I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Ro bo t ics a nd   Aut o m a t io ( I J RA)   Vo l.  1 4 ,   No .   2 J u n e   20 2 5 ,   p p .   204 ~ 2 1 3   I SS N:  2722 - 2 5 8 6 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i jr a . v 14 i 2 . pp 2 0 4 - 213           204       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij r a . ia esco r e. co m   Desig ning  high po wer e ff icie nt  finit e impulse  respo ns filt ers  with  three - four  in ex a ct  a dd er - in teg ra ted  Bo o th   mul ti plier       M a nju  I na s u K o lla nn ur O u da y a   Co um a So up ra y en   D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o mm u n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   V e l   T e c h   R a n g a r a j a n   D r .   S a g u n t h a l a   R &D   I n st i t u t e   o f   S c i e n c e   a n d   Te c h n o l o g y ,   A v a d i ,   C h e n n a i ,   Ta m i l   N a d u ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct  8 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Ma y   8 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   Ma y   2 7 ,   2 0 2 5       F in it e   imp u lse   re sp o n se   ( F IR)   fil ters   a re   wid e l y   u ti li z e d   i n   se v e ra a p p li c a ti o n in   d i g it a sig n a p ro c e ss in g ,   i n c lu d in g   d a ta  tran sm issio n ,   p h o to g ra p h y ,   d i g it a a u d i o ,   a n d   b i o m e d icin e .   It  is   n e c e ss a ry   to   u se   h ig h   sa m p le  ra tes   fo F IR  fil ters ,   wh il e   m o d e ra te  sa m p le  ra tes   a re   n e e d e d   fo r   lo w - p o we c ircu it s.  T o   so l v e   th e se   p r o b lem s,  a   Bo o th   m u l ti p l ier  b a se d   o n   t h re e - fo u r   in e x a c a d d e r - b a se d   m u lt i p li c a ti o n   ( TF IE - BM )   wa p ro p o se d .   Th e   g o a o t h e   p ro p o se d   TF IE - b a se d   F I Bo o th   m u lt ip li e r   is   to   l o we a re a   u sa g e ,   late n c y ,   a n d   p o we r   c o n s u m p ti o n .   Th e   p r o p o se d   m e th o d   u ti li z e t h e   sp o tt e d   h y e n a   o p ti m ize (S HO t o   fi n d   th e   o p ti m a fil ter  c o e fficie n t   (F C)  b y   m in imiz in g   th e   p a ss   p o we c o n su m p ti o n   a n d   Tra n siti o n   b a n d wid t h .   M o re o v e r,   a   h i g h - p e rfo rm a n c e   th re e - fo u in e x a c a d d e (TI F a d d e r)  h a s   b e e n   in tr o d u c e d ,   wh ich   u se fe we XO g a tes   fo su m   a n d   c a rry   g e n e ra ti o n ,   in d ica ti n g   th a t   th e   lo g ic  h a b e e n   sim p li fied   t o   re d u c e   h a rd wa re   c o m p lex it y .   By   in c re a sin g   s p e e d   a n d   d e c re a sin g   t h e   F IR  fil ter' c rit ica p a t h   d e lay ,   a   m o d ifi e d   Bo o th   m u lt ip li e r   th a t   u se a   5 : 2   c o m p re ss o is   in tro d u c e d .   T h e   o v e ra ll   d e lay   o f   th e   p r o p o se d   a p p ro a c h   is  2 3 . 4 % ,   1 8 . 7 % ,   1 2 . 3 % ,   a n d   5 . 7 %   lo we th a n   th a t   o th e   Ra d i x - 4   Bo o t h   m u lt ip li e r,   CS B o o th   m u lt ip li e r,   h y b rid   m u lt i p li e r,   a n d   trad it io n a Bo o t h   m u lt ip li e r,   re sp e c ti v e ly .   K ey w o r d s :   Ad d er   Dela y   Fin ite  im p u ls r esp o n s e   Mu ltip lier   Op tim izer   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ma n ju   I n asu   Ko llan n u r   Dep ar tm en t o f   E lectr o n ics an d   C o m m u n icatio n   E n g in ee r i n g ,   Vel  T ec h   R an g ar ajan   Dr .   Sag u n th ala  R & I n s titu te  o f   Scien ce   an d   T ec h n o lo g y   Av ad i,  C h en n ai,   T a m il Na d u ,   I n d ia   E m ail:  m an ju ik o llan n u r @ g m a il.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   th e   cu r r en g en er atio n ,   tech n o lo g y   r e q u ir es  r e d u cin g   th e   s ize  o f   elec tr o n ics  eq u i p m en t   as  well  as   en h an cin g   o f   s p ee d   o f   d ev ice s   [ 1 ] .   Ap p licatio n s   th at  m a k e   u s o f   d ig ital  f ilter s   th m o s in clu d th o s f o r   im ag e,   v id eo ,   an d   s p ee c h   p r o ce s s in g .   Dig ital  f ilter s   with   f i n ite  im p u ls r esp o n s ( FIR)  an d   in f in ite  im p u ls e   r esp o n s ( I I R )   ar also   av ailab le.   Du to   its   s u p er io r   s tab ilit y   an d   s im p le  d esig n ,   th FIR   f ilter   is   s u g g ested   f o r   t h p r ev io u s ly   lis ted   a p p li ca tio n s   [ 2 ] .   T h lin ea r   p h ase  p r o p er t y   a n d   r o b u s tn ess   o f   FI R   f ilter s   m ak t h em   wid ely   u s ed   in   d ig ital  s ig n al  ap p licatio n s .   Desig n in g   DSP  s y s tem s   r eq u ir e s   h ig h - p er f o r m an ce   s y s tem ;   th m o s im p o r ta n f ac to r s   ar e   lo p o wer   co n s u m p tio n   an d   r e d u ce d   clip   s ize.   FIR  f ilter s   ar cr u cial  f o r   im ag e   p r o ce s s in g ,   m o b ile  co m m u n ic atio n s ,   an d   au d io   p r o ce s s in g   ap p licatio n s   d u to   th eir   in h e r en r eliab ilit y   an d   lin ea r   p h ase  p r o p er ties   [ 3 ] ,   [ 4 ] .   I n   th p r esen d ay ,   n u m b e r   o f   FIR  f ilter   d esig n s   h av b ee n   r elea s ed ,   s o m f o r   lo w - s p ee d ,   s o m f o r   h i g h - s p ee d ,   as we ll a s   o th er s   f o r   lo p o wer   co n s u m p tio n   [ 5 ] ,   [ 6 ] .   Ad d er   an d   m u ltip lier   cir cu its   ty p ically   h av th e   g r ea test   im p ac o n   th d elay   a n d   p o wer   p e r f o r m a n ce   o f   FIR  f ilter   d esig n s .   Mu ltip li er s   ty p ically   d ictate  h o lo n g   th FIR  f ilter   d esig n   tak es  to   e x ec u te  [ 7 ] .   Fo r   th e   p u r p o s o f   d esig n in g   a   d elay   with   ef f ec tiv FIR  f ilter s ,   h i g h - s p ee d   m u ltip lier s   ar th er ef o r n ee d ed .   T h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       Desig n in g   h ig h   p o w er e fficien t fin ite  imp u ls r esp o n s filt er s     ( Ma n ju   I n a s u   K o lla n n u r )   205   m u ltip lier   is   th s lo west  b lo ck   in   th ad d e r   an d   h as  s ig n if i ca n im p ac o n   t h p er f o r m a n ce   o f   th FIR  f ilter   [ 8 ] .   T h laten cy   will  b d ec r ea s ed   b y   th Fin ite  I m p u ls R e s p o n s Fil ter 's  em p lo y m en o f   th B o o th   Mu ltip lier   an d   ca r r y   ch o o s a d d er   [ 9 ] ,   [ 1 0 ] .   B y   u s in g   th is   m eth o d ,   th e   to tal  ar ea   an d   d el ay   ar d ec r ea s ed   b y   h alf   d u to   th r ed u ctio n   o f   ac cu m u latio n s   [ 1 1 ] .   I n co r p o r at in g   th m u ltip licatio n ,   ad d itio n ,   an d   s ig n al  d elay   b u ild in g   co m p o n en ts   is   n ec ess ar y   f o r   th FIR  f ilter   [ 1 2 ] .   T h cr ea tio n   o f   p a r tial  p r o d u cts  ( PP ) ,   th eir   r ed u ctio n ,   a n d   th eir   u ltima te  ad d itio n   ar ty p ically   n ee d ed   wh en   m u ltip ly i n g   two   b i n ar y   v alu es  [ 1 3 ] .   m u ltip lier   r eq u ir es a d d itio n al  h ar d war a n d   lo n g er   p r o c ess in g   tim f o r   th ese  o p e r atio n s   [ 1 4 ] ,   [ 1 5 ]   R ec en tly ,   v a r iety   o f   d elay - ef f icien ad d e r s   h av e   b ee n   cr ea t ed   to   m ee th e   r eq u ir em en ts   o f   r ea l - tim e   ap p licatio n s   [ 1 6 ] .   B ec au s o f   th is ,   th tr ad itio n al  FIR - b ased   d esig n   p er f o r m s   p o o r ly   i n   ter m s   o f   laten cy   an d   s p ee d   [ 1 7 ] B u ef f icien cy   a n d   ar ea   o v er h ea d   ty p ically   p r esen co m p etin g   lim its th u s ,   in cr ea s in g   s p ee d   lar g ely   b e n ef its   lar g er   ar ea s   [ 1 8 ] .   