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研究编号:2015-2016学年第一学期“ DSP技术与应用实例”最终论文标题:系统中的DSP和芯片应用名称:张江州立大学学院年份部门:行业:级别:信息技术学院农业电气化与自动化2012年11月论文提交日期:等级:1:数字信号处理简介1.数字信号处理(DSP)数字信号处理(DSP)是一个涉及许多学科的学科,并广泛应用于新兴领域学科。自1960年代以来,随着计算机和信息技术的飞速发展,数字信号处理技术迅速兴起和发展。在过去的二十年中,数字信号处理已广泛用于通信和其他领域。数字信号处理是指使用计算机或特殊的处理设备来收集BG真人 ,转换,过滤,估计,增强,压缩和识别数字形式的信号,以获得满足人们需求的信号形式。数字信号处理是围绕数字信号处理的理论,实现和应用而开发的。数字信号处理的理论发展促进了数字信号处理应用的发展。反过来,数字信号处理的应用促进了数字信号处理理论的改进。

数字信号处理的实现是理论与应用之间的桥梁。数字信号处理是基于许多学科的,涵盖了广泛的领域。例如,在数学领域,微积分,概率和统计,随机过程和数值分析都是用于数字信号处理的基本工具。它们还与网络理论,信号和系统,控制论,通信理论和故障诊断密切相关。一些新兴的学科,例如人工智能,模式识别,神经网络等,与数字信号处理密不可分。可以说,数字信号处理以许多经典的理论系统作为其理论基础,同时也使自己成为一系列新兴学科的理论基础。2.数字信号处理的实现数字信号处理的算法要求使用计算机或特殊处理设备,例如数字信号处理器(DSP)和专用集成电路(ASIC)。数字信号处理技术和设备具有灵活性,准确性,抗干扰性强,设备尺寸小,成本低,速度快等突出优点。这些是模拟信号处理技术和设备无法比拟的。数字信号处理的核心算法是离散傅里叶变换(DFT),它使信号在数字域和频域中都离散化,因此可以使用通用计算机处理离散信号。从理论上讲,使数字信号处理切实可行的是快速傅立叶变换(FFT)。 FFT的出现大大减少了DFT的计算量,使实时数字信号处理成为可能,并极大地促进了该学科的发展。

世界三大DSP芯片制造商:1.德州仪器(TI)2.ADI(ADI)3.摩托罗拉。这三家公司几乎垄断了通用DSP芯片市场。二:DSP系统特性和设计过程1. DSP系统特性数字信号处理系统基于数字信号处理,因此具有数字处理的所有特性:(1)方便的接口。DSP系统和其他现代数字技术的系统或设备彼此兼容。这样的系统接口要实现某种功能比模拟系统与这些系统接口要容易得多(2)编程很方便。 DSP系统可以使设计人员在开发过程中灵活方便地修改和升级软件。[3)稳定性好。DSP系统基于数字处理,受环境温度和噪声的影响较小,并且可靠性高。(4)高精度。16位数字系统可以达到精度。(5)重复性好。性能变化对模拟系统的性能影响很大。组件参数,而数字系统基本上不受影响,因此数字系统易于测试。调试和批量生产。 (6)方便的集成。DSP系统中的数字组件已高度标准化以促进大规模集成。2.在设计DSP系统之前,DSP系统的设计过程必须基于应用系统的目标。为了确定系统的性能指标和信号处理要求,通常可以通过数据流程图,数学运算顺序,形式符号或自然语言来描述它。

