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‘贰’ 什么是DSP

dsp
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基于dsp的线路应用数字信号处理(Digital Signal Processing，简称DSP)是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。数字信号处理是一种通过使用数学技巧执行转换或提取信息，来处理现实信号的方法，这些信号由数字序列表示。在过去的二十多年时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。德州仪器、Freescale等半导体厂商在这一领域拥有很强的实力。

目录

DSP微处理器DSP优点
DSP缺点
DSP典型应用框图
DSP的开发工具
DSP系统的设计过程
DSP算法及芯片分类
DSP技术的应用基于DSP的智能视频监控系统
基于DSP的语音实时变速系统
DSP发展轨迹
DSP未来发展
其他DSP尺寸稳定型聚酯纤维
Windows系统DSP
文件扩展名：DSP
磷酸氢二钠：DSP
dsp单身派
DSP舞团
DSP预警卫星系统
DSP 腹泻型贝类毒素
DSP 需求方平台
DSP 戴尔服务提供商DSP微处理器 DSP优点
DSP缺点
DSP典型应用框图
DSP的开发工具
DSP系统的设计过程
DSP算法及芯片分类
DSP技术的应用 基于DSP的智能视频监控系统
基于DSP的语音实时变速系统
DSP发展轨迹
DSP未来发展
其他
DSP尺寸稳定型聚酯纤维 Windows系统DSP 文件扩展名：DSP 磷酸氢二钠：DSP dsp单身派 DSP舞团 DSP预警卫星系统 DSP 腹泻型贝类毒素DSP 需求方平台DSP 戴尔服务提供商展开 编辑本段DSP微处理器
DSP（digital signal processor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号。再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。 DSP微处理器（芯片）一般具有如下主要特点： （1）在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法； （2）程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据； （3）片内具有快速RAM，通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问； （4）具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持； （5）快速的中断处理和硬件I/O支持； （6）具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器； （7）可以并行执行多个操作； （8）支持流水线操作，使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。 当然，与通用微处理器相比，DSP微处理器（芯片）的其他通用功能相对较弱些。
DSP优点
对元件值的容限不敏感，受温度、环境等外部因素影响小； 容易实现集成；VLSI 可以分时复用，共享处理器； 方便调整处理器的系数实现自适应滤波； 可实现模拟处理不能实现的功能：线性相位、多抽样率处理、级联、易于存储等； 可用于频率非常低的信号。
DSP缺点
需要模数转换； 受采样频率的限制，处理频率范围有限； 数字系统由耗电的有源器件构成，没有无源设备可靠。 但是其优点远远超过缺点。
编辑本段DSP典型应用框图
如右图所示
[1]
编辑本段DSP的开发工具
数字信号处理器（DSP）作为一种可编程专用芯片，是数字信号处理理论实用化过程的重要技术工具，在语音处理、图像处理等技术领域得到了广泛的应用。但对于算法设计人员来讲，利用汇编语言或C 语言进行DSP 功能开发，具有周期长、效率低的缺点，不利于算法验证和产品的快速开发。 由MathWorks 公司和TI 公司联合开发的DSPMATLAB Link for CCS Development Tools（简称CCSLink）是MATLAB6.5 版本（Release13）中增加的一个全新的工具箱，它提供了MATLAB、CCS 和DSP 目标板的接口，利用此工具可以像操作MATLAB变量一样来操作DSP 器件的存储器和寄存器，使开发人员在MATLAB 环境下完成对DSP 的操作，从而极大地提高DSP 应用系统的开发进程。 MATLAB 具有强大的分析、计算和可视化功能，利用MATLAB 提供的数十个专业工具箱，可以方便、灵活地实现对自动控制、信号处理、通信系统等的算法分析和仿真，是算法设计人员和工程技术人员必不可少的软件工具。