Ov er   th e   p ast  ten   y ea r s ,   m an y   B o o th   m u ltip lier   an d   B o o th - b ased   FIR  d esig n s   h av e   b ee n   in tr o d u ce d .   R ad h ak r is h n a n   et  a l .   [ 1 9 ]   p r o p o s ed   a   f ilter in g   ap p licatio n   th at  in co r p o r ated   a   m u ltip le - an d - ac c u m u late  ( MA C )   d ev ice  with   m o d if ied   B o o th   m u ltip lier   an d   h y b r id   a d d er   in   o r d er   to   b o o s s p ee d   an d   lo wer   p o wer   c o n s u m p tio n .   Utilizin g   C ad en ce   Vir tu o s o ' s   4 5   n m ,   1 8 0   n m ,   an d   9 0   n m   T SMC   co m p u tin g   lib r ar y ,   ef f icien cy   m etr ics  s u ch   as  d elay   a n d   en er g y   u s ar ass ess ed .   Mo r ef f ec tiv B o o t h   m u ltip lier   b ased   o n   FIR  ar ch itectu r th at  is   r eliab le  an d   u s es  litt le   en er g y   in   [ 2 0 ] .   T h s lices,  n u m b er   o f   g ates,  an d   L UT s   o f   t h s u g g e s ted   r esear ch   ar b etter   t h an   t h o s o f   o t h er   ea r lier   d esig n s .   An   en h an ce d   B o o th   f o r   a   1 6 - T ap   FIR  f ilter   a n d   a   R ad ix - B o o th   m u ltip lier   we r em p lo y ed   i n   [ 2 1 ] .   I n   2 0 2 2   th W allac T r ee   m u ltip lier   [ 2 2 ] ,   ac co r d in g   to   t h 7 3   an d   8 3   co m p r ess o r s ,   was  cr ea ted   to   f u r th er   r e d u c d elay .   Usi n g   7 an d   8 3   co m p r ess o r s ,   th s u g g ested   8 - b it  FIR  f ilter   d esig n   with   W allac tr ee   m u ltip lier s   ac h iev es  d elay   o f   4 . 2 0 2   n s   an d   3 . 8 6 1   n s ,   ac co r d i n g ly ,   wh ich   is   2 9 % a n d   3 4 % l o wer   th an   th e   s tan d ar d   FIR f il ter .     An   o p tim ized   FIR  Fil ter   is   in tr o d u ce d   in   [ 2 3 ]   th at  u s es  B o o th   m u ltip lier   a n d   C SA  to   cu t   d o wn   o n   laten cy .   T h p r o p o s ed   m eth o d   u tili ze s   Ver ilo g   HDL - d esig n ed ,   Xilin x   1 4 . 7   Viv a d o - i m p lem en ted   1 5 - tap   lo wp ass   f ilter .   T h B o o th   m u ltip lier ' s   lo wer   o p er atin g   f r eq u en cy ,   lo wer   p o wer   co n s u m p tio n ,   an d   lo wer   laten cy   m ak it  an   ex ce llen ch o ice  f o r   lo w - v o ltag an d   lo w - p o wer   VL SI  s ce n ar io s .   Ad d itio n ally ,   B o o th   m u ltip lier ,   m u ltib it  f lip - f lo p s ,   an d   d ata - d r i v en   clo c k   g atin g   ar in tr o d u ce d   in   [ 2 4 ]   to   o p t im ize  clo ck   d ela y ,   co n tr o clo ck   s k ew,   an d   im p r o v r o u tin g   s o u r ce   u tili za t io n .   Usi n g   h y b r id   ad d er s   an d   m u ltip lier s ,   [ 2 5 ]   p r esen ted   h y b r id   FIR  f ilter   in   2 0 2 3   to   s p ee d   u p   th s ig n al  p r o ce s s in g   s y s tem .   T h s u g g ested   FIR   f ilter   wa s   cr ea ted   u s in g   th Xilin x   I SE  s im u lato r ,   test ed   f u n ctio n ally ,   an d   th e n   in teg r ated   in t o   Sp ar t an   6   FP GA  b o ar d s .   T h r esu lts   in d icate   th at  th s u g g ested   ad d er   with   ar r a y   m u ltip lier   lo wer s   th FIR  f ilter 's  laten cy   b y   2 6 . 5 1 %,   1 5 . 5 9 %,  a n d   1 5 . 8 3 %,  wh en   c o m p ar ed   to   co n v en tio n al  C SA,  C L A,   an d   C SA - BK - B E C .   Fro m   r ec en r esear ch ,   t h ex is tin g   tech n iq u es  f ac c h allen g e s   lik p o wer   c o n s u m p tio n ,   esp ec ially   in   lo w - v o ltag ap p licatio n s   th at  wer m in im izin g   en er g y ,   en h a n cin g   s ca lab ilit y   with o u c o m p r o m is in g   s p ee d   o r   ar ea   ef f icien cy .   Hig h er   p o wer   co n s u m p tio n   is   ass o ciate d   wi th   FIR  f ilter s   th at  u s e   tr ad itio n al  m u ltip lier s   an d   ad d er s ,   esp ec ially   in   lar g e - s ca le  o r   h ig h - p e r f o r m an ce   FIR  f ilter s .   T o   o v er co m th ese  is s u es,  th r ee - f o u r   in ex ac t a d d er - b ased   B o o th   m u ltip lier   in   an   FIR f ilter   h as b ee n   p r o p o s ed .   T h p r o p o s ed   m eth o d   u tili ze s   th s p o tted   h y en o p tim iz er   ( SHO)   to   d eter m in th b est  f ilter   co ef f icien t ( FC )   b y   r ed u cin g   p ass   p o wer   u s ag e   an d   tr a n s itio n   b an d wid th .   Sp o tted   h y e n o p t im izer   ( SHO)   will  b u s ed   to   d is co v e r   th b est  FC s   b y   lo wer in g   th tr an s itio n   b an d wid t h   an d   p o wer   co n s u m p tio n .   T h h ig h - p er f o r m an ce   th r ee - f o u r   in e x ac ad d er   ( T I FE  ad d er )   h as  b ee n   p r o p o s ed ,   wh ich   u s es  f ewe r   XOR  g ates  f o r   s u m   an d   ca r r y   g e n er atio n ,   in d icat in g   th at  th e   lo g ic  h as  b ee n   s im p lifie d   to   r e d u ce   h ar d w ar co m p le x ity .   A   m o d if ied   B o o th   m u ltip lier   is   i n tr o d u ce d   th at  m ak es  u s o f   5 :2   co m p r ess o r   to   r ed u ce   th e   n u m b er   o f   p ar tial   p r o d u cts  b its   m o r ef f icie n tly   b y   e n h an ci n g   s p ee d   an d   r e d u cin g   t h cr itical  p ath   d ela y   o f   t h FIR  f ilter .   Ad d itio n ally ,   p o wer   c o n s u m p tio n   is   m u ch   d ec r ea s ed   b y   th e   im p r o v ed   B o o th   m u ltip lier   th at  u s es  an   ad d er   in   th FIR  d esig n .   T h k ey   f in d in g   o f   th p r o p o s ed   s tr ateg y   i s   th at,   in   co m p ar is o n   to   tr ad itio n al  an d   ex is tin g   m u ltip lier   d esig n s ,   it  g r ea tly   en h an ce s   th p er f o r m a n ce   o f   FIR  f ilter s   b y   lo wer in g   p o w er   co n s u m p tio n   b y   6 9 . 5 %,  ar ea   u s ag b y   u p   to   5 8 . 4 5 %,  an d   d elay   b y   7 3 . 8 %.   T h r esear ch   q u esti o n s   f o r   th p r o p o s ed   m et h o d   ar e i)   Ho ca n   FIR  f ilter   d esig n   b o p tim ized   f o r   h ig h er   s p ee d ,   lo wer   d elay ,   an d   p o wer   ef f icien c y ?   ii)  C an   th r ee - f o u r   in ex ac ad d e r - b ase d   B o o th   m u ltip lier   ( T FIE - B M)   with   SHO  s ig n if ican tly   im p r o v ar ea ,   d elay ,   a n d   p o wer   co n s u m p tio n   in   FI R   f ilter s ?   iii)  Ho w   d o es th p r o p o s ed   m u ltip lier   a r ch itectu r im p r o v c r itical  p ath   d elay   an d   r ed u ce   p a r tial p r o d u ct  g en e r atio n ?   T h r e m ain in g   task s   ar e   ar r a n g ed s ec tio n   2   ex p lo r es  t h ex is tin g   m eth o d   u tili ze d   f o r   FIR  d esig n .   T h s p ec if ics  o f   th e   s u g g ested   f ilter   s tr u ctu r e   ar e   co v er e d   in   s ec tio n   3 .   I n   s ec tio n   4 ,   th d esig n ' s   r esu lt  is   ev alu ated   an d   ex p l o r ed .   Sectio n   5   f in ally   co n clu d es th p a p e r .       2.   P RO P O SE NO VE L   F I M E T H O D   I n   th is   s ec tio n ,   n o v el  T FIE - B in   th FIR  f ilter   h as  b ee n   p r o p o s ed   to   en h an ce   s p ee d   a n d   r ed u ce   th cr itical  p ath   d elay .   Sig n al   p r o ce s s in g   f ield s   lik im a g e,   au d io ,   a n d   v id eo   p r o ce s s in g ,   as  well  as  m ed ical   p r o ce s s in g ,   u s th FIR  f ilter ,   wh ich   is   d ev elo p ed   f r o m   th e   im p u ls r esp o n s with   f in it tim p er io d .   W e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   14 ,   No .   