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第二步是根据系统要求执行高级语言仿真。一般而言,为了达到系统的最终目的,需要对输入信号进行适当的处​​理,不同的处理方法将导致不同的系统性能。为了获得最佳的系统性能,您必须在此步骤中确定最佳性能。处理方法是数字信号处理算法(算法),因此此步骤也称为算法仿真阶段。例如,语音压缩编码算法是在一定压缩率下获得最佳合成语音。通过收集实际信号获得算法仿真中使用的输入数据,这些信号通常以计算器文件的形式存储为数据文件。例如,实际上收集在模拟语音压缩编码算法中使用的语音信号广西快3 ,并以计算器文件的形式将其存储为语音数据文件。在某些算法仿真中使用的输入数据不一定必须是实际收集的信号数据。只要可以验证算法的可行性凤凰体育 ,就可以输入假设数据。完成第二步后,您可以设计和实现DSP系统。 DSP系统的设计包括硬件设计和软件设计。硬件设计必须首先根据系统计算的大小,对计算精度的要求,系统成本约束,体积和大小来选择合适的DSP芯片。然后设计DSP芯片的外围电路和其他电路。软件的设计和编程主要是根据系统要求和所选择的DSP芯片编写相应的DSP程序。如果系统的计算量很小,并且得到了高级语言编译器的支持,那么它也可以用高级语言(例如C语言)编写。

由于现有高级语言编译器的效率不如汇编语言编写的效率高,因此在实际的应用程序系统中经常使用高级语言和汇编语言的混合编写方法。算法计算量大,用汇编语言编写,在计算量不大的情况下使用高级语言。使用这种方法不仅可以缩短软件开发周期,提高程序的可读性和可移植性,还可以满足系统实时运行的要求。 DSP硬件和软件设计完成后,需要进行硬件和软件测试。软件测试通常采用DSP开发工具,例如软件模拟器,DSP开发系统或模拟器。在测试DSP算法时,通常采用比较实际结果和仿真结果的方法。如果实际程序和模拟程序的输入相同,则两者的输出应相同。应用系统的其他软件可以根据实际情况进行修改。硬件测试通常使用硬件仿真器进行测试。如果没有相应的硬件仿真器,并且硬件系统不是很复杂,则也可以借助通用工具进行测试。在分别测试系统的软件和硬件之后,可以将软件与开发系统分离并直接在应用程序系统上运行。当然,DSP系统的开发,尤其是软件开发,是需要重复的过程。尽管可以通过算法仿真基本了解真实系统的性能,但实际上,模拟环境无法与真实系统环境完全一致。将仿真算法移植到实际系统中时,有必要考虑算法是否可以运行。

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如果算法的计算复杂性太大而无法在硬件上实际运行,则必须修改或简化算法。三:DSP芯片简介3. 1结构芯片的基本结构包括:(1)哈佛结构;(2)流水线操作;(3)专用硬件乘法器;(4)专用DSP指令; (5)快速指令周期。哈佛结构哈佛结构的主要特征是将程序和数据存储在不同的存储空间中,即程序存储器和数据存储器是两个独立的存储器,每个存储器都被独立寻址。独立访问。对应这两个存储器,在系统中设置了程序总线和数据总线,使数据吞吐率加倍,由于程序和存储器位于两个独立的空间中,因此获取和执行功能完全重叠,流水线是相关的到哈佛结构,DSP芯片广泛使用流水线来减少指令执行时间,从而增强了处理器的处理能力,处理器可以并行处理2至4条指令,每条指令指令处于开发的不同阶段。专用硬件乘法器:乘法速度越快,DSP处理器的性能就越高。由于专用的应用乘法器,乘法可以在一个指令周期内完成。特殊的DSP指令DSP芯片采用特殊的指令:快速指令哈佛结构,流水线操作,专用的硬件乘法器,特殊的DSP指令以及集成电路的优化设计可以使DSP芯片的指令周期低于200ns。

3. 2DSP芯片特性根据数字信号处理的要求,DSP芯片通常具有以下主要特性:(1)可以在一个指令周期内完成一个乘法和一个加法。数据分隔空间,并且可以同时访问指令和数据。[3)片上具有快速RAM,通常可以通过独立的数据总线在两个块中同时访问它们。 ]具有低开销或无开销循环和跳转支持的硬件。(5)快速中断处理和硬件I / O支持。(6)在单个周期内运行的多个硬件地址生成器。(7)可以进行多个操作。 (8)支持流水线操作,因此取,解码和执行等操作可以重叠执行。与通用微处理器相比,DSP芯片的其他通用功能相对较弱。优点:规模整合有很好的稳定性和高精度。可编程性,高速性能,可嵌入的接口和易于集成的缺点:高成本,高频时钟的高频干扰,高功耗等。3. 3 DSP芯片开发世界上第一个单芯片DSP芯片应该是1978年的AMI 1979年,英特尔公司在美国发布了S2811和商用可编程设备2920,这是DSP芯片的重要里程碑。这两款芯片都没有现代DSP芯片所需的单周期乘法器。 1980年,日本NEC公司推出了ΜP D7720,这是第一款带有乘法器的商用DSP芯片。

