|
Bob. Parallel komyuterlarning dasturiy ta’minoti va interfeyslarining takomillashuvi
|
| bet | 9/9 | | Sana | 27.05.2024 | | Hajmi | 1,04 Mb. | | #254582 |
Bog'liq Bobojonova Sevara. 1-mustaqil ishFiltr turi
|
hD(n), n != 0
|
hD(0)
|
Past chastotali filtr
|
|
|
Yuqori chastotali filtr
|
|
1 -
|
Polasali filtr
|
|
2(
|
To`sqinlik qiluvchi filtr
|
|
1 - 2(
|
– jadval.
Funksiya
|
|
|
|
Formula
|
To`g`riburchakli
|
|
0.7416
|
21
|
1
|
Xenning
|
|
0.0546
|
44
|
|
Xemming
|
|
0.0194
|
53
|
|
Blekman
|
|
0.0017
|
75
|
|
2.2 – jadvaldan ko`rinib turibdiki tushirish oralig`idagi pasaytirishni Xemming va Blekman funksiyalari qanoatlantiradi. Soddalik uchun Xemming funksiyasini olamiz. U holda ∆f = 0.3 / 8 = 0.0375, bundan N = 3.3 / 0.0375 = 88. Koeffitsientlar soni toq bo`ladigan qilib 89 ta qiymat olamiz. hD(n)w(n), -44 ≤ n ≤ 44
bu yerda
, n = 0
, -44 ≤ n ≤ 44.
Yuqoridagi formuladan bizga nomalum koeffitsientlardan faqatgina fc va wc lar qoldi. Bular diskretlash chastotasiga nisbatan normallashgan chastotalar.
Shunday ekan h(n) simmetrik funksiya bo`lgani uchun faqatgina h(0), h(1)
… h(44) ni hisoblash kifoya, qolganlarini simmetriklik shartidan hosil qilish mumkin.
n = 0: hD(0) = 2 · = 0.2875, w(0) = 0.54 + 0.46·cos(0) = 1, h(0) = hD(0) · w(0) = 0.2875.
n = 1: hD
w(1) = 0.54 + 0.46·cos( ) = 0.9975, h(1) = hD(1) · w(1) = 0.2499 0.9975 = 0.2493.
⁞ ⁞ ⁞ … ⁞
n = 44: hD
w(44) = 0.54 + 0.46·cos( ) = 0.08, h(44) = hD(44) · w(44) = 0.0064 0.08= 0.0005.
Ushbu qiymatlar yuqoridagi talab qilingan past chastotali filtrning h(n) keffitsientlaridir. Koeffitsientlarning qolgan qismini h(n) funksiyasining simmetriklik shartidan kelib chiqib hisoblash mumkin.
Past chastotali filtr h(n) koeffitsientlari. (N = 89, Xemming, fc=1 kHz, ∆f=0.3 kHz)
h(0)
|
0.0005
|
h(88)
|
h(1)
|
0.0006
|
h(87)
|
h(2)
|
0.0002
|
h(86)
|
h(3)
|
-0.0005
|
h(85)
|
h(4)
|
-0.0008
|
h(84)
|
h(5)
|
-0.0006
|
h(83)
|
h(6)
|
0.00025
|
h(82)
|
h(7)
|
0.0011
|
h(81)
|
h(8)
|
0.0012
|
h(80)
|
h(9)
|
0.0003
|
h(79)
|
h(10)
|
-0.0012
|
h(78)
|
h(11)
|
-0.0021
|
h(77)
|
h(12)
|
-0.0014
|
h(76)
|
h(13)
|
0.0007
|
h(75)
|
h(14)
|
0.0029
|
h(74)
|
h(15)
|
0.0031
|
h(73)
|
h(16)
|
0.0006
|
h(72)
|
h(17)
|
-0.0031
|
h(71)
|
h(18)
|
-0.0051
|
h(70)
|
h(19)
|
-0.0032
|
h(69)
|
h(20)
|
0.002
|
h(68)
|
h(21)
|
0.0066
|
h(67)
|
h(22)
|
0.0067
|
h(66)
|
h(23)
|
0.0010
|
h(65)
|
h(24)
|
-0.0068
|
h(64)
|
h(25)
|
-0.0107
|
h(63)
|
h(26)
|
-0.0062
|
h(62)
|
h(27)
|
0.0045
|
h(61)
|
h(28)
|
0.0139
|
h(60)
|
h(29)
|
0.0135
|
h(59)
|
h(30)
|
0.0014
|
h(58)
|
h(31)
|
-0.0147
|
h(57)
|
h(32)
|
-0.0221
|
h(56)
|
h(33)
|