2 J u n e   20 2 5 :   204 - 2 1 3   206   aim   to   u s ca r r y   s k ip   ad d er   in   o u r   s u g g ested   wo r k ,   an d   th m ain   f o cu s   is   o n   d esig n in g   h ig h - s p ee d ,   lo w - p o wer   f ilter .   T h ca p ac ity   o f   FIR  f ilter   to   r em o v e   u n n ec e s s ar y   n o is f r o m   s ig n als,  wh i ch   ca n   b e   g e n er ated   in   d is cr ete  o r   co n tin u o u s   tim e,   is   its   p r im ar y   ad v a n tag e.   T h e   s tan d ar d   f o r m u la  f o r   FIR f ilt er   is   as ( 1 ) .     =  ( ) ( 1 ) 1 = 1   ( 1 )     I n   th is   ca s e,     s tan d s   f o r   th e   in p u d ata  p ass ed   th r o u g h   th f il ter ,     in d icate s   th f ilter   o u tp u t,      is   th f ilter   co ef f icien t,  an d     n u m b er   o f   FC .   T   Fig u r 1   s h o ws  th FIR  f ilter ' s   co n s tr u ctio n   with   th e   r ec o m m en d ed   m u ltip lier ,   d ela y ,   an d   a d d er s .   T h f r eq u en cy   r esp o n s o f   th e   FIR  f ilter   m u s h av as  m in im al  r ip p le  as  f ea s ib le  in   th p ass   a n d   s to p   b an d s .   I n   o r d er   to   m i n im ize  r ip p les,  th wo r k   f o cu s e s   o n   d esig n in g   FIR   f ilter s   b ased   o n   th d if f er e n c b etwe en   th an ticip ated   an d   ac tu al  f r eq u en cy   r esp o n s e.   B y   u s in g   f ewe r   FIR  FC s ,   th FIR  f ilter ' s   p o wer   co n s u m p tio n   s h o u l d   b e   r ed u ce d .   T o   f in d   th b est  FC s ,   r ese ar ch er s   cr ea ted   th e   SHO.   Pro v id in g   id ea FC s   b y   r ed u cin g   p o wer   co n s u m p tio n   an d   r ip p les  in   th p ass   an d   s to p   b an d s   is   th m ain   o b jectiv o f   th is   tech n i q u e.   Du to   t h eir   p a r tial  p r o d u ct  ( PP ) - d ep e n d en d elay ,   FIR  f ilter s   r eq u ir m o r e   p o wer   b ec au s th ey   ar e   p r o g r am m e d   in   an   FP GA  with   o p tim al  co ef f icien ts .           Fig u r 1 .   Pro p o s ed   n o v el  FIR  d esig n       2 . 1 .     SH O   ba s ed  F I f ilte rs desi g   T h FIR  f ilter   h ad   to   a d d r es s   th is s u o f   b an d   r i p p le  a n d   h alt  p ass   b an d   wh ile  k ee p i n g   p o wer   co n s u m p tio n   lo w.   T h e r ef o r e ,   ch o o s in g   th b est FC   i s   n ec es s ar y   to   cr ea te  d is to r tio n - f r ee   FIR f ilter   d es ig n .   I n   o u r   p r o p o s ed   s tu d y ,   th id ea FC   to   im p r o v th f u n ctio n al  o b jectiv h as  b ee n   id en tifie d   b y   b u ild in g   th f ilter   with   SHO  in   ter m s   o f   ab s o lu te   r esp o n s to   th f r eq u en cy   o f   t h FIR f ilter .   An   o p tim izatio n   m eth o d   in s p i r ed   b y   s p o tted   h y e n as'   h u n tin g   h ab its   is   ca lled   t h SHO.   Mu ltimo d al  o p tim izatio n   an d   co n v er g e n ce   s p ee d   ar two   d if f icu lt  o p tim izatio n   is s u es  th at  SHO  ca n   h an d le.   T o   g et  th e   o p tim al  f ilter   co ef f icien t,  o n e   ca n   ex p r ess   o b jectiv f u n ctio n s   lik p o wer   co n s u m p tio n   a n d   t r an s itio n   wid th   ( T r W )   in   ter m s   o f   FIR  f ilter   th at  h as  b ee n   co n s tr u cted   a n d   d esire d .   T h FIR  f ilter   d esig n   r ed u ce s   p o wer   b y   d ef in in g   t h o b jectiv e   f u n ctio n   in   r elatio n   t o   Ham m in g   d is tan ce .     1 = (  ,  + 1 ) = 1   ( 2 )     I n   th is   ca s e,   (  ,   + 1 )     u s es  b in ar y   n u m b er s   to   d is p lay   th HD  b etwe en   ea ch   FC ,   with   P   s tan d in g   f o r   th f ilter   o r d er .   T h p ass   an d   r ip p le  b an d   ca n   b u s ed   to   d ec lar th o b ject iv f u n ctio n   o f   T W ,   wh ich   is   ass es s ed   as   ( 3 ) :     1 = [ ( | (  ) | 1 ) ] = 1 +  ( ) + [ ( | (  ) | 1 ) ] = 1     ( 3 )     wh er T r W   is   g iv en   a   weig h t   b ased   o n   an   u n ch a n g ed   v alu e,   C .   Usi n g   th o p tim izatio n   p r o ce s s ,   th FC   is   f o u n d   u s in g   ( 2 )   an d   ( 3 ) .   T h p o p u latio n ' s   f in est  F C   is   f ir s id en tifie d ,   an d   o th er   p eo p le  ad ju s th eir   p er s p ec tiv es in   ac co r d an ce   wit h   it.  E q u atio n   ( 4 )   m o d els th s u r r o u n d in g   m ec h a n is m .        = |      ( )   ( ) |     ( 4 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       Desig n in g   h ig h   p o w er e fficien t fin ite  imp u ls r esp o n s filt er s     ( Ma n ju   I n a s u   K o lla n n u r )   207     ( + 1 ) =    ( )              ( 5 )       ( + 1 )   d en o tes  th e   FC   cu r r en lo ca ti o n   in   t h cu r r en c o ef f icien t.  T h alg o r ith m   iter atio n   is   ,   an d   h y e n as   u s th is   eq u atio n   to   g au g th e   d is tan ce   to   th eir   p r ey ,   s u r r o u n d ed   b y   s p ec if ic  m ec h an is m s .   E q u atio n s   ( 6 )   a n d   ( 7 )   ca lcu late  v ec t o r   co e f f icien t s       an d     ,   u s in g   p o s itio n   v ec to r s   an d   elem en t - wis m u ltip licatio n .       = 2  1         ( 6 )       = 2    2             ( 7 )     E q u atio n   ( 5 )   s h o ws  th at   1       an d    2       ar r an d o m   v ec to r s   in   th in ter v al  ( 0 ,   1 ) ,   an d   th at  h   d r o p s   lin ea r ly   f r o m   5   to   0   d u r in g   t h iter atio n   tim e.   An   in cr ea s ed   n u m b e r   o f   iter atio n s   is   n ec ess ar y   to   in cr ea s ef f icien cy .   I n   o r d er   to   i d en tify   th to p   s ea r ch   a g en t,  o t h er   s e ar ch   ag en ts   b a n d   to g eth er   a n d   u p d ate  th b est FC   th ey   h av e   f o u n d   wh ic h   ar g iv en   in   ( 8 ) .        =   +   + 1 + +   +     ( 8 )     wh er ea s   th o th er   f ilter   c o ef f i cien lo ca tio n   is   in d icate d   b y     .   E q u atio n   ( 1 0 )   is   u s ed   to   ca lc u late  th n u m b er   o f   h y e n as,  wh ich   is   d is p lay ed   in   Par am eter   M.     =   (    +    + 1 +    + 2 , . . , (    +   ) )     ( 9 )     T h    p ar am eter   in   ( 2 5 )   s p ec if ies  th to tal  n u m b er   o f   s o l u tio n s   as  well  as  all  f ea s ib le  s o l u tio n s . ,   wh er     is   r an d o m   v ec to r   in   t h in ter v al  ( 0 . 5 , 1 ) .   T h e   p ar am eter       r ep r esen ts   s et  o f   th id ea s o lu tio n ' s   n u m b er   M.   T h wo r th   o f   th e   p ath   is   d ec r ea s ed   with   th p u r p o s o f   cr ea tin g   m ath em a tical  m o d el  f o r   th tar g et  attac k .   T h v ec to r   ca n   h av its   v alu r ed u c ed   f r o m   5   to   0   d u r in g   an   iter atio n   b y   r ed u cin g   th c h an g i n   th v ec to r   C .   T h e   p ac k   o f   u n ta in ted   h y e n as is   f o r ce d   to   o u tb r ea k   th tar g et  if   th v alu e   o f   C   is   | C |   1 ,       ( + 1 ) =          ( 1 0 )     T h b est  ag en t' s   p o s itio n   d e ter m in es  h o th o th er   s ea r ch   ag en ts   ar p o s itio n ed .   D u r in g   ea ch   iter atio n ,   th e   alg o r ith m   ev alu ates  th f itn ess   o f   ea ch   f ilter   co ef f icie n t.  T h b est  s o lu tio n   f o u n d   s o   f ar   is   u p d ated   b y   co m p ar in g   th e   f itn ess   v alu es.  Un til  th w o r ld wid o p tim al   FC s   ar s elec ted ,   th s am p r o ce s s   will  b p e r f o r m ed   n   tim es  af ter   e v alu atin g   th b est  FC   cu r r e n tly   in   u s e.   