此后,最成功的DSP芯片是德州仪器(TI)的一系列产品。 TI于1982年成功推出了第一代DSP芯片TMS32010及其系列产品TMS32011、TMS320C10 / C14 / C15 / C16 / C17,然后相继推出了第二代DSP芯片TMS32020和TMS320C25 / C26 / C28。第三代DSP芯片TMS320C30 / C31 / C32,第四代DSP芯片TMS320C40 / C44,第五代DSP芯片TMS320C5X / C54X,第二代DSP芯片的改进TMS320C2XX,一种集成了高性能DSP多个DSP芯片集成在一个芯片TMS320C8X和最快的第六代DSP芯片TMS320C62X / C67X等中。TI将常用的DSP芯片分为三个系列,分别是:TMS320C2000系列(包括TMS320C2X / C2XX),TMS320C5000系列(包括TMS320C5X / C54X) / C55X)和TMS320C6000系列(TMS320C62X / C67X)。

如今,TI的一系列DSP产品已成为当今世界上最具影响力的DSP芯片。 TI也已成为全球最大的DSP芯片供应商,其DSP市场份额几乎占世界份额的50%。自1980年以来dsp应用系统设计论文,DSP芯片得到了长足的发展,DSP芯片得到越来越广泛的应用。从操作速度的角度来看,MAC(一次乘一加)的时间从1980年代初的400ns(例如TMS32010))减少到40ns(例如TMS32C40)),并且处理能力得到了提高。 DSP芯片的内部密钥乘法器组件的数量已从1980年的约40个减少到模式区中的不足5个,并且片上RAM增加了一个数量级以上。从制造工艺的角度来看,1980年使用了4μN沟道MOS工艺,但现在普遍采用美光CMOS技术,DSP芯片的引脚数从1980年的64个增加到现在的200多个。 3. 4 DSP芯片的分类DSP芯片的分类DSP芯片的分类DSP芯片的分类DSP芯片的分类DSP芯片的分类DSP芯片的分类可以通过以下三种方式进行分类。 1.根据基本特性,这是基于工作时钟并按指令类型分类的。

如果在某个时钟频率范围内的任何时钟频率下,DSP芯片都可以正常工作,除了计算速度的变化外,性能不会降低。这种类型的DSP芯片通常称为静态DSP芯片。例如,日本冲电气公司的DSP芯片和TI公司的TMS320C2XX系列芯片就属于这一类。如果有两个或多个DSP芯片,它们的指令集和相应的机器代码机器引脚结构彼此兼容,则这种类型的DSP芯片称为一致性DSP芯片。例如万狗体育 ,美国TI的TMS320C54X属于此类。 2.根据数据格式这是根据DSP芯片的数据格式分类的。数据以定点格式工作的DSP芯片称为定点DSP芯片,例如TI的TMS320C1X / C2X,TMS320C2XX / C5X,TMS320C54X / C62XX系列,AD的ADSP21XX系列,AT&T的DSP16 / 16A和Motolora的MC56000。浮点DSP芯片以浮点格式工作,例如TI的TMS320C3X / C4X / C8X,AD的ADSP21XXX系列,AT&T的DSP32 / 32C和Motolora的MC96002。