-0.0123
|
h(55)
|
h(34)
|
0.0108
|
h(54)
|
h(35)
|
0.0309
|
h(53)
|
h(36)
|
0.0298
|
h(52)
|
h(37)
|
0.0017
|
h(51)
|
h(38)
|
-0.0387
|
h(50)
|
h(39)
|
-0.0606
|
h(49)
|
h(40)
|
-0.0354
|
h(48)
|
h(41)
|
0.0439
|
h(47)
|
h(43)
|
0.154
|
h(46)
|
h(43)
|
0.2496
|
h(45)
|
h(44)
|
0.2875
|
h(44)
|
Mos keluvchi strukturali filtrni tasvirlash
KIX filtri quyidagi H(z) tavsiflovchi funksiya orqali xarakterlanadi.
Strukturali filtrni tasvirlash bu tavsiflovchi funksiyaning blok-sxema korinishi yozishning bir usuludir. Ko`p hollarda bunday strukturalar ko`paytuvchilar, summatorlar va kechiktiruvchi elementlarning o`zoro bir biri bilan bog`lanishidan tashkil topadi. Bular ichidan eng ko`p foydalaniladiganlaridan biri transversal struktura hisoblanadi. Transversal struktura 2.1 – rasm tasvirlangan
2.2 rasm. Filtrning transversal strukturasi.
Bu rasmda z-1 belgi bilan bitta tanlanma yoki birlik vaqtga kechikishi tasvirlangan. Xullas x(n – 1) bu x(n) ning bitta tanlanmaga kechikkan holatidir. Ushbu strukturada filtrning kirishi x(n) va chiqishi y(n) quyidagi ifoda yordamida bir biriga bog`langan.
Filtrni dasturiy vositalarga qo`llash
Yuqoridagi barcha etaplar muvaffaqiyatli bajarilgandan so`ng talab qilingan filtrni dasturiy vositaga taqdim qilish mumkin. Buning uchun istalgan dasturlash tilini tanlab olish mumkin. Ushbu filtrning dasturini yaratish uchun boshqalaridan ko`ra soddaroq va quyiroq darajada bo`lgan C++ tilini tanlab olamiz. Dasturimizning to`liq interfeyslar bilan shakllantirish uchun C++ Builder 6 muhitidan foydalanamiz. Avval bizga zarur bo`lgan dizayn strukturasini ishlab chiqamiz. Uni signalni yuklab olish, chizish(namoyon qilish), ketma-ketli va parallel filtrlash, filtrlangan signalni grafigini yasash, va parallel hisoblashda dastur unumdorligini ko`rsatuvchi elementlar bilan to`ldiramiz. Dastur interfeysi taxminan quyidagicha bo`lishi kerak.
2.3 rasm. Dastur interfeysi.
Ushbu dastur yordamida nutq signallarini filtrlashni ketma – ketli va parallal filtrlashni amalga oshirishi mumkin. Avval fileda yozilgan nutq signalini yuklab olish zarur. Buning uchun formaning chap tepa qismida joylashgan “File” tugmasidan foydalanish mumkin. “Файл –> Файлдан укиш”
2.4 rasm. Filedan yuklash
Filedagi malumotalrni yuklab olgandan keyin ularni quyidagi oynada ko`rishimiz mumkin.
2.5 rasm. Kiruvchi signal grafigi
Biz yuqoridagi grafikdagi signalga ishlov beramiz, to`g`rirog`i filtrlaymiz, ya’ni keraksiz chastotalardan tozalaymiz. Signalni filtrlashdan oldin filtrning spetsifikatsiyasini to`g`irlaymiz. Bu amal formaning quyidagi qismida amalga oshiriladi.
