DSP教案1(简介)讲课用

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1、数字信号处理器原理及应用第一章 数字信号处理器 （ DSP ）简介一. 为什么用DSP二. DSP特点三. DSP的种类四. TI的DSP五. DSP应用领域六. DSP系统开发步骤七. DSP知识平台八. DSP课程内容九. 教学模式十. 参考书主要内容主要内容一、为什么用DSPlDigital Signals Processing 数字信 号处理（方法、技术）lDigital Signals Processor 数字信号 处理器1 1、DSPDSP含义含义作为一个案例研究，我们来考虑数字领域里最通常 的功能：滤波。简单地说，滤波就是对信号进行处理， 以改善其特性。例如，滤波可以从信号里清除

2、噪声或静 电干扰，从而改善其信噪比。为什么要用微处理器，而 不是模拟器件对信号做滤波呢？我们来看看其优越性：l模拟滤波器（或者更一般地说，模拟电路）的性能要 取决于温度等环境因素。而数字滤波器则基本上不受环 境的响。 l数字滤波易于在非常小的宽容度内进行复制，因为其 性能并不取决于性能已偏离正常值的器件的组合。 l一个模拟滤波器一旦制造出来，其特性（例如通带频 率范围）是不容易改变的。使用微处理器来实现数字滤 波器，就可以通过对其重新编程来改变滤波的特性。 2、信号处理方式的比较比较因素 模拟方式 数字方式 修改设计 的灵活性 修改硬件设计 ， 或调整硬件参数改变软 件设置A/D的位 数和计算

3、机字长算法精度元器件精度可靠性和可重复性受环境温度、湿度、噪声 、电磁场等的干扰和影响 大不受这些因素的影响大规模集成尽管已有一些模拟集成电 路，但品种较少、集成度 不高、价格较高DSP器件体积小、功能 强、功耗小、一致性好 、使用方便、性能/价 格比高 实时 性除开电路引入的延时外， 处理是实时 的由计算机的处理速度 决定 高频信号的处理可以处理包括微波毫米波 乃至光波信号按照奈准则的要求， 受S/H、A/D和处理速 度的限制3、一个硬件系统适用于不同的软件4、数字信号处理的实现(1) 在通用的微机上用软件实现。(2)用单片机来实现。(3)利用专门用于信号处理的可编程DSP来实现。(4)利用

4、特殊用途的DSP芯片来实现。(5)用FPGA开发ASIC芯片实现数字信号处理算法 。(6) 在通用的计算机系统中使用加速卡来实现。二、DSP的特点l1、DSP与MCU的比较l2、DSP特点(1)几种微处理器Microprocessor a. 通用处理器（GPP）l采用冯.诺依曼结构，程序和数据的存储空间 合二而一 l8086/286/386/486/Pentium/Pentium II/ Pentium III Pentium lPowerPc 64-bit CPU（SUN Sparc，DEC Alpha, HP） lCISC 复杂指令计算机, RISC 精简指令计算 机 l采取各种方法提高计

5、算速度，提高时钟频率 ，高速总线，多级Cashe，协处理器等 采用冯.诺依曼结构的处理器冯.诺依曼结构的处理器取指令过程b.Single Chip Computer/ Micro Controller Unit（MCU）l除通用CPU所具有的ALU和CU，还有存储 器（RAM/ROM）寄存器，时钟，计数器 ，定时器，串/并口，有的还有A/D， D/A lINTEL MCS/48/51/96（98） lMOTOROLA HCS05/011 c. DSPl采用哈佛结构，程序和数据分开存储 l采用一系列措施保证数字信号的处理速 度，如对FFT的专门优化采用哈佛结构的DSP处理器哈佛结构的指令流的定时

6、关系改进的哈佛结构(2) DSP典型系统2 、 DSP芯片的主要特点l哈佛(Harvard)结构和改进的哈佛结构l专用的硬件乘法器l指令系统的流水线操作l片内外两级存储结构l特殊的DSP指令l快速指令周期DSP的特点l考虑一个数字信号处理的实例，比如有限冲 击响应滤波器（FIR）。用数学语言来说， FIR滤波器是做一系列的点积。取一个输入量 和一个序数向量，在系数和输入样本的滑动 窗口间作乘法，然后将所有的乘积加起来， 形成一个输出样本。l类似的运算在数字信号处理过程中大量地重 复发生，使得为此设计的器件必须提供专门 的支持，促成了了DSP器件与通用处理器（ GPP）的分流。(1) 对密集的乘