编辑本段DSP系统的设计过程
DSP系统的设计还没有非常好的正规设计方法。 在设计DSP系统之前，首先必须根据应用系统的目标确定系统的性能指标、信号处理 的要求，通常可用数据流程图、数学运算序列、正式的符号或自然语言来描述。第二步是根据系统的要求进行高级语言的模拟。一般来说，为了实现系统的最终目标， 需要对输入的信号进行适当的处理，而处理方法的不同会导致不同的系统性能，要得到 最佳的系统性能，就必须在这一步确定最佳的处理方法，即数字信号处理的算法（Algo rithm），因此这一步也称算法模拟阶段。例如，语音压缩编码算法就是要在确定的压缩比条件下，获得最佳的合成语音。算法模拟所用的输入数据是实际信号经采集而获得的，通常以计算机文件的形式存储为数据文件。如语音压缩编码算法模拟时所用的语音信 号就是实际采集而获得并存储为计算机文件形式的语音数据文件。有些算法模拟时所用的输入数据并不一定要是实际采集的信号数据，只要能够验证算法的可行性，输入假设的数据也是可以的。 在完成第二步之后，接下来就可以设计实时DSP系统，实时DSP系统的设计包括硬件设计和软件设计两个方面。硬件设计首先要根据系统运算量的大小、对运算精度的要求、系统成本限制以及体积、功耗等要求选择合适的DSP芯片。然后设计DSP芯片的外围电路及其他电路。软件设计和编程主要根据系统要求和所选的DSP芯片编写相应的DSP汇编程序，若系统运算量不大且有高级语言编译器支持，也可用高级语言（如C语言）编程。由于现有的高级语言编译器的效率还比不上手工编写汇编语言的效率，因此在实际应用系统中常常采用高级语言和汇编语言的混合编程方法，即在算法运算量大的地方，用手工编写的方法编写汇编语言，而运算量不大的地方则采用高级语言。采用这种方法，既可缩短软件开发的周期，提高程序的可读性和可移植性，又能满足系统实时运算的要求。DSP硬件和软件设计完成后，就需要进行硬件和软件的调试。软件的调试一般借助于DSP开发工具，如软件模拟器、DSP开发系统或仿真器等。调试DSP算法时一般采用比较实时结果与模拟结果的方法，如果实时程序和模拟程序的输入相同，则两者的输出应该一致。应用系统的其他软件可以根据实际情况进行调试。硬件调试一般采用硬件仿真器进行调试，如果没有相应的硬件仿真器，且硬件系统不是十分复杂，也可以借助于一般的工具进行调试。 系统的软件和硬件分别调试完成后，就可以将软件脱离开发系统而直接在应用系统上运行。当然，DSP系统的开发，特别是软件开发是一个需要反复进行的过程，虽然通过算法模拟基本上可以知道实时系统的性能，但实际上模拟环境不可能做到与实时系统环境完全一致，而且将模拟算法移植到实时系统时必须考虑算法是否能够实时运行的问题。如果算法运算量太大不能在硬件上实时运行，则必须重新修改或简化算法。[2]
编辑本段DSP算法及芯片分类
DSP运算的基本类型是乘法和累加(MAC)运算，对于卷积、相关、滤波和FFT基本上都是这一类运算。这样的运算可以用通用机来完成，但受到其成本和结构的限制不可能有很高的实时处理能力。 DSP运算的特点是寻址操作。数据寻址范围大，结构复杂但很有规律。例如FFT运算，它的蝶形运算相关节点从相邻两点直至跨越N/2间隔的地址范围，每次变更都很有规律，级间按一定规律排列，虽然要运算log2N遍，但每级的地址都可以预测，也就是寻址操作很有规律而且可以预测。这就不同于一般的通用机，在通用机中对数据库的操作，具有很大的随机性，这种随机寻址方式不是信号处理器的强项。 无论是专用的DSP芯片或通用DSP芯片在结构考虑上都能适应DSP运算的这些特点。而专用芯片在结构上考虑的更加专业化，更为合理，因而有更高的运算速度。 DSP芯片按用途或构成分类可以分为下列几种类型： 为不同算法而专门设计的专用芯片：例如用于做卷积/相关并具有横向滤波器结构，INMOS公司的A100、A110；HARRIS公司的HPS43168；PLESSYGEC公司的PDSP16256等。用于做FFT，Austek公司的A41102，PLESSYGEC公司的PDSP16150等。