2.6 rasm. Filtr spetsifikatsiyasini sozlash
Ushbu formadan filtrning filtrlash rejimi, basis funksiyasi hamda o`tkazish, pasaytirish va o`tish oraliqlarini ixtiyoriy tanlashimiz mumkin. Filtrlash rejimi o`zgartirib biz signalni quyidagi rajimlarda filtrlay olishimiz mumkin.
LPF – (low pass filtr) past chastotali filtr, bu rejimda signal ichidan chastotasi “Частота 1” katakchada ko`rsatilgan qiymatdan kichik bo`lgan barcha signallarni o`tkazadi, qolganlarini esa amplitude bo`yicha pasaytiradi. Ushbu filtrlash rejimida “Частота 2” ishlamaydi, yani unga qiymat berish yoki bermaslikning axamiyati yo`q.
HPF – (high pass filtr) oldingi filtrlash rejimiga mutlaqo teskari bo`lgan filtr, endi bu chastotasi ko`rsatilgan qiymatdan katta bo`lgan chastotali signallarni o`tkazadi, qolganlari susayadi.
BPF – (band pass filtr) bu rejimda filtr o`zini sal boshqacha tutadi, ya’ni “Частота 1” va “Частота 2” oralig`iga tushadigan barcha signallarni o`tkazadi, qolganlari esa pasaytiriladi. Bunday filtrlardan ko`pincha malum diapazondagi signallani ajratib olish uchun ishlatiladi.
BSF – (band stop filtr) bu ham “BPF” ga o`xshab malum diapazonda ishlab undan farqi shuki, berilgan diapazondagi barcha signallarni ushlab qoladi, tashqaridagi barcha signallar esa hech qanaqa to`siqsiz o`tadi.
Barcha sozlashlarni to`g`irlab bo`lgandan keyin, natijani olish uchun formaning past o`ng burchagidagi “Filtrlash” bo`limidandan foydalaniladi.
a) b)
b)
2.7 rasm. Filtrlangandan keyingi natija: a) kiruvchi signal; b) filtrlangan signal.
Yuqoridagi namunada nutq signallarini filtrlashning kompyuter protsessorida ketma – ketli holatda filtrlash ko`rib chiqildi. Masalaning qo`yilishida asosiy maqsad ushbu amallarni parallel holotda amalga oshirilish talab etilgan. Parallel holatda ushbu filtrlashni amalga oshirish uchun C++ tilining TThread standart kutubxonasidan foydalanamiz. Buning uchun hisoblash amallarini yaxshilab tahlil qilish kerak. Ularning bir – biriga bog`liq bo`lmagan, ya’ni birining natijasi ikkinchisiga bog`liq bo`lmagan qismlari aniqlanadi va ular protsessorlarning alohida oqimlarida hisoblanadi.
2.8 rasm. Ketma – ketli va parallel ishlov berish strukturasi
Masalaning oxirida esa barcha hisoblash natijalari yig`ib birlashtiriladi. Shu tarzda boshqa qismlarga ham parallel qayta ishlov beriladi. Unumdorlik tushunchasi biror bir masalaning parallel va ketma – ketli ishlov berish uchun ketgan vaqtlari nisbatiga qarab tahlil qilinuvchi ko`rsatgichdir. Unumdorlik o`lchov birligisiz kattalik bo`lib, ketma – ketli hisoblashga sarflangan vaqtning parallel hisoblash uchun ketgan vaqtga nisbati bilan aniqlanadi. Amalda unumdorlik tushunchasi sifatida hisoblash tezligining necha marta oshganligini belgilaymiz. Asosiy masalaga qaytsak, nutqli signalni parallel hisoblash uchun “Filtrlash” bo`limidan umumiy masalaning qismlarga bo`linish sonini aniqlab olish kerak.
