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Algorithmique de l'implementation fiable de filtres numériques

21/09/2017
Intervenant(s) : Anastasia Volkova (Pequan)
Dans cette thèse nous essayons d'améliorer l'évaluation des filtres numériques en nous concentrant sur la précision de calcul nécessaire. Ce travail est réalisé dans le contexte d’un générateur de code matériel/logiciel fiable pour des filtres numériques linéaires, en particulier les filtres à Réponse Impulsionnelle Infinie (IIR). Dans ce travail, nous mettons en avant les problèmes liés à l’implémentation de filtres linéaires en arithmétique Virgule Fixe, tout en prenant en compte la précision finie des calculs nécessaires à la transformation des filtres vers du code. Ce point est important dans le cadre de filtres utilisés dans des systèmes embarqués critiques comme les véhicules autonomes, l'aéronautique, etc. Nous fournissons une nouvelle méthodologie pour l’analyse d’erreur lors de l’étude d’algorithmes de filtres linéaires du point de vue de l’arithmétique des ordinateurs. Au cœur de cette méthodologie se trouve le calcul fiable de la mesure Worst Case Peak Gain d’un filtre qui est la norme L1 de sa réponse impulsionnelle. L’analyse d’erreur proposée est basée sur la combinaison de techniques telles que l’analyse d’erreur en Virgule Flottante, l’arithmétique d’intervalles et les implémentations multi-précisions. Cette thèse expose également la problématique de compromis entre les coûts matériel (e.g. la surface) et la précision de calcul lors de l’implémentation de filtres numériques sur FPGA. Nous fournissons des briques algorithmiques de bases pour une solution automatique de ce problème. Finalement, nous intégrons nos approches dans un générateur de code pour les filtres afin de permettre l’implémentation automatique et fiable de tout algorithme de filtre linéaire numérique (outil open-source).

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