1DSP绪论

2020年2月24日DSP原理及应用1第1章DSP绪论DSP可以代表数字信号处理技术（DigitalSignalProcessing）,也可以代表数字信号处理器（DigitalSignalProcessor）。前者是理论和计算方法上的技术,后者是指实现这些技术的通用或专用可编程微处理器芯片。数字信号处理包括两个方面的内容:1．算法的研究2．数字信号处理的实现2020年2月24日DSP原理及应用2第1章DSP绪论1．算法的研究算法的研究是指如何以最小的运算量和存储器的使用量来完成指定的任务，如20世纪60年代出现的快速傅里叶变换（FFT），使数字信号处理技术发生了革命性的变化。近几年来，数字信号处理的理论和方法得到了迅速的发展，诸如：语音与图像的压缩编码、识别与鉴别，信号的调制与解调、加密和解密，信道的辨识与均衡，智能天线，频谱分析等各种快速算法都成为研究的热点、并取得了长足的进步，为各种实时处理的应用提供了算法基础。2020年2月24日DSP原理及应用3第1章DSP绪论2．数字信号处理的实现数字信号处理的实现是用硬件、软件或软硬结合的方法来实现各种算法。数字信号处理的实现一般有以下几种方法：①在通用计算机（PC机）上用软件（如Fortran、C语言）实现，但速度慢，不适合实时数字信号处理，只用于算法的模拟；②在通用计算机系统中加入专用的加速处理机实现，用以增强运算能力和提高运算速度。不适合于嵌入式应用，专用性强，应用受到限制；③用单片机实现，用于不太复杂的数字信号处理。不适合于以乘法-累加运算为主的密集型DSP算法；④用通用的可编程DSP芯片实现，具有可编程性和强大的处理能力，可完成复杂的数字信号处理的算法，在实时DSP领域中处于主导地位；⑤用专用的DSP芯片实现，可用在要求信号处理速度极快的特殊场合，如专用于FFT、数字滤波、卷积、相关算法的DSP芯片，相应的信号处理算法由内部硬件电路实现。用户无需编程，但专用性强，应用受到限制；①PC机软件②单片机③通用DSP④专用DSP2020年2月24日DSP原理及应用4第1章DSP绪论①在通用计算机（PC机）上用软件（如Fortran、C语言）实现，但速度慢，不适合实时数字信号处理，只用于算法的模拟；②在通用计算机系统中加入专用的加速处理机实现，用以增强运算能力和提高运算速度。不适合于嵌入式应用，专用性强，应用受到限制；③用单片机实现，用于不太复杂的数字信号处理。不适合于以乘法-累加运算为主的密集型DSP算法；④用通用的可编程DSP芯片实现，具有可编程性和强大的处理能力，可完成复杂的数字信号处理的算法，在实时DSP领域中处于主导地位；⑤用专用的DSP芯片实现，可用在要求信号处理速度极快的特殊场合，如专用于FFT、数字滤波、卷积、相关算法的DSP芯片，相应的信号处理算法由内部硬件电路实现。用户无需编程，但专用性强，应用受到限制；⑤用基于通用DSP核的ASIC芯片实现。随着专用集成电路ASIC(ApplicationSpecificIntegratedCircuit)的广泛使用,可以将DSP的功能集成到ASlC中。一般说来，DSP核是通用DSP器件中的CPU部分，再配上用户所需的存储器(包括Cache、RAM、ROM、flash、EPROM)和外设(包括串口、并口、主机接口、DMA、定时器等)，组成用户的ASIC。2020年2月24日DSP原理及应用5第1章DSP绪论知识要点●DSP芯片的特点●DSP系统●DSP系统的设计过程2020年2月24日DSP原理及应用6第1章DSP绪论1.2.2DSP芯片的特点数字信号处理不同于普通的科学计算与分析，它强调运算的实时性。除了具备普通微处理器所强调的高速运算和控制能力外,针对实时数字信号处理的特点,在处理器的结构、指令系统、指令流程上作了很大的改进,其主要特点如下：1．采用哈佛结构DSP芯片普遍采用数据总线和程序总线分离的哈佛结构或改进的哈佛结构,比传统处理器的冯·诺伊曼结构有更快的指令执行速度。