Af te r   d eter m in in g   th o p tim al   FC ,   a   m o d if ied   p ar allel - ar c h itectu r e   B o o th   m u ltip lier   u tili zin g   T FIE   ad d e r - b ased   tech n o lo g y   i s   s h o wn   in   o r d er   to   r ed u ce   p o wer   co n s u m p tio n   an d   laten cy .     2 . 2 .     T F I E   a dd er - ba s ed  B o o t h   m ultiplier   Sin ce   FIR  f ilter s   ar o n ly   s o m etim es  u tili ze d   in   ap p licatio n s ,   th ey   m u s b m u ltip lied   a n d   p r o d u ce   m o r p ar tial  p r o d u cts.  I n   FIR  f ilter   d esig n s ,   an   ex ce s s   o f   p r o d u cts  r esu lts   in   lo n g er   in ter v al  b etwe en   s tag es.   I n   ea r lier   s tu d ies,  g r ea ter   n u m b er   o f   ad d e r s   was e m p lo y ed   to   lo wer   p o wer   an d   late n cy .     2 . 2 . 1 .   T F I E   a dd er   T h s im p lest   way   to   im p lem e n b in a r y   ad d itio n ,   in   wh ich   t h ca r r y - in   to   b it  is   g iv e n   b y   th e   ca r r y - o u o f   th p r ec ed in g   b it,  is   th r o u g h   th p r o p o s ed   th r ee - f o u r   in ex ac ad d er   ( T FIE   ad d e r ) .   E ac h   b it  g e n er ates   ca r r y o u an d   to tal,   wh ich   ar t h en   p ass ed   as  ca r r y - in   to   th e   f o llo win g   b it.   Fig u r 2   d e p icts   th cir cu it  d iag r am   o f   th T FIE   a d d er ,   wh ich   c o n s is t s   o f   th r ee   in p u ts A,   B ,   an d   C   ( wh er C   is   th ca r r y - in ) .   E q u atio n s   ( 1 1 )   a n d   ( 1 2 )   a r u s ed   to   co m p u te  th s u m   an d   ca r r y .       Sum   =   ( A′ ( B +  ) + B  )     ( 1 1 )      = AB   +   B    +   A      ( 1 2 )     T h p r o p o s ed   T FIE   a d d er   u s e s   m in im al  n u m b e r   o f   lo g ic  g ates  ( XOR,  AND,   OR )   to   co m p u te  b o th   th s u m   an d   ca r r y ,   wh ich   s im p lifie s   th o v e r all  d esig n .   T h e   cir cu it  m ay   ex ec u te   ad d itio n   with   less   g ate  d elay s   th an   s tan d a r d   a d d er   d esig n   b y   co m b in in g   XOR  g ates  f o r   th s u m   an d   m ix   o f   AND/OR  g ates  f o r   th e   ca r r y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   14 ,   No .   2 J u n e   20 2 5 :   204 - 2 1 3   208   T h is   lo wer s   th o v er all  p r o p a g atio n   d elay .   T h o v er all  r elia b ilit y   o f   th s y s tem   is   in cr ea s ed   b y   h a v in g   f ewe r   g ates a n d   s im p ler   d esig n ,   wh ich   r ed u ce s   th p o s s ib ilit y   o f   f ailu r s ites .             Fig u r 2 .   C ir cu it d iag r am   o f   T FIE   ad d er       2 . 2 . 2 .   E nh a nced  B o o t h   m ulti pli er   I n   th p r o p o s ed   m eth o d ,   c o m p r ess o r - b ased   m u ltip lier   f o cu s es  o n   r ed u cin g   PP   g en er ated   d u r in g   m u ltip licatio n   b y   u s in g   co m p r ess o r s   ( lik th 5 :2   co m p r ess o r   in   th is   ca s e)   to   s u m   m u ltip le  b its   s im u ltan eo u s ly .   T h d esig n   s h o wn   in   t h d iag r am   aim s   to   s p ee d   u p   t h p ar tial  p r o d u ct  s u m m atio n   p r o ce s s   u s in g   co m p r ess o r s ,   h alf   a d d er s ,   an d   f u ll  ad d e r s ,   with o u ch a n g in g   th e n co d in g   o f   t h in p u n u m b e r s ,   as  d o n e   in   B o o th ' s   alg o r ith m .   T h m o d if ied   B o o t h   m u ltip lier   is   d ep icted   in   Fig u r 3 .   Her e,   t h 5 :2   co m p r ess o r   r ed u ce s   f i v in p u b its   an d   tw o   ca r r y - in   b its   in to   two   o u tp u b its   ( a   s u m   a n d   a   ca r r y ) ,   s ig n if ican tly   s p ee d i n g   u p   th e   s u m m atio n   o f   th p a r tial  p r o d u cts.  C o m p r ess o r s   ar u s ed   to   h an d le  th e   lar g e   PP   in   m u ltip lier s ,   r ed u cin g   th em   ef f icien tly .           Fig u r 3 .   Mo d if ied   B o o th   m u l tip lier       Fig u r 3   s h o ws  d if f e r en co lo r s   to   r ep r esen v a r io u s   co m p o n e n ts   in v o lv ed   i n   th m u ltip lier ' s   ar ch itectu r e.   Pu r p le  cir cles  r ep r esen th 5 :2   c o m p r ess o r s ,   wh ich   r ed u ce   f iv e   in p u t   b its   an d   two   ca r r y   b its   in to   two   o u tp u b its   ( s u m   a n d   c ar r y ) .   R ed   cir cles  in d icate   h alf   a d d er s ,   wh ich   ad d   two   in p u b its   an d   g en e r ate  s u m   an d   ca r r y .   Yello cir cle s   r ep r esen t f u ll a d d e r s ,   u s ed   w h en   th r ee   b its   ar ad d ed   ( two   i n p u ts   an d   ca r r y ) .   B lu cir cles  s h o th ca r r y   b it s ,   wh ich   p r o p a g ate  th r o u g h   d if f er en c o lu m n s   in   th e   ar r ay   to   th n ex t   h ig h er   b it   p o s itio n .   B r o wn   cir cles  d e n o t th f in al  o u tp u ts ,   S0   a n d   S 1 ,   f r o m   th s u m m atio n   s tag es,  an d   g r ee n   cir cles  r ep r esen th f in al  p r o d u ct  b its   g en er ated   as  a   r esu lt  o f   th m u ltip licatio n .   T h is   c o lo r   co d in g   h elp s   d if f er en tiate  th e   co m p o n e n ts   an d   th eir   r o les  in   r ed u ci n g   an d   s u m m in g   p a r tial  p r o d u cts  d u r i n g   t h m u ltip licatio n   p r o ce s s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       Desig n in g   h ig h   p o w er e fficien t fin ite  imp u ls r esp o n s filt er s     ( Ma n ju   I n a s u   K o lla n n u r )   209   3.   RE SU L T   AND  DI SCUS SI O N   T h e   p r o p o s e d   i n n o v a t i v e   F I R   f i l t e r   d e s i g n   h a s   b e e n   c a r r i e d   o u t   i n   V e r i l o g   c o d i n g   b y   e m p l o y i n g   t h e   X i l i n x   I S E   1 4 . 5   t o o l .   B y   c o n t r a s t i n g   it s   e f f i c a c y   wi t h   t h a t   o f   a l t e r n a ti v e   m e t a h e u r is t ic   t e c h n i q u e s ,   t h e   s u g g e s t e d   F I R   f i l t e r ' s   v al u e   i n   s e l e ct i n g   th e   b e s t   F C   is   i ll u s t r at e d .   A d d iti o n a l l y ,   a   n u m b e r   o f   m u l t i p l i e r   a n d   a d d e r   d e s i g n s   a r e   t a k e n   i n t o   c o n s i d e r a t i o n   w h i l e   a n a l y zi n g   t h e   h a r d w a r e   c o m p l e x i t y   o f   t h e   p r o p o s e d   F I R   f i lte r .   F i g u r e   4   s h o w s   t h e   c o n v e r g e n c e   b e h a v i o r   o f   b o t h   t h e   p r o p o s e d   a n d   e x i s t i n g   m e t h o d s .   B y   t a k i n g   i n t o   a c c o u n t   f e w e r   r e p e t i t i o n s ,   t h e   s u g g e s t e d   S H O   m e t h o d o l o g y   p r o d u c e s   o p t i m a l   F C s   w i t h   f e w e r   r i p p l e s   a s   c o m p a r e d   t o   c u r r e n t   m e t h o d s .   T h i s   i s   a   r e s u l t   o f   t h e   S H O   t e c h n i q u e ' s   e x p l o r a t i o n   a n d   e x p l o i t a t i o n   b e h a v i o r .   B e c a u s e   a d a p t i v e   s t e p   s i z e   m e t h o d   i s   p a i r e d   w i t h   p o s i t i o n   u p d a t e   e q u a t i o n s ,   f i n d i n g   t h e   b e s t   F C s   i n   f e w e r   i t e r a t i o n s   i s   m a d e   p o s s i b l e .   I n   o r d e r   f o r   t h e   s u g g e s t e d   a p p r o a c h   t o   c o n v e r g e   q u i c k l y   a n d   w i t h   f e w   i t e r a t i o n s .   A f t e r   t h e   b e s t   F C   w a s   s e l e c t e d   u s i n g   S H O ,   t h e   F I R   f i l t e r   w a s   c r e a t e d   u s i n g   a   B o o t h   m u l t i p l i e r   b a s e d   o n   T F I E - B M .           Fig u r 4 .   