我有一个简单的单刀低通滤波器（用于参数平滑），可以通过以下公式解释：
y[n] = (1-a) * y[n-1] + a * x[n]
如何在ARM Neon上有效地矢量化这种情况 - 使用内在函数？可能吗？ 问题是每次计算都需要先前的结果。
答案 0 :(得分：2)
假设您一次执行向量运算M个元素（我认为NEON是128位宽，因此这将是M=4 32位元素），您可以通过a展开差分方程对于简单的单极滤波器，很容易M因子。假设您已经计算了最多y[n]的所有输出。然后，您可以按如下方式计算接下来的四个：
y[n+1] = (1-a)*y[n] + a*x[n+1]
y[n+2] = (1-a)*y[n+1] + a*x[n+2] = (1-a)*((1-a)*y[n] + a*x[n+1]) + a*x[n+2]
= (1-a)^2*y[n] + a*(1-a)*x[n+1] + a*x[n+2]
...
通常，您可以将y[n+k]写为：
y[n+k] = (1-a)^2*y[n] + sum_{i=1}^k a*(1-a)^{k-i}*x[n+i]
我知道上面的内容很难阅读（也许我们可以将这个问题迁移到Signal Processing，我可以在LaTeX中重新排版）。但是，给定初始条件y[n]（假设是先前计算的最后一个输出
矢量化迭代），您可以并行计算下一个M输出，因为展开的滤波器的其余部分具有类似FIR的结构。
这种方法有一些注意事项：如果M变大，那么你最终将一堆数字相乘，以便为展开的滤波器获得有效的FIR系数。根据您的数字格式和a的值，这可能会产生数值精度影响。此外，您使用此方法无法获得M - 倍的加速：您最终计算y[n+k]的数量等于k - 点击FIR滤波器。虽然您并行计算M个输出，但是您必须执行k乘法累加运算而不是简单的一阶递归实现，这会减少向量化的一些好处。
答案 1 :(得分：0)
如果您要将多个信号应用于同一过滤器，则只能对此进行矢量化，例如：如果它是立体声音频信号，那么您可以并行处理左右声道。并行的四个或八个通道显然会更好。
答案 2 :(得分：0)
通常，您只能向量化完全独立的计算集。但是在你的IIR低通中，每个输出都依赖于另一个（除了第一个），因此无法进行矢量化。
如果您的变量“a”足够大，使得（1-a）^ n快速衰减到低于您想要的本底噪声或允许误差，您可以用您的IIR替换短FIR滤波器近似值，并将该卷积矢量化。但那可能不会更快。
答案 3 :(得分：0)
如何将方程式扩展为4步并使用矩阵乘法？ a是常数，因此可以预先计算一个矩阵