不同的浮点DSP芯片使用的浮点格式不完全相同。一些DSP芯片使用自定义浮点格式,例如TMS320C3X,而某些DSP芯片使用IEEE标准浮点格式,例如Motorola。 MC96002、FUJITSU的MB86232和ZORAN的ZR35325等。3.根据DSP的用途,它可以分为通用DSP芯片和专用DSP芯片。通用DSP芯片适用于普通DSP应用。例如,TI公司的一系列DSP芯片是通用DSP芯片。专用DSP芯片专为特定的DSP操作而设计,更适合于特殊操作,例如数字滤波,卷积和FFT。例如,摩托罗拉的DSP56200,卓然的ZR34881,Inmos的IMSA100等都是专用的DSP芯片。 。 3. 5 DSP芯片的选择设计DSP应用系统,是选择DSP芯片时非常重要的环节。仅选择DSP芯片来进一步设计外围电路组系统的其他电路。通常,DSP芯片的选择应根据实际应用系统需求确定。一般来说,选择DSP芯片时应考虑以下因素。

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1。 DSP芯片的运行速度。运算速度是DSP芯片最重要的性能指标之一,也是选择DSP芯片时需要考虑的主要因素。 DSP芯片的运行速度可以通过以下性能指标来衡量:(1)指令周期。这是执行一条指令所需的时间,通常以ns为单位。(2) MAC时间。即,一个乘法加一个加法时间。(3) FFT执行时间。这是运行N点FFT程序所需的时间。(4) MIPS。也就是说,每秒执行数百万条指令。(5) MOPS。每秒执行数百次。(6) MFLOPS。即每秒执行数百万个浮点操作。(7) BOPS。即每秒执行数十亿次操作。2。 DSP芯片的价格。根据实际应用价格,确定负担得起的DSP芯片。3. DSP芯片硬件资源。4. DSP芯片的计算速度。5. DSP芯片开发工具。6. DSP芯片的功耗。7其他因素,如包装形式,质量标准,生命周期等DSP应用系统的计算能力茎是决定选择具有处理能力的DSP芯片的基础。那么如何确定选择DSP芯片的DSP系统的计算能力呢? 1.通过样本处理进行样本处理是DSP算法为每个输入样本点循环一次。

例如,使用LMS算法的256抽头自适应FIR滤波器,假设每个抽头的计算需要3个MAC周期,那么256抽头的计算需要256 * 3 = 768 MAC周期。如果采样频率为8KHz,即采样间隔为125μs,DSP芯片的MAC周期为200μs,则768个周期需要15 3. 6μs。显然,它不能实时处理,并且需要速度。更快的芯片。 2.按帧处理一些数字信号处理算法不对每个输入样本循环一次,而是每隔一定时间间隔循环一次(通常称为帧)。因此,在选择DSP芯片时,应将一个帧内DSP芯片的处理能力与DSP算法的计算量进行比较。假设DSP芯片的指令周期为P(ns),一帧的时间为⊿τ(ns),则DSP芯片在一帧中提供的最大运算量为⊿τ/ P指令。 3. 7DSP芯片的应用自从DSP芯片诞生以来,DSP芯片发展迅速。 DSP芯片的快速发展一方面得益于集成电路的发展,另一方面得益于巨大的市场。在仅仅十年的时间里,DSP芯片已广泛应用于信号处理,通信和雷达等许多领域。

目前,DSP芯片的价格越来越低,性能价格比越来越高,具有巨大的应用潜力。 DSP芯片的主要应用包括:(1)信号处理-如数字滤波,自适应滤波,快速傅立叶变换,相关计算,频谱分析,卷积等。(2)通信-如调制解调器,自适应均衡,数据加密,数据压缩,后坡消除,多路复用,传真,扩频通信,纠错编码,波形生成等。(3)语音,例如语音编码,语音合成,语音识别,语音增强,说话人识别,说话人确认,语音邮件,语音存储等。(4)图像/图形,例如二维和三维图形处理,图像压缩和传输,图像增强,动画,机器人视觉等。(5)军事-例如机密通信,雷达处理,声纳处理,导航等。[6)仪器-例如频谱分析,函数生成,锁相环,地震处理等。(7)自动控制- -例如引擎控制,深空,自动驾驶,机器人控制,磁盘控制。 (8)医疗-如助听器,超声设备,诊断工具,病人监护仪等。[9)家用电器-如高保真音频,音乐合成,音调控制dsp应用系统设计论文,玩具和游戏,数字电话/电视等

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