C o n v er g e n ce   an aly s i s       T ab le  1   s h o ws th co m p ar ativ an aly s is   o f   th tr ad itio n al  B o o th   m u ltip lier ,   R ad ix - 4   B o o th   m u ltip lier     [ 2 1 ] ,   C SA  an d   B o o th   m u lti p lier   [ 2 2 ] ,   an d   h y b r i d   m u ltip lier   [ 2 5 ]   with   ce r tain   ex is ti n g   m u ltip lier s   h av co n f ir m e d   th ef f icac y   o f   th s u g g ested   T FIE - BM - b ased   B o o th   m u ltip lier .   B ec au s r ad ix - 2   e n co d e r s   ar e   u s ed ,   th s p ac an d   d ela y   o f   th tr ad itio n al  B o o th   m u ltip lier   h av in cr ea s ed .   W d esig n ed   th is   p ar ticu la r   m u ltip lier .   Usi n g   1 8 3   s lices,  3 7 2   L UT s ,   1 6 . 2 1   n s   o f   d e lay ,   an d   0 . 2 4 6   W   o f   p o wer   co n s u m p tio n ,   th e   tr ad itio n al  B o o th   m u ltip lier   is   th m o s r eso u r ce - i n ten s iv e T h p r o p o s ed   T FIE - B ac h iev es  t h b est  p er f o r m an ce   with   o n ly   3 9   s lices,  6 3   L UT s ,   th e   s h o r test   d ela y   o f   4 . 2 1 7   n s ,   an d   th e   lo west  p o wer   co n s u m p tio n   at  0 . 0 7 5   W ,   o f f er i n g   s ig n if ica n t im p r o v em en ts   o v e r   th o t h e r   d esig n s   in   b o th   s p ee d   a n d   ef f icien cy .         T ab le  1 .   C o m p a r is o n   o f   th p r o p o s ed   m u ltip lier   at  th 3 2 x 3 2   lev el   M u l t i p l i e r   N u mb e r   o f   sl i c e s   LU Ts   D e l a y   ( n s)   P o w e r   ( W )   C o n v e n t i o n a l   B o o t h   mu l t i p l i e r   1 8 3   3 7 2   1 6 . 2 1   0 . 2 4 6   R a d i x - B o o t h   m u l t i p l i e r   [ 2 1 ]   1 4 2   2 0 7   1 2 . 6 5   0 . 1 4 8   C S A   a n d   B o o t h   m u l t i p l i e r   [ 2 2 ]   1 0 7   1 8 5   8 . 4 7 5   0 . 1 0 5   H y b r i d   mu l t i p l i e r   [ 2 5 ]   61   1 1 5   5 . 9 8 7   0 . 0 9 5   P r o p o se d   TFI E - BM   39   63   4 . 2 1 7   0 . 0 7 5       Fig u r 5   s h o ws  th ar ea   c o m p ar is o n   o f   t h e   p r o p o s e d   d esi g n   wit h   t h e   p r i o r   m u lti p li e r   f o r   8 ×8   le v e l .   I n   co m p a r is o n   t o   e x is t in g   m e th o d s ,   t h p r o p o s e d   T FI E - B r e d u ce s   a r ea   u s a g e .   C o m p a r e d   t o   t h e   R a d i x - B o o t h   m u lti p li er ,   w h i c h   c o n s u m es  a r o u n d   9 0 , 0 0 0   µ m ² ,   t h T FI E - B r ed u c es a r e b y   7 2 . 2 2 % .   W h e n   c o m p a r e d   t o   t h e   C SA  a n d   B o o t h   m u lti p li e r   ( 7 0 , 0 0 0   µ m ² ) ,   t h e   r ed u cti o n   is   6 4 . 2 9 % .   Ag ai n s t h h y b r i d   m u lti p li er   ( 4 5 , 0 0 0   µ m ² ) ,   th e   T F I E - B M   a ch ie v es   a   4 4 . 4 4 % r e d u cti o n .   T h ese   p e r ce n ta g e   r e d u cti o n s   h i g h li g h t th at   t h e   p r o p o s e d   T FI E - B M   d esi g n   is   h i g h l y   e f f i ci en t,   u s in g   f a r   less   a r e th a n   i ts   p r e d e ce s s o r s   a cr o s s   al ex is ti n g   d esi g n s .   F i g u r e   6   s h o w s   t h e   c o m p a r a t iv e   a n a l y s i s   o f   t h e   a r e a   f o r   t h e   1 6 × 1 6   l e v e l   w i t h   p r o p o s e d   a n d   e x i s t i n g   m e t h o d s .   F r o m   t h e   c o m p a r is o n ,   t h e   c o n v e n t i o n a l   B o o t h   m u l t i p l i e r   h as   t h e   h i g h es t   a r ea   c o m p a r e d   t o   o t h e r   e x i s ti n g   a n d   p r o p o s e d   t e c h n i q u e s .   F i n a ll y ,   t h e   p r o p o s e d   T F I E - B M   s h o ws   t h e   m o s t   s u b s ta n t i a l   i m p r o v e m e n t ,   r e d u c i n g   t h e   a r e a   b y   a b o u t   5 5 % ,   3 5 . 2 % ,   2 5 . 4 8 % ,   a n d   1 0 . 8 %   c o m p a r e d   w it h   c o n v e n t i o n a l   B o o t h   m u l t i p li e r ,   R a d i x - 4   B o o t h   m u lt i p li e r   [ 2 1 ] ,   C SA   a n d   B o o t h   m u lt i p l ie r   [ 2 2 ] ,   a n d   h y b r i d   m u l t i p l i e r   [ 2 5 ]   d e s i g n .   T h is   a n a l y s is   h i g h l i g h t s   t h at   t h e   p r o p o s e d   T FI E - B M   o f f e r s   t h e   m o s t   e f f i c i e n t   a r e a   u s a g e   c o m p a r e d   t o   al l   o th e r   m e t h o d s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   14 ,   No .   2 J u n e   20 2 5 :   204 - 2 1 3   210       Fig u r 5 .   C o m p a r is o n   o f   a r ea   an aly s is   f o r   8 × 8   lev el           Fig u r 6 .   C o m p a r is o n   o f   a r ea   an aly s is   f o r   1 6 × 16  lev el       Fig u r 7   s h o ws  th e   co m p ar ati v an al y s is   o f   t h ar ea   f o r   th e   3 2 × 3 2   lev el  with   p r o p o s ed   a n d   e x is tin g   m eth o d s .   Fro m   th co m p ar is o n ,   th c o n v e n tio n al  B o o th   m u ltip lier   h as  th h i g h est  ar e co m p ar e d   to   o th er   ex is tin g   an d   p r o p o s ed   tech n iq u es .   Fin ally ,   th p r o p o s ed   T FI E - B s h o ws  th m o s t   s u b s ta n tial  im p r o v em en t,   r ed u cin g   th ar ea   b y   ab o u 5 8 . 4 5 %,  3 8 . 1 5 %,  2 9 . 4 8 % ,   an d   1 5 . 2 1 co m p a r ed   with   th co n v en tio n al  B o o th   m u ltip lier ,   R ad ix - 4   B o o t h   m u l tip lier   [ 2 1 ] ,   C SA  an d   B o o th   m u ltip lier   [ 2 2 ] ,   an d   h y b r id   m u ltip lier   [ 2 5 ]   d esig n .   T h is   an aly s is   h ig h lig h ts   th at  th p r o p o s ed   T FIE - B o f f e r s   th m o s t e f f icien t a r ea   u s ag c o m p ar ed   to   all  o th er   m eth o d s .           Fig u r 7 .   C o m p a r is o n   o f   a r ea   an aly s is   f o r   3 2 × 3 2   lev el   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       Desig n in g   h ig h   p o w er e fficien t fin ite  imp u ls r esp o n s filt er s     ( Ma n ju   I n a s u   K o lla n n u r )   211   3 . 1 .     Dis cus s io n   T h Xilin x   I SE  1 4 . 5   t o o l is b ein g   u tili ze d   f o r   test in g   th s u g g ested   in n o v ativ FIR f ilter   d e s ig n   u s in g   Ver ilo g   co d e.   Per f o r m an c m etr ics  in d icate   s ig n if ica n i m p r o v e m en wh e n   c o m p ar e d   with   p r o p o s ed   an d   ex is tin g   m eth o d s .   W h en   ch o o s in g   th b est  F C s ,   Fig u r 4   s h o ws  h o th p r o p o s ed   SHO  b eh av es  in   ter m s   o f   co n v er g en ce .   C o m p ar e d   to   o t h er   o p tim izatio n   tec h n iq u es,  t h SHO  s h o ws  f aster   co n v er g en ce   b ec a u s o f   its   ef f ec tiv ex p l o r atio n   a n d   ex p lo itatio n   ca p ab ilit ies.  Sig n if ican s p ee d   an d   e f f icien cy   g ain s   o v er   th o th er   d esig n s   ar p r o v id ed   b y   th p r o p o s ed   T FIE - B M,   wh ich   p er f o r m s   b est  with   ju s 3 9   s lices,  6 3   L UT s ,   th e   s h o r test   laten cy   o f   4 . 2 1 7   n s ,   a n d   th e   lo west  p o wer   co n s u m p tio n   o f   0 . 0 7 5   W .   Ad d itio n ally ,   th d elay   ca u s ed   b y   th ad v an ce m e n t o f   h ig h - s p ee d   ad d itio n   an d   m u ltip licatio n   is   d ec r ea s ed   b y   th s u g g ested   FIR f ilter   d esig n .   T h p r o p o s ed   FIR  f ilter   is   f ea s ib le  o p tio n   f o r   h ig h - p e r f o r m an ce ,   lo w - p o we r   ap p licatio n s   as,  ac co r d in g   to   co m p ar ativ s tu d ies,  it  r ed u ce s   ar ea   b y   5 8 . 4 5 an d   im p r o v e s   laten cy   b y   7 3 . 8 wh en   c o m p ar ed   to   tr ad itio n al   B o o th   m u ltip lier s .   Fig u r es  5 ,   6 ,   an d   7   s h o t h ar ea   an al y s is   at  v ar io u s   lev els  ( 8 ×8 ,   1 6 ×1 6 ,   a n d   3 2 ×3 2 ) ,   wh ich   s h o ws  th s ig n if ican d ec r ea s in   r eso u r ce   u s ag attain ed   b y   th p r o p o s ed   T FIE - B d esig n .   