这些都是为做FIR、IIR、FFT运算而设计的，因而运算速度高，但是具有有限的可编程能力，灵活性差。 为某种目的应用专门设计系统，即ASIC系统。它只涉及一种或一种以上自然类型数据的处理，例如音频、视频、语音的压缩和解压，调制/解调器等。其内部都是由基本DSP运算单元构建，包括FIR、IIR、FFT、DCT，以及卷积码的编/解码器及RS编/解码器等。其特点是计算复杂而且密集，数据量、运算量都很大。 积木式结构：它是由乘法器、存储器、控制电路等单元逻辑电路搭接而成，这种结构方式也称为硬连线逻辑电路。它是一种早期实现方法，具有成本低、速度高等特点，由于是硬连接因而没有可编程能力。目前主要用于接收机的前端某些高频操作中。 用FPGA（现场可编程陈列）实现DSP的各种功能。实质上这也是一种硬连接逻辑电路，但由于有现场可编程能力，允许根据需要迅速重新组合基础逻辑来满足使用要求，因而更加灵活，而且比通用DSP芯片具有更高的速度。一些大的公司如Xinlinx、Altera也正把FPGA产品扩展到DSP应用中去。 通用可编程DSP芯片：这是目前用得最多的数字信号处理应用器件 片上系统Soc(SystemonChip)，这是数字化应用及微电子技术迅速发展的产物，是下一代基于DSP产品的主要发展方向之一。它把一种应用系统集成在一个芯片上。通常，为满足系统的性能要求和提高功率效率，会把DSP和MCU的多处理器处理平台集成在一起。图1是由TI公司推出的开放多媒体应用平台（OMAP），用来支持2.5G和3G应用而设计的处理器体系结构，它支持语音、音频、图像和视频信号处理应用的各种性能。其中关键器件有：低功耗的DSP芯片，用来做媒体处理；MCU用来支持应用操作系统及以控制为核心的应用处理；MTC是内存和流量控制器，确保处理器能高效访问外部存储区，避免产生瓶颈现象，提高整个平台的处理速度。[3]
编辑本段DSP技术的应用
语音处理：语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、语音邮件、语音储存等。 图像/图形：二维和三维图形处理、图像压缩与传输、图像识别、动画、机器人视觉、多媒体、电子地图、图像增强等。 军事：保密通信、雷达处理、声呐处理、导航、全球定位、跳频电台、搜索和反搜索等。 仪器仪表：频谱分析、函数发生、数据采集、地震处理等。 自动控制：控制、深空作业、自动驾驶、机器人控制、磁盘控制等。 医疗：助听、超声设备、诊断工具、病人监护、心电图等。 家用电器：数字音响、数字电视、可视电话、音乐合成、音调控制、玩具与游戏等。 生物医学信号处理举例： CT机示例
CT：计算机X射线断层摄影装置。（其中发明头颅CT英国EMI公司的豪斯菲尔德获诺贝尔奖。） CAT：计算机X射线空间重建装置。出现全身扫描，心脏活动立体图形，脑肿瘤异物，人体躯干图像重建。 心电图分析。
基于DSP的智能视频监控系统
传统的视频监视系统是简单的非智能闭路电视（CCTV）系统，其缺点十分明显。这样的系统或者需要安保人员实时监视画面以捕捉关键事件，或者需要在事后对视频记录进行回放并进行人工分析。耗时耗力，成本高而效率低。近几年，DSP在智能视频监控系统方面的应用不断完善，正在逐渐取代传统的模拟非智能系统。 iSuppli公司2006年的一份分析报告曾指出，IP视频监控系统市场到2010年将增长近十倍。IP监控的创新技术之一是“智能摄像机”，它拥有强大的数字信号处理器，能探测威胁并触发自动响应。可见，DSP芯片是智能监控的核心。
基于DSP的语音实时变速系统
在外语多媒体教学中，要求对语速进行快慢控制，以适应不同程度学生的需求。然而，传统的语音变速产品往往在教师改变语速的同时，也改变了原说话者的语调，不能达到教学的真正目的。因此，语音变速系统应当具备调整语速的同时，还需要保证原说话者语调保持不变的特点。基于DSP（TMS320C5409）的语音实时变速系统能够任意调整语音语速，达到外语多媒体教学的需求。
编辑本段DSP发展轨迹
