1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着数字信号处理技术在通信、图像、雷达等领域的广泛应用，对数字滤波器的性能要求越来越高，尤其是在处理精度和处理速度方面。
有限冲激响应（FIR）滤波器作为数字滤波器的一种重要类型，具有线性相位、稳定性高等优点，被广泛应用于各种数字信号处理系统中。
传统的FIR滤波器设计采用固定架构的硬件实现，难以满足日益增长的性能需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在算符级可重构计算和FIR滤波器设计方面进行了大量的研究，取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在算符级可重构计算架构方面开展了深入研究，提出了一些具有创新性的架构设计方案，并在图像处理、语音识别等领域取得了一些应用成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容：
1.研究算符级可重构计算架构，分析其结构特点、工作原理以及优缺点，为浮点FIR滤波器的架构设计奠定基础。
2.研究浮点FIR滤波器的基本原理、设计方法以及实现方式，分析其在算符级可重构计算架构上的实现挑战，并提出相应的解决方案。
3.设计一种基于算符级可重构计算的浮点FIR滤波器架构，该架构应包含算术单元、控制单元、存储单元等核心模块，并对各模块的功能、结构以及相互之间的连接关系进行详细说明。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论分析、算法设计、仿真验证和实验测试相结合的方法，逐步推进，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解算符级可重构计算和FIR滤波器设计的最新研究进展，为课题研究奠定理论基础。
2.架构设计阶段：分析算符级可重构计算架构的特点，结合浮点FIR滤波器的需求，设计一种高效的浮点FIR滤波器架构，并对架构的各个模块进行详细设计。
3.算法设计与优化阶段：针对所设计的架构，研究高效的算法映射策略，将FIR滤波器算法映射到可重构架构上，并对算法进行优化，以提升滤波器的性能。
5. 研究的创新点
本课题的创新点在于：
1.提出一种基于算符级可重构计算的浮点FIR滤波器架构，该架构能够根据不同的滤波器参数和性能需求进行灵活配置，从而实现高效的浮点FIR滤波。
2.研究高效的算法映射策略，将浮点FIR滤波器算法映射到所设计的可重构架构上，并进行资源调度和优化，以充分发挥可重构计算的优势，提升滤波器的性能。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 黄凯，刘楚雄，张俊浩，等. 面向算力可重构的深度学习处理器阵列架构设计[J]. 电子学报，2022，50(10)：3203-3212.
[2] 陈云霁，张晓东，李玲，等. 神经网络处理器设计：现状与趋势[J]. 计算机学报，2020，43(11)：2601-2621.
[3] 尹迪，杜子腾，张宇昊，等. 基于算符融合的深度神经网络加速技术综述[J]. 计算机研究与发展，2021，58(11)：2630-2647.
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