Ov er all ,   th n u m er ical  s tu d y   d em o n s tr ates  th at  th T FIE - B ar ch it ec tu r p er f o r m s   b etter   in   ter m s   o f   s ca lab ilit y   an d   ef f icien cy .   T h o u tco m es  c o n f ir m   th e   p r o p o s ed   m eth o d ' s   r esil ien ce   an d   its   ca p ac ity   to   r eso lv is s u es  with   co n v en tio n al  FIR f ilter   d esig n s   in   p r ac tical  s ettin g s .       4.   CO NCLU SI O N   I n   th is   r esear ch ,   n o v el  T FIE - B m u ltip lier   in   FIR  f ilter   d e s ig n   h as  b ee n   p r o p o s ed   to   r e d u ce   p o wer   co n s u m p tio n   an d   d elay ,   a n d   s av ar ea .   I n   o r d e r   to   m in im ize  th p ass   p o wer   co n s u m p t io n   an d   t r an s itio n   b an d wid th ,   th s u g g ested   m eth o d   m ak es  u s o f   th SHO  to   d eter m in th id ea F C .   Mo r eo v er ,   h ig h   p er f o r m an ce   T I FE  ad d er   h as  b ee n   in tr o d u ce d ,   w h ich   u s es  f ewe r   XOR  g ates  f o r   s u m   an d   ca r r y   g en er atio n ,   in d icatin g   th at  th lo g ic  h as   b ee n   s im p lifie d   to   r ed u ce   h ar d war co m p lex ity .   B y   in cr ea s in g   s p ee d   an d   d ec r ea s in g   th e   FIR  f ilter ' s   cr itical  p ath   d ela y ,   a   m o d if ied   B o o th   m u ltip lier   t h at  u s es  a   5 :2   co m p r ess o r   is   in tr o d u ce d .   T h is   r ed u ce s   th e   n u m b er   o f   p ar tial  p r o d u cts  b its   m o r ef f ec tiv ely .   Ad d it io n ally ,   th p o wer   co n s u m p tio n   is   m u ch   r e d u ce d   b y   th im p r o v e d   B o o th   m u ltip lier   th at  u s es a n   ad d er   i n   th F I R   ar ch itectu r e.   T o   ev alu ate  th ef f ec tiv en ess   o f   t h s u g g ested   ap p r o ac h ,   ar ea ,   p o wer ,   an d   laten c y   s im u latio n s   wer p er f o r m e d   u s in g   th Xilin x   I SE  1 4 . 5   to o l .   B ased   o n   ar ea ,   p o wer ,   s p ee d ,   an d   laten c y ,   th s im u latio n   f in d in g s   d ep ict  t h at  th s u g g ested   T FIE - FIR  f ilte r   p er f o r m s   b etter   t h an   th e   d e s ig n s .   Ov er all,   th r ec o m m en d ed   m eth o d   h as  a   s h o r ter   laten cy   th an   th R a d ix - 4   B o o th   m u ltip lier ,   C S an d   B o o th   m u ltip lier ,   h y b r id   m u ltip lier ,   an d   tr ad itio n al  B o o th   m u ltip lier   b y   2 3 . 4 %,  1 8 . 7 %,  1 2 . 3 %,  an d   5 . 7 %,  r esp ec tiv ely .   Fu tu r r esear ch   will  f u r th er   r ed u ce   t h en e r g y   co n s u m p ti o n   o f   th e   FIR  f ilter   b y   c o m b in in g   th e   B o o th   m u ltip lier   wi th   ad v a n ce d   p o wer   r ed u ctio n   s tr ateg ies lik clo c k   g atin g   an d   d y n am ic  v o ltag s ca lin g   ( DVS) .       ACK NO WL E DG E M E NT   T h au th o r   w o u ld   lik to   ex p r ess   h is   h ea r tf elt  g r atitu d to   th s u p er v is o r   f o r   h is   g u i d an ce   an d   u n wav er in g   s u p p o r t d u r in g   t h is   r esear ch   f o r   h is   g u id an ce   an d   s u p p o r t.       F UNDING   I NF O R M A T I O N   No   f in an cial  s u p p o r t.       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Ma n ju   I n asu   Ko llan n u r                               Ou d ay C o u m ar   So u p r ay e n                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r ma l   a n a l y si s   I     I n v e st i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   E d i t i n g   Vi     Vi s u a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i si o n   P     P r o j e c t   a d m i n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i s i t i o n     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   14 ,   No .   2 J u n e   20 2 5 :   204 - 2 1 3   212   CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   T h au t h o r s   d ec lar e   th at  th e y   h av n o   k n o wn   c o m p etin g   f in an cial  in ter ests   o r   p er s o n al  r el atio n s h ip s   th at  co u ld   h av ap p ea r ed   t o   in f lu en ce   th wo r k   r e p o r te d   in   t h is   p ap er .       I NF O RM E CO NS E N T   We   ce r tify   th at  we   h av ex p lain ed   th n atu r an d   p u r p o s o f   th is   s tu d y   to   th ab o v e - n am e d   in d iv id u al,   an d   we   h av e   d is cu s s ed   th p o ten tial  b en ef its   o f   th is   s tu d y   p a r ticip atio n .   T h e   q u esti o n s   th in d iv id u al  h ad   a b o u th is   s tu d y   h av b ee n   an s wer ed ,   an d   we  will  a lway s   b av ailab l to   ad d r ess   f u tu r e   q u esti o n s .       E T H I CAL AP P RO V AL   T h e   r esear ch   g u id r e v iewe d   a n d   eth ically   ap p r o v ed   th is   m a n u s cr ip t f o r   p u b lis h in g   in   th is   jo u r n al .       DATA AV AI L AB I L I T Y   Data   s h ar in g   is   n o t   ap p licab l to   th is   ar ticle  as  n o   d atasets   we  r eg en er ated   o r   an aly ze d   d u r in g   th cu r r en t stu d y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   A .   K ,   R .   K a r t h i c k k e y a n ,   S .   K i sh o r e ,   a n d   R .   S h a r a n ,   B o o t h   mu l t i p l i e r - b a s e d   r o b u st   m o d e l   o f   F I R   f i l t e r s f o r   V LS I   a p p l i c a t i o n s,   i n   2 0 2 2   6 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   E l e c t r o n i c s ,   C o m m u n i c a t i o n   a n d   Ae ro s p a c e   T e c h n o l o g y ,   D e c .   2 0 2 2 ,   p p .   2 4 9 2 5 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C EC A 5 5 3 3 6 . 2 0 2 2 . 1 0 0 0 9 4 0 1 .   [ 2 ]   D .   D .   S u n d a r a r a j a n ,   F i n i t e   i mp u l s e   r e s p o n se   f i l t e r s,   i n   D i g i t a l   S i g n a l   Pro c e ssi n g ,   C h a m:   S p r i n g e r   I n t e r n a t i o n a l   P u b l i sh i n g ,   2 0 2 4 ,   p p .   2 2 9 2 8 8 .   [ 3 ]   Y .   S .   J,  S .   M .   G ,   M .   G ,   a n d   K .   M a r i a mm a l ,   D e s i g n   o f   e f f i c i e n t   B o o t h   m u l t i p l i e r   b a se d   p o l y p h a s e   F I R   f i l t e r s,   i n   2 0 2 3   S e c o n d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   A u g m e n t e d   I n t e l l i g e n c e   a n d   S u s t a i n a b l e   S y st e m ( I C AI S S ) ,   A u g .   2 0 2 3 ,   p p .   1 8 3 4 1 8 4 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A I S S 5 8 4 8 7 . 2 0 2 3 . 1 0 2 5 0 4 5 4 .   [ 4 ]   Y .   S .   M u d h a f a r   a n d   S .   H .   A b d u l n a b i ,   H i g h   p e r f o r ma n c e   F I R   a n d   I I R   f i l t e r b a s e d   o n   F P G A   f o r   1 6   H z   si g n a l   p r o c e ss i n g ,   i n   2 0 2 3   5 t h   I n t e rn a t i o n a l   C o n g r e ss  o n   H u m a n - C o m p u t e I n t e ra c t i o n ,   O p t i m i za t i o n   a n d   Ro b o t i c   Ap p l i c a t i o n s   ( H O RA) ,   J u n .   2 0 2 3 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / H O R A 5 8 3 7 8 . 2 0 2 3 . 1 0 1 5 6 6 7 6 .   [ 5 ]   A .   K u m a r   a n d   R .   P .   A g a r w a l ,   D e si g n   a n d   i m p l e me n t a t i o n   o f   e f f i c i e n t   F I R   l o w   p a ss  f i l t e r b a se d   o n   v e d i c   a n d   t r a d i t i o n a l   d i g i t a l   mu l t i p l i e r   a l g o r i t h m,”   i n   A d v a n c e s   i n   Me c h a n i c a l   En g i n e e ri n g :   S e l e c t   P ro c e e d i n g s   o f   C AM S E   2 0 2 0 ,   2 0 2 1 ,   p p .   2 7 1 2 7 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 981 - 16 - 0 9 4 2 - 8 _ 2 5 .   [ 6 ]   A .   M a n d l o i   a n d   S .   P a w a r ,   P o w e r   a n d   d e l a y   e f f i c i e n t   f i r   f i l t e r   d e si g n   u si n g   ESS A   a n d   V L - C S K A   b a s e d   B o o t h   mu l t i p l i e r ,   Mi c r o p ro c e ss o rs  a n d   M i c r o sys t e m s ,   v o l .   8 6 ,   p .   1 0 4 3 3 3 ,   O c t .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . m i c p r o . 2 0 2 1 . 1 0 4 3 3 3 .   [ 7 ]   R .   S ,   S .   S M ,   S .   S .   S ,   a n d   T.   S ,   D e si g n   o f   F I R   f i l t e r   u s i n g   a   n o v e l   a p p r o a c h   w i t h   h i g h - sp e e d   m u l t i p l i e r ,   i n   2 0 2 4   I EEE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y ,   E l e c t r o n i c s   a n d   I n t e l l i g e n t   C o m m u n i c a t i o n   S y s t e m ( I C I T EI C S ) ,   J u n .   2 0 2 4 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I TEI C S 6 1 3 6 8 . 2 0 2 4 . 1 0 6 2 5 6 5 9 .   [ 8 ]   V .   M .   D h i v y a ,   A .   S r i d e v i ,   a n d   A .   A h i l a n ,   A   h i g h   sp e e d   a r e a   e f f i c i e n t   F I R   f i l t e r   u s i n g   f l o a t i n g   p o i n t   d a d d a   a l g o r i t h m,   i n   2 0 1 4   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o m m u n i c a t i o n   a n d   S i g n a l   P ro c e ssi n g ,   A p r .   2 0 1 4 ,   p p .   1 6 4 0 1 6 4 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C S P . 2 0 1 4 . 6 9 5 0 1 2 6 .   [ 9 ]   D .   S .   D a w o u d   a n d   S .   M a su p a ,   D e s i g n   a n d   F P G A   i m p l e me n t a t i o n   o f   d i g i t - seri a l   f i r   f i l t e r s,”   S AI EE   Af r i c a   Re s e a rch   J o u rn a l ,   v o l .   9 7 ,   n o .   3 ,   p p .   2 1 6 2 2 2 ,   S e p .   2 0 0 6 ,   d o i :   1 0 . 2 3 9 1 9 / S A I EE. 2 0 0 6 . 9 4 8 7 8 9 2 .   [ 1 0 ]   R .   Za k a r i a   a n d   F .   M .   Z a k i ,   D i g i t a l   f i l t e r   d e si g n :   N o v e l   m u l t i p l i e r   r e a l i z a t i o n ,   J o u r n a l   o f   VLS I   c i rc u i t s a n d   sys t e m s ,   v o l .   5 ,   n o .   2 ,   Jan .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 1 8 3 8 / j v c s/ 0 5 . 0 2 . 0 7 .   [ 1 1 ]   A .   A h i l a n ,   A .   A l b e r t   R a j ,   A .   G o r a n t l a ,   R .   J o t h i n ,   M .   S h u n m u g a t h a m mal ,   a n d   G .   A .   S a f d a r ,   D e si g n   o f   e n e r g y - e f f i c i e n t   a p p r o x i m a t e   a r i t h me t i c   c i r c u i t f o r   e r r o r   t o l e r a n t   me d i c a l   i m a g e   p r o c e ssi n g   a p p l i c a t i o n s,”   i n   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Em e rg e n t   C o n v e r g i n g   T e c h n o l o g i e a n d   Bi o m e d i c a l   S y s t e m s ,   2 0 2 4 ,   p p .   6 7 9 6 9 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 981 - 99 - 8 6 4 6 - 0 _ 5 3 .   [ 1 2 ]   V .   D .   C h r i s t i l d a   a n d   A .   M i l t o n ,   S p e e d ,   p o w e r   a n d   a r e a   e f f i c i e n t   2 D   F I R   d i g i t a l   f i l t e r   u s i n g   v e d i c   m u l t i p l i e r   w i t h   p r e d i c t o r   a n d   r e u sa b l e   l o g i c ,   A n a l o g   I n t e g r a t e d   C i rcu i t s   a n d   S i g n a l   Pr o c e ssi n g ,   v o l .   1 0 8 ,   n o .   2 ,   p p .   3 2 3 3 3 3 ,   A u g .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 4 7 0 - 0 2 1 - 0 1 8 5 3 - 8.   [ 1 3 ]   L.   M a l a t h i ,   A .   B h a r a t h i ,   a n d   A .   N .   J a y a n t h i ,   R D O - W T:   O p t i m i se d   w a l l a c e   t r e e   mu l t i p l i e r   b a se d   F I R   f i l t e r   f o r   si g n a l   p r o c e ssi n g   a p p l i c a t i o n s,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r o n i c s ,   v o l .   1 0 9 ,   n o .   1 0 ,   p p .   1 7 5 9 1 7 8 0 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 0 2 0 7 2 1 7 . 2 0 2 1 . 2 0 0 1 8 5 3 .   [ 1 4 ]   S .   Ja n w a d k a r   a n d   R .   D h a v s e ,   A S I C   i mp l e me n t a t i o n   o f   E C G   d e n o i si n g   F I R   f i l t e r   b y   u s i n g   h y b r i d   V e d i c W a l l a c e   t r e e   mu l t i p l i e r ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C i rc u i t   T h e o ry  a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   5 2 ,   n o .   4 ,   p p .   1 6 2 1 1 6 4 6 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / c t a . 3 8 4 4 .   [ 1 5 ]   C .   V .   S .   R e d d y ,   B .   S i n d h u ,   A .   G .   M .   D e e p a k ,   D .   V .   S .   P r e e t h a m,   a n d   T .   G .   P r a sa d ,   En e r g y   e f f i c i e n t   2 D   F I R   f i l t e r   a n d   mu l t i p l i e r   d e s i g n   f o r   i m a g e   p r o c e ssi n g   a p p l i c a t i o n s ,   i n   2 0 2 4   I E EE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y ,   E l e c t r o n i c s   a n d   I n t e l l i g e n t   C o m m u n i c a t i o n   S y st e m s (I C I T EI C S ) ,   J u n .   2 0 2 4 ,   p p .   1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I TEI C S 6 1 3 6 8 . 2 0 2 4 . 1 0 6 2 5 1 4 3 .   [ 1 6 ]   T.   R .   D .   K u mar,   S .   S .   B a b u ,   M .   S h e r i f f ,   R .   R a n j i t h ,   V .   V .   K u mar,   a n d   P .   R a k e s h ,   A n a l y s i o f   8 x 8   b i t   v a r i o u s   mu l t i p l i e r   u si n g   l o o k - u p   t a b l e   a n d   i m p l e me n t a t i o n   i n   F I R   f i l t e r ,   i n   2 0 2 4   7 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C i r c u i t   P o w e r   a n d   C o m p u t i n g   T e c h n o l o g i e s   ( I C C PC T ) ,   A u g .   2 0 2 4 ,   p p .   8 7 9 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C P C T 6 1 9 0 2 . 2 0 2 4 . 1 0 6 7 3 1 0 4 .   [ 1 7 ]   K .   S .   Y a d e e sw a r a n ,   D .   P r a k a l y a ,   N .   M .   M i t h r a ,   C .   A t h u k u r i ,   a n d   N .   M o h a n ,   F I R   a n d   I I R   f i l t e r   d e si g n   u si n g   mo d i f i e d   D a d d a   mu l t i p l i e r ,   i n   Pr o c e e d i n g s o f   F o u r t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m m u n i c a t i o n ,   C o m p u t i n g   a n d   El e c t ro n i c S y st e m s:   I C C C ES   2 0 2 2 ,   2 0 2 3 ,   p p .   1 8 5 1 9 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 9 8 1 - 19 - 7 7 5 3 - 4 _ 1 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       Desig n in g   h ig h   p o w er e fficien t fin ite  imp u ls r esp o n s filt er s     ( Ma n ju   I n a s u   K o lla n n u r )   213   [ 1 8 ]   D .   B e h e r a ,   A .   P a t n a i k ,   P .   K .   B a r i k ,   a n d   G .   S .   R a t h ,   V LSI   i m p l e me n t a t i o n   o f   d i g i t a l   f i l t e r   u s i n g   n o v e l   R TSD   a d d e r   a n d   B o o t h   mu l t i p l i e r ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   En g i n e e r i n g   a n d   A d v a n c e d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   9 ,   n o .   3 ,   p p .   4 1 3 1 4 1 3 9 ,   F e b .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 5 9 4 0 / i j e a t . C 6 5 6 2 . 0 2 9 3 2 0 .   [ 1 9 ]   S .   R a d h a k r i sh n a n ,   R .   K .   K a r n ,   M .   A .   M e e r a sh a ,   a n d   T .   N i r ma l r a j ,   D e si g n   o f   l o w   p o w e r   a n d   h i g h - s p e e d   M A C   b a s e d   F I R   f i l t e r   u si n g   h y b r i d   a d d e r   a n d   m o d i f i e d   B o o t h   m u l t i p l i e r ,   i n   2 0 2 0   5 t h   I E EE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Em e rg i n g   E l e c t r o n i c s   ( I C E E) N o v .   