(27) 22 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

МНОГОМЕРНОЕ ГИПЕРКОМПЛЕКСНОЕ ДПФ: ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ ПОДХОД
М.В. Алиев1, М.А. Чичева2
1Адыгейский государственный университет,
2Институт систем обработки изображений РАН

 PDF, 365 kB

Страницы: 135-137.

Язык статьи: Русский.

Аннотация:
В работе предложен способ параллельной реализации вычислений с гиперкомплексными числами в многомерном пространстве. В частности, предложен параллельный алгоритм вычисления многомерного дискретного гиперкомплексного преобразования Фурье (ГДПФ).

Keywords:
DFT, hypercomplex numbers, multidimensional space, Fourier transform

Citation:
Aliev MV, Chicheva MA. Multidimensional hypercomplex DFT: parallel approach. Computer Optics 2005; 27: 135-137.

Acknowledgments:
This work was supported by the Russian-American program Basic Research and Higher Education (BRHE); and the Russian Foundation for Basic Research (RFBR), projects No. 03-01-00736, 05-01-96501)

Литература:

  1. Алиев М.В., Белов А.М., Ершов А.В., Чичева М.А. Алгоритмы двумерного гиперкомплексного дискретного преобразования Фурье // Компьютерная оптика, 2004. № 26. С.101-104
  2. Фурман Я.А., Кревецкий А.В., Передреев .К. Введение в контурный анализ; приложения к обработке изображений и сигналов // Под ред. Фурмана Я.А. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002.
  3. Geometric Computing with Clifford Algebra // Sommer G. (Ed.). Berlin: Springer-Verlag, Springer Series in Information Sciences, 2001.
  4. Vanwormhoudt M.C. Rings of hypercomplex numbers for NT Fourier transforms // Signal Processing, 1998. Vol. 67.P. 189–198.
  5. Bülow T., Sommer G Hypercomplex signals - A novel extension of the analytic signal to the multidimensional case // IEEE Transactions on Signal Processing, IEEE Signal Processing Society, 2001. Vol. 49. No. 11. P. 2844- 2852.
  6. Chaitelin F., Meškauskas T. Computation with hypercomplex numbers // Nonlinear analysis, 2001. No. 47. P. 3391- 3400.
  7. Labunets E.V., Labunets V.G., Egiazarian K., Astola J. Hypercomplex moments application in invariant image recognition // Int. Conf. On Image Processing 98, 1998. P.256–261.
  8. Sommer G. A geometric algebra approach to some problems of robot vision // Computational Noncommunicative Algebra and Applications, Kluwer Academic Publishers, J. Byrnes ed., NATO Science Series, 2004. No. 136. P. 309-338.
  9. Алиев М.В. Быстрые алгоритмы d-мерного ДПФ вещественного сигнала в коммутативно-ассоциативных алгебрах 2d размерности над полем действительных чисел // Компьютерная оптика, 2002. №24. C. 130-136.
  10. Gupta A., Kumar V. The scalability of FFT on Parallel Computers // IEEE Transactions on Parallel and distributed systems, IEEE Computer Society, 1993. Vol. 4. No. 8. P. 922-932.
  11. Inda M.A., Bisseling R.H. A simple and efficient parallel FFT algorithm using the BSP model // Parallel Computing, 2001. Vol. 27. No. 14. P. 1847-1878.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20