Demodülasyon Algoritmaları için En İyilenmiş Windows İşletim Sistemi Uygulamaları

Telsiz yayınlarından seslerin elde edilmesi için yazılım tabanlı almaçlar kullanılmaktadır. Almaçtan elde edilen sesler aynı zamanda kaydedilmiş ham verilerden çevrimdışı olarak elde edilebilmektedir. Dolayısıyla veri kayıtları üzerinde JAVA tabanlı Kullanıcı Arayüzü'nde çevrimdışı olarak demodülasyon işlemleri yapılabilmektedir. Gerçek zamanlı ses işleme için demodülasyon algoritma işlem hızının ses çaldırma hızından yüksek olması gerekir. Bu çalışmada, gerçek zamanlı ses işleme için Intel işlemci mimarisi tabanlı optimizasyonlardan bahsedilmektedir. JNI yöntemi kullanılarak yapılan optimizasyonlar sayesinde JAVA tabanlı yazılımda demodülasyon işlemleri için 10 kat hızlanma gözlemlenmiştir. Arayüzü'nde demodülasyon işlemleri yüksek bant genişliğine sahip sinyaller için gerçek zamanlı olarak yapılabilmektedir.

Optimized Windows Operating System Applications for Demodulation Algorithms

The software defined receivers are used for deriving of audio signals from radio broadcasting. Audio signals that are acquired from receiver are also obtained as offline from recorded raw data. Therefore, the demodulation algorithm processes can be made offline in JAVA based User Interface(UI). For real time audio processing, it is necessary that demodulation process rate is higher than audio playback rate. In this study, the Intel processor architecture based optimizations are mentioned for real time audio processing. It is observed ten times speed up due to optimizations using JNI method at JAVA based software for demodulation algorithms. The demodulation processes can be made real time due to optimizations for high bandwidth signals, in User Interface.

___

[1] Cummings, M.; Haruyama, S. 1999. FPGA in the software radio, in Communications Magazine, IEEE , Cilt.37, No.2, s. 108-112.

[2] Mitola, J.; Maguire, G.Q., Jr. 1999. Cognitive radio: making software radios more personal, in Personal Communications, IEEE , Cilt.6, No.4, s. 13-18.

[3] Tzanetakis, G.; Cook, P.2002. Musical genre classification of audio signals, in Speech and Audio Processing, IEEE Transactions on , Cilt.10, No.5, s. 293-302.

[4] Frigo, M.; Johnson, S.G.2005. The Design and Implementation of FFTW3, in Proceedings of the IEEE , Cilt.93, No.2, s. 216-231.

[5] Sangchul Lee; Jae Wook Jeon, 2010. Evaluating performance of Android platform using native C for embedded systems, in Control Automation and Systems (ICCAS), 2010 International Conference on , s. 1160-1163.

[6] Mitola, J.1995. The software radio architecture, in Communications Magazine, IEEE , Cilt. 33, No. 5, s. 26- 38.

[7] Peleg, A.; Weiser, U.1996. MMX technology extension to the Intel architecture, in Micro, IEEE , Cilt.16, No.4, s.42-50.

[8] Tianyi Hong; Huabiao Qin; Qianshu Sun, 2007. An Improved Real Time Eye State Identification System in Driver Drowsiness Detection, in Control and Automation, IEEE International Conference on , s. 1449-1453.

[9] Blake, A.M.; Witten, I.H.; Cree, M.J.2013. The Fastest Fourier Transform in the South, in Signal Processing, IEEE Transactions on , Cilt. 61, No.19, s. 4707-4716.