Resumen de Low power very large scale integration (VLSI) design of finite impulse response (FIR) filter for biomedical imaging application
Loganathan Mohana Kannan, Dhanaskodi Deepa
Hoy en día, las técnicas de procesamiento de imágenes médicas utilizan diseños VLSI (Very Large Scale Integrated) para mejorar su disponibilidad y aplicabilidad. Los filtros digitales son un módulo importante de los sistemas basados en el procesamiento digital de señales (DSP). El enfoque de diseño de la Respuesta al Impulso Finito (FIR) existente se lleva a cabo con el Sumador Parcial Completo (PFA) basado en el Sumador de Carga (CLA) y la lógica del sumador de prefijo paralelo en el multiplicador védico. El objetivo de este enfoque es mejorar el rendimiento del circuito VLSI obteniendo el resultado de área, potencia y retardo, además, la incorporación efectiva entre el circuito VLSI y el enfoque de procesamiento de imágenes hace que se mejore la disponibilidad de la aplicación. El diseño del filtro digital FIR de alta velocidad se realiza con varios sumadores y multiplicadores. La incorporación del diseño VLSI y las técnicas de procesamiento de imágenes se utilizan en aplicaciones de imágenes biomédicas. El diseño del filtro FIR mejorado utiliza el sumador híbrido y el multiplicador védico adaptativo para aumentar el rendimiento de la parte VLSI y los resultados del procesamiento de imágenes se toman de la herramienta Matrix Laboratory. Este diseño de filtro FIR propuesto ayuda a realizar las técnicas de imagen biomédica. El resultado de la simulación obtiene el rendimiento del FIR mejorado con el área, el retardo y la potencia; para las imágenes biomédicas, se obtiene el error cuadrático medio (MSE) y la relación señal/ruido máxima (PSNR). En comparación con el método existente y el propuesto, el filtro FIR propuesto para la aplicación de imágenes biomédicas obtiene el mejor resultado. Por lo tanto, el modelo de diseño se establece con varios enfoques de disponibilidad de aplicación de procesamiento de imágenes VLSI y obtiene los mejores resultados de rendimiento de ambas aplicaciones VLSI y de procesamiento de imágenes. En general, el sistema propuesto está diseñado por Xilinx ISE 14.5 y el resultado sintetizado se realiza con ModelSim. El rendimiento de la imagen biomédica se realiza mediante MATLAB con la adaptación de 2018a.