2 0 2 0 ,   p p .   1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C E E5 0 7 2 8 . 2 0 2 0 . 9 7 7 6 8 5 7 .   [ 2 0 ]   S .   P a t e l ,   K .   K h a r e ,   J .   S .   Y a d a v ,   a n d   P .   Y a d a v ,   H i g h   p e r f o r ma n c e   r o b u s t   F I R   f i l t e r   d e s i g n   u s i n g   r a d i x - 8   b a se d   i m p r o v e d   B o o t h   mu l t i p l i e r   f o r   s i g n a l   p r o c e ss i n g   a p p l i c a t i o n ,   i n   2 0 2 1   8 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   S i g n a l   Pro c e ss i n g   a n d   I n t e g ra t e d   N e t w o rks   ( S PI N ) ,   A u g .   2 0 2 1 ,   p p .   8 2 8 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S P I N 5 2 5 3 6 . 2 0 2 1 . 9 5 6 6 0 5 8 .   [ 2 1 ]   S .   C .   V e n k a t e s h w a r l u ,   M .   K h a d i r ,   V .   V i j a y ,   C .   S .   P i t t a l a ,   a n d   R .   R .   V a l l a b h u n i ,   O p t i mi z e d   d e si g n   o f   p o w e r   e f f i c i e n t   F I R   f i l t e r   u si n g   m o d i f i e d   B o o t h   m u l t i p l i e r ,   i n   2 0 2 1   4 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   R e c e n t   T re n d i n   C o m p u t e S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y   ( I C RTC S T ) ,   F e b .   2 0 2 2 ,   p p .   1 9 7 2 0 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C R TC S T 5 4 7 5 2 . 2 0 2 2 . 9 7 8 1 9 3 3 .   [ 2 2 ]   S .   J.  A n sar i ,   P .   V e r m a ,   a n d   S .   D .   C h o u d h a r y ,   I mp l e me n t a t i o n   o f   n o v e l   h i g h   p e r f o r m a n c e   F I R   f i l t e r   d e s i g n   u si n g   w a l l a c e   t r e e   mu l t i p l i e r   w i t h   7 3   a n d   8 3   c o m p r e s so r ,   i n   I n n o v a t i o n i n   El e c t r o n i c a n d   C o m m u n i c a t i o n   E n g i n e e ri n g :   Pro c e e d i n g s   o f   t h e   9 t h   I C I EC E   2 0 2 1 ,   2 0 2 2 ,   p p .   3 3 7 3 4 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 9 8 1 - 16 - 8 5 1 2 - 5 _ 3 7 .   [ 2 3 ]   K .   S r a v a n i ,   M .   S a i sr i ,   U .   V .   S i v a n i ,   a n d   A .   R .   K u mar ,   D e si g n   a n d   i m p l e men t a t i o n   o f   o p t i mi z e d   F I R   f i l t e r   u s i n g   C S A   a n d   B o o t h   mu l t i p l i e r   f o r   h i g h - sp e e d   si g n a l   p r o c e ssi n g ,   i n   2 0 2 3   4 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   f o Em e r g i n g   T e c h n o l o g y   ( I N C ET) ,   M a y   2 0 2 3 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I N C ET5 7 9 7 2 . 2 0 2 3 . 1 0 1 7 0 5 4 7 .   [ 2 4 ]   P .   S .   D e v i ,   D .   V .   P r i y a ,   G .   S h i r i s h a ,   V .   T .   R .   G a n d h a m,   a n d   S .   R .   M a l l e l a ,   D e si g n   o f   h i g h   e f f i c i e n c y   F I R   f i l t e r b y   u si n g   B o o t h   mu l t i p l i e r   a n d   d a t a - d r i v e n   c l o c k   g a t i n g   a n d   m u l t i b i t   f l i p - f l o p s,   i n   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m m u n i c a t i o n s   a n d   C y b e r   Ph y s i c a l   E n g i n e e r i n g   2 0 1 8 ,   2 0 2 3 ,   p p .   3 1 9 3 2 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 9 8 1 - 19 - 8 0 8 6 - 2 _ 3 0 .   [ 2 5 ]   V .   Th a mi z h a r a sa n   a n d   N .   K a s t h u r i ,   F P G A   i mp l e me n t a t i o n   o f   h i g h   p e r f o r man c e   d i g i t a l   F I R   f i l t e r   d e si g n   u s i n g   a   h y b r i d   a d d e r   a n d   mu l t i p l i e r ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   El e c t r o n i c s ,   v o l .   1 1 0 ,   n o .   4 ,   p p .   5 8 7 6 0 7 ,   A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 0 2 0 7 2 1 7 . 2 0 2 2 . 2 0 9 8 3 8 7 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Ma n ju   Ina su   K o ll a n n u r           h a c o m p lete d   B. Tec h .   d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g i n e e rin g   a t   M ES   C o ll e g e   o En g i n e e rin g ,   Ku tt ip p u ra m ,   a ffil iate d   to   Un iv e rsity   o f   Ca li c u t ,   I n d ia  i n   2 0 0 9 ,   a n d   c o m p lete d   M .   Tec h   d e g re e   in   VL S a n d   Emb e d d e d   S y ste m a Co ll e g e   o En g in e e ri n g ,   C h e n g a n n u r,   a ffil iate d   to   C o c h in   Un i v e rsity   o S c ien c e   a n d   Tec h n o l o g y ,   In d ia  in   2 0 1 3 .   F ro m   Ju n e   2 0 1 3   t o   De c e m b e 2 0 1 8 ,   se rv e d   a a n   As sista n t   P ro fe ss o in   t h e   De p a rtme n o f   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g in e e rin g   a Nirm a la   Co ll e g e   o f   En g in e e ri n g ,   C h a lak k u d y ,   Ke ra la,  In d ia.  Cu rre n tl y   wo r k in g   a a n   a ss i sta n t   p ro fe ss o i n   th e   De p a rtme n o El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g ,   C h rist  Co l leg e   o f   En g i n e e rin g ,   Ir in jala k u d a ,   T h rissu r,   Ke ra la,   a n d   p u rsu i n g   a   P h D   a Ve Tec h   Ra n g a ra jan   Dr.   S a g u n th a la  R& D   In stit u te  o f   S c ien c e   a n d   Tec h n o l o g y ,   Av a d i ,   C h e n n a i,   Tam il   Na d u .   Are a o f   in tere st  a re   VLS d e sig n ,   a n t e n n a   d e sig n ,   wire les c o m m u n ica ti o n ,   a n d   ima g e /sig n a l   p ro c e ss in g .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a m a n ju ik o ll a n n u r@ g m a il . c o m .         O u d a y a   Co u m a r   S o u p r a y e n           h a c o m p lete d   B. Tec h .   d e g re e   i n   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n En g in e e ri n g   a S ri  M a n a k u la  Vin a y a g a En g i n e e rin g   C o ll e g e ,   P u d u c h e rry ,   a ffil iate d   t o   P o n d ich e rr y   U n iv e rsity ,   In d ia  i n   2 0 0 6 ,   a n d   c o m p lete d   M .   Tec h   d e g re e   i n   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n   E n g i n e e rin g   a P o n d ich e r ry   En g in e e rin g   Co ll e g e ,   P u d u c h e rry ,   a ffil iate d   to   P o n d ich e rry   Un iv e rsity ,   I n d ia  in   2 0 1 0 .   F ro m   M a y   2 0 1 0   to   Ap ril   2 0 1 7 ,   h e   se rv e d   a a n   As sista n P ro fe ss o i n   th e   De p a rt m e n o El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g i n e e rin g   a S ri  M a n a k u la  Vin a y a g a En g in e e rin g   Co ll e g e ,   P o n d ich e rry ,   In d ia.  He   h a s c o m p lete d   h is Do c t o ra te i n   M icro wa v e   Circu it s i n   th e   De p a rtme n o El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n   E n g i n e e rin g ,   P o n d ich e rr y   E n g i n e e rin g   C o ll e g e ,   P u d u c h e rr y ,   I n d ia.   Cu rre n tl y   wo r k in g   a a n   a ss o c iate   p ro fe ss o in   th e   De p a rt m e n o El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g in e e rin g ,   Ve Tec h   Ra n g a ra jan   Dr.   S a g u n t h a l a   R& In stit u te  o f   S c ien c e   a n d   Tec h n o l o g y ,   Av a d i,   C h e n n a i,   Tam il   Na d u .   He   h a p u b l ish e d   m o re   t h a n   2 0   p a p e rs  in   n a ti o n a a n d   i n tern a ti o n a l   jo u r n a ls  a n d   c o n fe re n c e s.  His  a re a o i n tere st  a re   RF   a n d   m icro wa v e   c ircu it s,  fil ter  a n d   a n ten n a   d e sig n s,  VL S I,   wir e les c o m m u n ica ti o n ,   a n d   ima g e /sig n a p r o c e ss in g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a o u d a y a c o u m a re c e @v e lt e c h . e d u . in .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.