Кафедра "Автоматика та управління в технічних системах"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/5193

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/auts

Кафедра "Автоматика та управління в технічних системах" виділилася в самостійну одиницю у складі електромеханічного факультету Харківського електротехнічного інституту в 1948 році з кафедри "Електричні апарати". У момент створення вона мала назву Кафедра "Автоматика і телемеханіка". Першим завідувачем кафедри став кандидат технічних наук, доцент Файвель Аронович Ступель.

За роки свого існування кафедра випустила понад 3500 фахівців.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерного моделювання, прикладної фізики та математики Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут".

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють 1 доктор технічних наук, 9 кандидатів технічних наук; 1 співробітник має звання професора, 7 – звання доцента.

Переглянути

Фільтри

20211

Налаштування

Ключові слова: search.filters.subject.digital signal processing

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Fixed-point Realisation of Fast Nonlinear Fourier Transform Algorithm for FPGA Implementation of Optical Data Processing
    (SPIE, 2021) Vasylchenkova, Anastasiia; Salnikov, Dmytro; Karaman, Dmytro; Vasylchenkov, Oleg; Prilepskiy, Jaroslaw
    The nonlinear Fourier transform (NFT) based signal processing has attracted considerable attention as a promising tool for fibre nonlinearity mitigation in optical transmission. However, the mathematical complexity of NFT algorithms and the noticeable distinction of the latter from the “conventional” (Fourier-based) methods make it difficult to adapt this approach for practical applications. In our work, we demonstrate a hardware implementation of the fast direct NFT operation: it is used to map the optical signal onto its nonlinear Fourier spectrum, i.e. to demodulate the data. The main component of the algorithm is the matrix-multiplier unit, implemented on field-programmable gate arrays (FPGA) and used in our study for the estimation of required hardware resources. To design the best performing implementation in limited resources, we carry out the processing accuracy analysis to estimate the optimal bit width. The fast NFT algorithm that we analyse, is based on the FFT, which leads to the O(N log22 N) method’s complexity for the signal consisting of N samples. Our analysis revealed the significant demand in DSP blocks on the used board, which is caused by the complex-valued matrix operations and FFTs. Nevertheless, it seems to be possible to utilise further the parallelisation of our NFT-processing implementation for the more efficient NFT hardware realisation.