7、法运算的支持GPP不是设计来做密集乘法任务的，即使 是一些现代的GPP，也要求多个指令周期来做 一次乘法。而DSP处理器使用专门的硬件来实 现单周期乘法。DSP处理器还增加了累加器寄 存器来处理多个乘积的和。累加器寄存器通 常比其他寄存器宽，增加称为结果bits的额 外bits来避免溢出。同时，为了充分体现专门的乘法-累加硬 件的好处，几乎所有的DSP的指令集都包含有 显式的MAC指令。(2) 存储器结构 l传统上，GPP使用冯.诺依曼存储器结构。这种结构中， 只有一个存储器空间通过一组总线（一个地址总线和一 个数据总线）连接到处理器核。通常，做一次乘法会发 生4次存储器访问，用掉至少四个指令

8、周期。l大多数DSP采用了哈佛结构，将存储器空间划分成两个， 分别存储程序和数据。它们有两组总线连接到处理器核 ，允许同时对它们进行访问。这种安排将处理器存贮器 的带宽加倍，更重要的是同时为处理器核提供数据与指 令。在这种布局下，DSP得以实现单周期的MAC指令。l还有一个问题，即现在典型的高性能GPP实际上已包含两 个片内高速缓存，一个是数据，一个是指令，它们直接 连接到处理器核，以加快运行时的访问速度。从物理上 说，这种片内的双存储器和总线的结构几乎与哈佛结构 的一样了。然而从逻辑上说，两者还是有重要的区别。lGPP使用控制逻辑来决定哪些数据和指令字存储在 片内的高速缓存里，其程序员并不加

9、以指定（也 可能根本不知道）。与此相反，DSP使用多个片内 存储器和多组总线来保证每个指令周期内存储器 的多次访问。在使用DSP时，程序员要明确地控制 哪些数据和指令要存储在片内存储器中。程序员 在写程序时，必须保证处理器能够有效地使用其 双总线。l此外，DSP处理器几乎都不具备数据高速缓存。这 是因为DSP的典型数据是数据流。也就是说，DSP 处理器对每个数据样本做计算后，就丢弃了，几 乎不再重复使用。(3) 零开销循环如果了解到DSP算法的一个共同的特点，即大 多数的处理时间是花在执行较小的循环上，也 就容易理解，为什么大多数的DSP都有专门的 硬件，用于零开销循环。所谓零开销循环是指 处

10、理器在执行循环时，不用花时间去检查循环 计数器的值、条件转移到循环的顶部、将循环 计数器减1。与此相反，GPP的循环使用软件来实现。某些 高性能的GPP使用转移预报硬件，几乎达到与 硬件支持的零开销循环同样的效果。(4 ) 定点计算大多数DSP使用定点计算，而不是使用浮 点。虽然DSP的应用必须十分注意数字的精确 ，用浮点来做应该容易的多，但是对DSP来说 ，廉价也是非常重要的。定点机器比起相应 的浮点机器来要便宜（而且更快）。为了不 使用浮点机器而又保证数字的准确，DSP处理 器在指令集和硬件方面都支持饱和计算、舍 入和移位。(5 ) 专门的寻址方式DSP处理器往往都支持专门的寻址模式， 它

11、们对通常的信号处理操作和算法是很有用 的。例如，模块（循环）寻址（对实现数字 滤波器延时线很有用）、位倒序寻址（对FFT 很有用）。这些非常专门的寻址模式在GPP中 是不常使用的，只有用软件来实现。(6) 执行时间的预测l大多数的DSP应用（如蜂窝电话和调制解调器）都 是严格的实时应用，所有的处理必须在指定的时间 内完成。这就要求程序员准确地确定每个样本需要 多少处理时间。l如果打算用低成本的GPP去完成实时信号处理的任 务，执行时间的预测大概不会成为什么问题，应为 低成本GPP具有相对直接的结构，比较容易预测执 行时间。然而，大多数实时DSP应用所要求的处理 能力是低成本GPP所不能提供的。