2020年2月24日DSP原理及应用7第1章DSP绪论1．采用哈佛结构(1)冯·诺伊曼（VonNeuman）结构该结构采用单存储空间，即程序指令和数据共用一个存储空间，使用单一的地址和数据总线，取指令和取操作数都是通过一条总线分时进行。当进行高速运算时，不但不能同时进行取指令和取操作数，而且还会造成数据传输通道的瓶颈现象，其工作速度较慢。2020年2月24日DSP原理及应用8第1章DSP绪论1．采用哈佛结构(1)冯·诺伊曼（VonNeuman）结构图1.2.1冯·诺伊曼结构CPUI/O口ROM串行接口RAM并行接口外部存储器接口地址总线AB数据总线DB2020年2月24日DSP原理及应用9第1章DSP绪论1．采用哈佛结构（2）哈佛（Harvard）结构该结构采用双存储空间，程序存储器和数据存储器分开，有各自独立的程序总线和数据总线，可独立编址和独立访问，可对程序和数据进行独立传输，使取指令操作、指令执行操作、数据吞吐并行完成，大大地提高了数据处理能力和指令的执行速度，非常适合于实时的数字信号处理。微处理器的哈佛结构如图1.2.2所示。2020年2月24日DSP原理及应用10第1章DSP绪论1．采用哈佛结构（2）哈佛（Harvard）结构外部管理数据总线外部管理地址总线数据总线数据地址总线程序数据总线程序地址总线CPUI/O口ROM串行接口RAM并行接口外部存储器接口图1.2.2哈佛结构外部管理数据总线外部管理地址总线数据总线数据地址总线程序数据总线程序地址总线2020年2月24日DSP原理及应用11第1章DSP绪论1．采用哈佛结构（3）改进型的哈佛结构改进型的哈佛结构是采用双存储空间和数条总线，即一条程序总线和多条数据总线。其特点如下：①允许在程序空间和数据空间之间相互传送数据,使这些数据可以由算术运算指令直接调用,增强芯片的灵活性；②提供了存储指令的高速缓冲器（cache）,当重复执行这些指令时,只需读入一次就可连续使用，不需要再次从程序存储器中读出,从而减少了指令执行作需要的时间。如：TMS320C6200系列的DSP,整个片内程序存储器都可以配制成高速缓冲结构。2020年2月24日DSP原理及应用12第1章DSP绪论1.2.2DSP芯片的特点2．采用多总线结构DSP芯片都采用多总线结构，可同时进行取指令和多个数据存取操作，并由辅助寄存器自动增减地址进行寻址，使CPU在一个机器周期内可多次对程序空间和数据空间进行访问，大大地提高了DSP的运行速度。如：TMS320C54x系列内部有P、C、D、E等4组总线，每组总线中都有地址总线和数据总线，这样在一个机器周期内可以完成如下操作：①从程序存储器中取一条指令；②从数据存储器中读两个操作数；③向数据存储器写一个操作数。2020年2月24日DSP原理及应用13第1章DSP绪论1.2.2DSP芯片的特点3．采用流水线技术每条指令可通过片内多功能单元完成取指、译码、取操作数和执行等多个步骤，实现多条指令的并行执行，从而在不提高系统时钟频率的条件下减少每条指令的执行时间。其过程如图1.2.3所示。时钟取指令指令译码取操作数执行指令T1T2T3T4NN-1N-2N-3N+1NN-1N-2N+2N+1NN-1N+3N+2N+1N图1.2.3四级流水线操作利用这种流水线结构，加上执行重复操作，就能保证在单指令周期内完成数字信号处理中用得最多的乘法-累加运算。如：niiixay12020年2月24日DSP原理及应用14第1章DSP绪论1.2.2DSP芯片的特点4.配有专用的硬件乘法-累加器为了适应数字信号处理的需要，当前的DSP芯片都配有专用的硬件乘法-累加器，可在一个周期内完成一次乘法和一次累加操作，从而可实现数据的乘法-累加操作。如矩阵运算、FIR和IIR滤波、FFT变换等专用信号的处理。5.具有特殊的DSP指令为了满足数字信号处理的需要，在DSP的指令系统中，设计了一些完成特殊功能的指令。如：TMS320C54x中的FIRS和LMS指令，专门用于完成系数对称的FIR滤波器和LMS算法。