【摘 要】
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无源无线声表面波传感器（SAW）,因对温度、电场、质量、力等变量的改变非常敏感,使其在物联网和智慧城市等领域日益受到广泛关注。频率估计是对声表面波传感器回波信号估计对关键技术之一,在其实现过程中需要解决实时性和准确性等要求。在目前已有的各种去噪算法中,基于奇异值分解（Singularvalue decomposition,SVD）的去噪算法效果明显,易于实现。对于回波频率估计,采用基于Hartle
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无源无线声表面波传感器（SAW）,因对温度、电场、质量、力等变量的改变非常敏感,使其在物联网和智慧城市等领域日益受到广泛关注。频率估计是对声表面波传感器回波信号估计对关键技术之一,在其实现过程中需要解决实时性和准确性等要求。在目前已有的各种去噪算法中,基于奇异值分解（Singularvalue decomposition,SVD）的去噪算法效果明显,易于实现。对于回波频率估计,采用基于Hartley变换的快速频率估计算法,与FFT算法相比,测量精度和实时性得到了提高。随着大规模集成电路设计技术发展直至今天,以IoT应用为主的极低功耗处理器更加苛求低功耗与低面积。目前的RISC-V架构能够规避一些复杂冗长的以及难以再拓展的架构负担,并且支持模块化和可定制扩展,几乎可以适用于任何一个领域的微处理器。利用上述的优势,将基于奇异值分解滤波和Hartley变换的频率估计封装成一个私有外设,通过私有外设接口 ICB总线连接SoC。ICB总线能够被用于几乎所有的场合,包括内部模块之间的接口、SRAM模块接口、低速设备总线以及系统存储总线等。本文重点研究基于RISC-V的SAW回波频率估计算法加速器实现过程中的关键问题。具体包括一下几个方面:（1）介绍RISC-V的灵活性和开放性架构和SAW整体系统,从可实现性的角度出发,就目前现有的各种频率估计算法的优缺点进行比对和研究。从时频域分析相关处理方法入手,提出了将SVD滤波和FHT频率估计相结合的理由。（2）分析基于SVD的滤波算法在实现中的具体问题,将具有原始数据信息的矩阵奇异值分解过程转化为先进行实对称矩阵变化,再进行奇异值分解计算,采用并行单边Jacobi的计算策略完成矩阵对角化过程,以此降低了算法在实际计算中的复杂度,加快收敛。（3）重点阐述FHT（Fast Hartley Transform）算法的实现原理,分析了算法复杂性和空间复杂性对计算效率的影响。并与FFT在速度和内存空间的节省上作出了比较。（4）研究基于SVD滤波和FHT计算的相关算法和架构设计方案,设计了适合本研究的Jacobi奇异值分解的相关算法结构和一系列的内存空间利用和数据流动计算方式,分析了在RISC-V上实现过程中所设计的关键技术。并借助Matlab软件对相关算法仿真,在VCS和Verdi上模拟了时序数据,并检验了其准确性。
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