12、lDSP对高性能GPP的优势在于，即便是使用了高速缓 存的DSP，哪些指令会放进去也是由程序员（而不 是处理器）来决定的，因此很容易判断指令是从高 速缓存还是从存储器中读取。DSP一般不使用动态 特性，如转移预测和推理执行等。因此，由一段给 定的代码来预测所要求的执行时间是完全直截了当 的。从而使程序员得以确定芯片的性能限制。(7) 定点DSP指令集定点DSP指令集是按两个目标来设计的：l使处理器能够在每个指令周期内完成多个操 作，从而提高每个指令周期的计算效率。 l将存贮DSP程序的存储器空间减到最小（由于 存储器对整个系统的成本影响甚大，该问题 在对成本敏感的DSP应用中尤为重要）。 为了

13、实现这些目标，DSP处理器的指令集通常 都允许程序员在一个指令内说明若干个并行 的操作。例如，在一条指令包含了MAC操作， 即同时的一个或两个数据移动。在典型的例 子里，一条指令就包含了计算FIR滤波器的一 节所需要的所有操作。这种高效率付出的代 价是，其指令集既不直观，也不容易使用（ 与GPP的指令集相比）。lGPP的程序通常并不在意处理器的指令集是否容易使 用，因为他们一般使用象C或C+等高级语言。而对 于DSP的程序员来说，不幸的是主要的DSP应用程序 都是用汇编语言写的（至少部分是汇编语言优化的 ）。这里有两个理由：首先，大多数广泛使用的高 级语言，例如C，并不适合于描述典型的DSP算

14、法。 其次，DSP结构的复杂性，如多存储器空间、多总线 、不规则的指令集、高度专门化的硬件等，使得难 于为其编写高效率的编译器。l即便用编译器将C源代码编译成为DSP的汇编代码， 优化的任务仍然很重。典型的DSP应用都具有大量计 算的要求，并有严格的开销限制，使得程序的优化 必不可少（至少是对程序的最关键部分）。因此， 考虑选用DSP的一个关键因素是，是否存在足够的能 够较好地适应DSP处理器指令集的程序员。(8) 开发工具的要求因为DSP应用要求高度优化的代码，大多数DSP厂 商都提供一些开发工具，以帮助程序员完成其优 化工作。例如，大多数厂商都提供处理器的仿真 工具，以准确地仿真每个指令周

15、期内处理器的活 动。无论对于确保实时操作还是代码的优化，这 些都是很有用的工具。 GPP厂商通常并不提供这样的工具，主要是因为 GPP程序员通常并不需要详细到这一层的信息。 GPP缺乏精确到指令周期的仿真工具，是DSP应用 开发者所面临的的大问题：由于几乎不可能预测 高性能GPP对于给定任务所需要的周期数，从而无 法说明如何去改善代码的性能。l R三、DSP的种类l定点与浮点DSP芯片l通用与专用DSP芯片四、TI的 DSP系列五、DSP应用领域数字峰窝通讯、个人通讯系统、个 人数据处理、数字无绳电话通讯、无线 数据通讯、网络、计算机电话、语音打 包传输、便携Internet音响、Mode、

16、2G/3G手机、数字照相机、IP电话等 等 即使远在火星面对6万年才有一次的机 会，科学家们积极行动 起来从6月开始， 先后有欧洲的“火星快 车”、美国“勇气号” 和“机遇号”等三颗火 星探测器飞往火星，而 日本一颗本已在太空“ 迷失方向”的火星探测 器也在关键时刻及时“ 醒”来，开始了久违的 火星之旅。火星与地球，这一对在星空中遥 遥相望的“兄弟”，迎来6万年来 “最亲密的接触”，在2003年8月 27日这一天，火星距离地球最近 达到55756622(5千多万)公里。勇气号基于VXworks的火星探路者自1997年10月15日发射以来， 经历了7年35亿公里航程的卡 西尼号太空船在2004年7月1日 10时30分进入土星轨道，开始 进行人类有史以来对土星及其 31颗已知卫星最详尽的探测。土星探测“哥伦比亚”号，整个系统的起飞 重量达2000吨，高56米。 “小鹰”号标准排水量为60100吨，满载排水量达81123吨，舰长323.6