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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于GPU的连续FIR滤波方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115425948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210932625.6，技术领域涉及：H03H17/06；该发明授权一种基于GPU的连续FIR滤波方法是由李良超;高念民设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GPU的连续FIR滤波方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GPU的连续FIR滤波方法，应用于GPU，该方法包括：从显卡的全局内存中获取待滤波数据及滤波器系数；划分出多个线程块，并启动内核计算，将待滤波数据和滤波器系数分别复制到各线程块中指针T*pFilterCoe、T*pPreA和T*pA所指向的共享内存处，在每个线程块内的线程同步后，利用各线程块中的K个线程对待滤波数据进行FIR滤波计算，并保存计算结果；将待滤波数据末尾长度为N的数据拷贝到全局内存的起始位置x[0]，并将下一待滤波数据拷贝至全局内存的x[N‑1]后，执行获取待滤波数据及滤波器系数的步骤，直至所有待滤波数据完成滤波。本发明能够通过GPU并行加速实现实时FIR滤波计算，进而获得准确的FIR滤波结果。

本发明授权一种基于GPU的连续FIR滤波方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GPU的连续FIR滤波方法，其特征在于，应用于GPU，所述GPU包括多个网格； 所述连续FIR滤波方法包括： 从显卡的全局内存中获取待滤波数据及滤波器系数，所述待滤波数据的长度为Lglobal，滤波器阶数为M； 根据所述待滤波数据的长度，在所述网格中划分出多个线程块，并启动内核计算，将所述待滤波数据和所述滤波器系数分别复制到各线程块中指针TpFilterCoe、TpPreA和TpA所指向的共享内存处，在每个线程块内的线程同步后，利用各线程块中的K个线程对所述待滤波数据进行FIR滤波计算，并保存计算结果；其中，各线程块中共享内存的长度为Lshare，K取1～1024之间的整数，T表示待滤波数据的类型； 将待滤波数据末尾长度为N的数据拷贝到全局内存的起始位置x[0]，并将下一待滤波数据拷贝至所述全局内存的x[N‑1]后，执行所述从显卡的全局内存中获取待滤波数据及滤波器系数的步骤，直至所有待滤波数据完成滤波；其中，N=M‑1，x表示预先申请的全局内存的首地址，x[0]表示预先申请的全局内存中的第0个元素； 在各线程块中，共享内存的长度Lshare=N+1+N+K， TpFilterCoe指向共享内存的起始位置y[0]，TpPreA指向共享内存的y[N+1]位置，TpA指向共享内存的y[2N+1]位置，y表示预先申请共享内存的首地址，y[0]表示预先申请共享内存中的第0个元素； 所述将所述待滤波数据和所述滤波器系数分别复制到各线程块中指针TpFilterCoe、TpPreA和TpA所指向的共享内存处的步骤，包括： 将所述待滤波数据复制至各线程块中指针TpA所指向的共享内存处； 将所述滤波器系数复制至各线程块中指针TpFilterCoe所指向的共享内存处； 将上一线程块中的第一数据复制至当前线程块中指针TpPreA所指向的共享内存处； 其中，所述第一数据为：上一线程块的共享内存中从TpPreA+K处开始、长度为N的数据； 所述在每个线程块内的线程同步后，利用各线程块中的K个线程对所述待滤波数据进行FIR滤波计算，并保存计算结果的步骤，包括： 在每个线程块内的线程同步后，各线程块中的每个线程将以指针TpFilterCoe指向的位置为起点、长度为N+1的数据与以指针TpPreA+i的位置为起点、长度为N+1的数据进行卷积运算，并在循环N+1次后，保存得到的计算结果； 其中，i表示线程块中的第i个线程，i取0~K‑1之间的整数。

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