DSP产业在约40年的历程中经历了三个阶段：第一阶段，DSP意味着数字信号处理，并作为一个新的理论体系广为流行。随着这个时代的成熟，DSP进入了发展的第二阶段，在这个阶段，DSP代表数字信号处理器，这些DSP器件使我们生活的许多方面都发生了巨大的变化。接下来又催生了第三阶段，这是一个赋能（enablement）的时期，我们将看到DSP理论和DSP架构都被嵌入到SoC类产品中。” 第一阶段，DSP意味着数字信号处理。80年代开始了第二个阶段，DSP从概念走向了产品，TMS32010所实现的出色性能和特性备受业界关注。方进先生在一篇文章中提到，新兴的DSP业务同时也承担着巨大的风险，究竟向哪里拓展是生死攸关的问题。当设计师努力使DSP处理器每MIPS成本降到了适合于商用的低于10美元范围时，DSP在军事、工业和商业应用中不断获得成功。到1991年，TI推出价格可与16位微处理器不相上下的DSP芯片，首次实现批量单价低于5美元，但所能提供的性能却是其5至10倍。到90年代，多家公司跻身DSP领域与TI进行市场竞争。TI首家提供可定制 DSP——cDSP，cDSP 基于内核 DSP的设计可使DSP具有更高的系统集成度，大大加速了产品的上市时间。同时，TI瞄准DSP电子市场上成长速度最快的领域。到90年代中期，这种可编程的DSP器件已广泛应用于数据通信、海量存储、语音处理、汽车电子、消费类音频和视频产品等等，其中最为辉煌的成就是在数字蜂窝电话中的成功。这时，DSP业务也一跃成为TI最大的业务，这个阶段DSP每MIPS的价格已降到10美分到1美元的范围。21世纪DSP发展进入第三个阶段，市场竞争更加激烈，TI及时调整DSP发展战略全局规划，并以全面的产品规划和完善的解决方案，加之全新的开发理念，深化产业化进程。成就这一进展的前提就是DSP每MIPS价格目标已设定为几个美分或更低。
编辑本段DSP未来发展
1、数字信号处理器的内核结构进一步改善，多通道结构和单指令多重数据（SIMD）、特大指令字组（VLIM）将在新的高性能处理器中将占主导地位，如Analog Devices的 ADSP-2116x。 ADSP产品
2、DSP 和微处理器的融合： 微处理器是低成本的，主要执行智能定向控制任务的通用处理器能很好执行智能控制任务，但是数字信号处理功能很差。而DSP的功能正好与之相反。在许多应用中均需要同时具有智能控制和数字信号处理两种功能，如数字蜂窝电话就需要监测和声音处理功能。因此，把DSP和微处理器结合起来，用单一芯片的处理器实现这两种功能，将加速个人通信机、智能电话、无线网络产品的开发，同时简化设计，减小PCB体积，降低功耗和整个系统的成本。例如，有多个处理器的Motorola公司的DSP5665x，有协处理器功能的Massan公司FILU-200，把MCU功能扩展成DSP和MCU功能的TI公司的TMS320C27xx以及Hitachi公司的SH-DSP，都是DSP和MCU融合在一起的产品。互联网和多媒体的应用需要将进一步加速这一融合过程。 3、DSP 和高档CPU的融合： 大多数高档GPP如Pentium 和PowerPC都是SIMD指令组的超标量结构，速度很快。LSI Logic 公司的LSI401Z采用高档CPU的分支预示和动态缓冲技术，结构规范，利于编程，不用担心指令排队，使得性能大幅度提高。Intel公司涉足数字信号处理器领域将会加速这种融合。 4、DSP 和SOC的融合： SOC
SOC(System-On-Chip）是指把一个系统集成在一块芯片上。这个系统包括DSP 和系统接口软件等。比如Virata公司购买了LSI Logic公司的ZSP400处理器内核使用许可证，将其与系统软件如USB、10BASET、以太网、UART、GPIO、HDLC等一起集成在芯片上，应用在xDSL上，得到了很好的经济效益。因此，SOC芯片近几年销售很好，由1998年的1.6亿片猛增至1999年的3.45亿片。1999年，约39%的SOC产品应用于通讯系统。今后几年，SOC将以每年31%的平均速度增长，到2004年将达到13亿片。毋庸置疑，SOC将成为市场中越来越耀眼的明星。 5、DSP 和FPGA的融合： FPGA是现场编程门阵列器件。它和DSP集成在一块芯片上，可实现宽带信号处理，大大提高信号处理速度。据报道，Xilinx公司的Virtex-II FPGA对快速傅立叶变换（FFT）的处理可提高30倍以上。它的芯片中有自由的FPGA可供编程。Xilinx公司开发出一种称作Turbo卷积编译码器的高性能内核。设计者可以在FPGA中集成一个或多个Turbo内核，它支持多路大数据流，以满足第三代（3G)WCDMA无线基站和手机的需要，同时大大 WCDMA无线基站
节省开发时间，使功能的增加或性能的改善非常容易。因此在无线通信、多媒体等领域将有广泛应用。

‘叁’ 关于自控系统的问题

凯信技术之家。。关于计算机 电子 通信 网络 自动控制的也有很多

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