2.9 rasm. Filtrlash bo`limi
Oqimlar bu protsessorda asosiy dasturdan bilan birgalikda ammo mustaqil ishlay oladigan funksiyalardir. Ularning vazifasi masalaning yuklatilgan qismini bajarishdan iborat. Har bitta oqim vazifaning oxirida o`zining yakunlanganligi haqida bayroqcha qoldiradi. Oqimlar soni protsessorning real fizik oqimlari(AMQ – arifmetik mantiqiy qurilma) sonidan oshib ketgan taqdirdan ham bu oqimlar fizik oqimlarga taqsimlab beriladi. Ushbu bosqichdan keyin “Parallel” tugmasini bosib natijani olish mumkin. Natija albatta oqimlar soniga bog`liq bo`ladi. Oqimlar sonini 1 – 10 cha o`zgartirib, 2.9 - rasmda ko`rsatilganidek unumdorlikni turli ko`rsatgichlarini olish mumkin. Bu ko`rsatgichlar orqali kompyuterning optimal ishlash nuqtasini topish mumkin.
2.10 rasm. Parallel hisoblashdagi unumdorlik natijasi
Yuqoridagi tajriba Pentium IV avlodiga tegishli bo`lgan protsessori “Intel® Core™ i5-3230M CPU @ 2.60 GHz”, o`rnatilgan operativ xotira hajmi 4Gb lik kompyuterda o`tkazildi. Unumdorlikning oshishi kompyuterga tegishli bo`lgan ko`pgina faktorlarga bo`liq bo`ladi. Quyidagi jadvalda turlicha sondagi amallarning har xil oqimlarga bo`lib parallel ishlov berilgandagi unumdorlikning jadvali berilgan.
2.3 – jadval. Unumdorlikning signal qiymatlari soni va oqimlar soniga bog`liqlik jadvali.
XULOSA
Bu mustaqil ishini bajarish jarayonida darslarda olgan bilimlar amalda qo’llanilib bir yakuniy dastur tuzuldi. Albatta bu dasturning o’ziga yarasha kamchilik va afzalliklari bor. Hech qaysi dastur birinchi marta yaratilganda mukammal bo’lmaydi. Keyinchalik bu dastur kamchiliklari to’ldirib boriladi. Bu yerda asosiysi kompyuterlarni parallelashtirishdagi erishilgan yutuqlar va ayni paytdagi mavjud muammolar bo’yicha bilimlar o`zlashtirildi. Bu dasturni yaratishda Borland C++ Builder 6 dasturidan foydalanildi. Borland C++ Builder 6 dasturi juda katta imkoniyatlarga ega. Bularga misol qilib qulay interfeys, dastur yaratishdagi qulayliklarni misol qilib olish mumkin. Borland C++ Builder 6 dasturini o’rnatilganda Threads paketi standart holatda o’rnaydi. Threads paketidan foydalanib hisoblash jarayonlarini parallellashtirish ancha oson hisoblanadi. Threads paketi hisoblash jarayonida oqimlarni hosil qilib protsessorlarga taqsimlab berish talab etiladi. Albatta bu jarayon mustaqil boshqarilishi mumkin. Ya’ni oqimlar sonini ko’paytirsh, lokal o’zgaruvchilarni qo’llash orqali hisoblash jarayonida yanada ko’proq natijalarga erishish mumkin bo’ladi. Dasturni yaratish jarayonida hisoblash jarayonlarini parallellashtirish hozirgi kunda qanchalik ahamiyatliligi, kompyuter resurslaridan unumli foydalanish, xotirani tejash kabi bir qator foydali narsalarni o`rganib chiqildi.
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
M.M. Musayev. “Kompyuter tizimlari va tarmoqlari” Toshkent 2013.
А.С. Антоновv “Параллельное программирование с использованием технологии OpenMP”. Москва 2009.
Айфичер Э. Джервис Б “Цифровая обработка сигналов” Москва 2004
M.K. Buza “Kompyuter arxitekturasi”. Москва 2006.
V.V. Voyevodin “Parallel hisoblash”. Москва 2002.
Stolings U. “Kompyuter tizimlarini arxitekturasi”. Москва 2002.
Berdanov U. va Shukurov K. ma’ruza matnlari.
Internet resurslar:
www.youtube.comsayti
www.google.co.uzsayti
|
| |