2020年2月24日DSP原理及应用15第1章DSP绪论1.2.2DSP芯片的特点6．快速的指令周期由于采用哈佛结构、流水线操作、专用的硬件乘法器、特殊的指令以及集成电路的优化设计，使指令周期可在20ns以下。如：TMS320C54x的运算速度为100MIPS，即100百万条/秒。7．硬件配置强新一代的DSP芯片具有较强的接口功能，除了具有串行口、定时器、主机接口（HPI）、DMA控制器、软件可编程等待状态发生器等片内外设外，还配有中断处理器、PLL、片内存储器、测试接口等单元电路，可以方便地构成一个嵌入式自封闭控制的处理系统。2020年2月24日DSP原理及应用16第1章DSP绪论1.2.2DSP芯片的特点8．支持多处理器结构为了满足多处理器系统的设计，许多DSP芯片都采用支持多处理器的结构。如：TMS320C40提供了6个用于处理器间高速通信的32位专用通信接口，使处理器之间可直接对通，应用灵活、使用方便；9．省电管理和低功耗DSP功耗一般为0.5~4W，若采用低功耗技术可使功耗降到0.25W，可用电池供电，适用于便携式数字终端设备。2020年2月24日DSP原理及应用17第1章DSP绪论1.2.3DSP芯片的分类为了适应数字信号处理各种各样的实际应用，DSP厂商生产出多种类型和档次的DSP芯片。在众多的DSP芯片中，可以按照下列2种方式进行分类。1.按用途分类2.按数据格式分类2020年2月24日DSP原理及应用18第1章DSP绪论1.2.3DSP芯片的分类1.按用途分类按照用途，可将DSP芯片分为通用型和专用型两大类。通用型DSP芯片：一般是指可以用指令编程的DSP芯片，适合于普通的DSP应用，具有可编程性和强大的处理能力，可完成复杂的数字信号处理的算法。专用型DSP芯片：是为特定的DSP运算而设计，通常只针对某一种应用，相应的算法由内部硬件电路实现，适合于数字滤波、FFT、卷积和相关算法等特殊的运算。主要用于要求信号处理速度极快的特殊场合。2020年2月24日DSP原理及应用19第1章DSP绪论1.2.3DSP芯片的分类2．按数据格式分类根据芯片工作的数据格式，按其精度或动态范围，可将通用DSP划分为定点DSP和浮点DSP两类。若数据以定点格式工作的——定点DSP芯片。若数据以浮点格式工作的——浮点DSP芯片。不同的浮点DSP芯片所采用的浮点格式有所不同，有的DSP芯片采用自定义的浮点格式，有的DSP芯片则采用IEEE的标准浮点格式。2020年2月24日DSP原理及应用20第1章DSP绪论1.2.4DSP芯片的应用随着DSP芯片价格的下降，性能价格比的提高，DSP芯片具有巨大的应用潜力。主要应用：1.信号处理2.通信3.语音4.图像处理5.军事6.仪器仪表7.自动控制8.医疗工程9.家用电器10.计算机如：数字滤波、自适应滤波、快速傅氏变换、Hilbert变换、相关运算、频谱分析、卷积、模式匹配、窗函数、波形产生等；如：调制解调器、自适应均衡、数据加密、数据压缩、回波抵消、多路复用、传真、扩频通信、移动通信、纠错编译码、可视电话、路由器等；如：语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、语音邮件、语音存储、文本—语音转换等；如：二维和三维图形处理、图像压缩与传输、图像鉴别、图像增强、图像转换、模式识别、动画、电子地图、机器人视觉等；如：保密通信雷达处理声纳处理导航导弹制导电子对抗全球定位GPS搜索与跟踪情报收集与处理等如：频谱分析、函数发生、数据采集、锁相环、模态分析、暂态分析、石油/地质勘探、地震预测与处理等；如：引擎控制声控发动机控制自动驾驶机器人控制磁盘/光盘伺服控制神经网络控制等如：助听器X-射线扫描心电图/脑电图超声设备核磁共振诊断工具病人监护等如：高保真音响音乐合成音调控制玩具与游戏数字电话/电视高清晰度电视HDTV变频空调机顶盒等如：震裂处理器图形加速器工作站多媒体计算机等2020年2月24日