. cu. reducir cada columna de una matriz, consulte Reducir columnas de la matriz con CUDA Max2elementsofeachrow. cu. determinar el máximo de 2 elementos de cada fila, consulte Determinación de los 2 elementos más grandes y sus posiciones en cada fila de la matriz con CUDA empuje Minelementofeachcolumn. cu. determinar el menos elemento de cada columna, consulte Determinación de la menos elemento y su posición en cada columna de matriz con Sortrows. cu CUDA empuje. ordenar las filas de una matriz, consulte Al mismo tiempo la clasificación muchas matrices con Sorttuples. cu CUDA de empuje. Ordenar tuplas con un operador de comparación personalizada, consulte Ordenar tuplas con CUDA empuje Sortbykeywithtuplekey. cu. Ordenar un vector por una clave tupla con un operador de comparación personalizada, ver CUDA sortbykey empuje cuando la llave es una tupla tratado por zipiterators con comparación personalizada predicado Reducebykeywithtuplekeyhost. cu. reducción a la clave con la clave que es una tupla, las matrices de clave y valor son hostvector s, consulte Reducción por llave con tupla clave Reducebykeywithtuplekeydevice. cu. de reducción por parte clave con la clave que es una tupla, clave y el valor matrices son vea regular, cudaMalloc ed Reducción de vectores mediante llave con tupla clave Rowreorderingbykey. cu. reordenar las filas de una matriz por clave, ver filas de la matriz reordenamiento clave Reducecolumnsbykey. cu. la reducción de las columnas de una matriz por clave, consulte. Findkeyoccurrencesandfirstpositions. cu. encontrar la posición de las primeras apariciones de llaves y contando el número de sus apariciones, véase Búsqueda del número de ocurrencias de las llaves y las posiciones de las primeras apariciones de llaves por CUDA empuje Rowscaling. cu. escalar las filas de una matriz por un vector de coeficientes, consulte Escalado las filas de una matriz con CUDA Replicatearraymultipletimes. cu. replicar un array varias veces, consulte replicar un vector múltiples veces usando CUDA RowwiseColumnwiseoperationsonmatrices. cu de empuje. aplicar la misma operación en filas o columnas de la matriz, consulte las operaciones de modo de fila / columna a bit en las matrices con CUDA Calculatingthenormofarrays. cu. el cálculo de la norma L2 de una matriz, consulte Cálculo de la norma L2 de una matriz usando CUDA empuje Calculatingtheprojectionofavectoronaset. cu. calcular la distancia euclidiana entre un vector y un conjunto de vectores organizados en una matriz, a continuación, selecciona el mínimo, ver. CalculatingEuclideandistancesbetweenrowsoftwomatrices. cu. calcular la distancia euclídea entre filas homólogas de dos matrices, véase Cálculo de las distancias euclidianas entre las filas correspondientes de las matrices con CUDA Findminimaalongrowsalongwiththeircolumnindices. cu. los mínimos de las filas de una matriz junto con sus índices de columna, consulte Buscar los mínimos de las columnas de una matriz junto con sus correspondientes índices de fila con Findminimaalongcolumnsalongwiththeirrowindices. cu CUDA de empuje. los mínimos de las columnas de una matriz junto con sus índices de fila, ver Encuentra los mínimos de las filas de una matriz junto con sus índices de columnas correspondientes con Thrustinsideuserwrittenkernels. cu CUDA de empuje. utilizando empuje :: ss y el empuje :: dispositivo para llamar CUDA primitivas empuje de escritos por el usuario núcleos CUDA, consulte Llamar primitivas CUDA empuje desde dentro de un CostFunctionalCalculationThrust núcleo. El empuje utilizando para calcular el coste funcional para la optimización global que involucra a un gran número de incógnitas, ver cálculo de costes para la optimización funcional global en CUDA ExponentialMovingAverageFilter. cu. utilizando empuje para implementar un filtro de media móvil exponencial descrito por una ecuación en diferencias, vea Implementación de un filtro de media móvil exponencial por linspace. cu CUDA de empuje. Emulando comandos linspace Matlabs por CUDA empuje, ver Emulating Matlabs comando linspace por CUDA colon. cu empuje. Emulando operador dos puntos Matlabs por CUDA empuje, consulte Emulación de Matlabs operador dos puntos por SaxpyPlaceholders. cu CUDA de empuje. Utilizando la técnica de marcador de posición para implementar la operación de empuje saxpy con CUDA, ver CUDA empuje atajo funciones matemáticas SaxpyLambdas. cu. El uso de las expresiones lambda para implementar la operación de empuje saxpy con CUDA, ver expresiones lambda con CUDA Minmaxarray. cu. encontrando al mismo tiempo el máximo de los elementos de una matriz con CUDA empuje mínimo y, ves Volviendo al máximo de elementos de un array en CUDA mínimo y Usted no puede realizar esa acción en este momento. Usted accedido con otra pestaña o ventana. Actualizar para refrescar la sesión. Se suscribió a cabo en otra pestaña o ventana. Actualizar para refrescar la sesión.