DSP课件第一章.ppt
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2024年1月2日,DSP原理及应用,1,西南石油大学电信院,DSP原理及应用,通信工程教研室,2024年1月2日,DSP原理及应用,2,重点:
DSP芯片的特点及种类数的定标的作用及方法定点格式数据的转换TI的三大DSP系列作业:
P15习题1.31.4、1.6(应用范围)、1.12上网收集关于DSP应用系统的实例,了解DSP芯片的主要生产厂商。
2024年1月2日,DSP原理及应用,3,课程学习目标本课程以TI公司的DSP芯片为例,介绍DSP芯片的硬件结构,软件系统、开发流程及开发工具、DSP系统的设计方法。
通过对该课程的学习,了解DSP系统的设计流程,掌握DSP系统的硬件软件设计方法,熟悉DSP系统开发工具的使用。
要求能够根据实际具体的工程任务,选择合适的数字信号处理算法(可先用MATLAB仿真算法),并综合各种因素,选择合适的DSP芯片,进行系统的硬件设计、软件编程,调试验证。
2024年1月2日,DSP原理及应用,4,课程学习方法及参考书目,课程学习方法可与单片机进行对比学习重点放在基本概念,基本方法的学习可结合网上的资源,拓展知识面理论和实践结合,提高动手能力对重点难点,结合实例理解,多加练习参考书目DSP原理及应用李利中国水利水电出版社DSP技术的发展及应用彭启琮高等教育出版社DSP通信工程技术应用周霖国防工业出版社DSP集成开发与应用实例张雄伟电子工业出版社TMS320C54XDSP实用技术汪安民清华大学出版社,DSP原理及应用,5,2024年1月2日,一信号处理方式的比较,信号处理方式的比较,2024年1月2日,DSP原理及应用,6,第1章DSP绪论,1.1数字信号处理概述一什么是DSP数字信号处理(DigitalSignalProcessing,DSP)代表对数字信号进行滤波、变换等处理的基本理论、算法。
通常使用MATLAB等工具软件对算法进行仿真,从理论上提出更高效实用的算法。
数字信号处理器(DigitalSignalProcessor,DSP)代表实现数字信号处理算法的硬件芯片。
用来实时快速地实现各种数字信号处理算法。
(算法实现的硬件平台),2024年1月2日,DSP原理及应用,7,第1章DSP绪论,DSP可代表数字信号处理技术,也可代表数字信号处理器,随着DSP芯片的快速发展,DSP已被公认为是数字信号处理器的代名词。
二数字信号处理的研究内容1算法的研究为各种实时处理的应用提供了算法基础。
2数字信号处理的实现,2024年1月2日,DSP原理及应用,8,第1章DSP绪论,2数字信号处理的实现用硬件、软件或软硬结合的方法来实现各种算法。
在通用的微机上用软件实现。
速度慢,适合算法仿真在通用的计算机系统中使用加速卡来实现。
应用受限用单片机来实现。
只能适合简单算法用通用的可编程DSP芯片实现。
可实现复杂的算法利用特殊用途的DSP芯片来实现。
适合特殊应用用FPGA开发ASIC芯片实现数字信号处理算法。
也是用硬件实现算法,速度快,但无自适应能力,2024年1月2日,DSP原理及应用,9,三DSP器件与单片机微处理器的三个发展方向:
通用CPU、单片机MCU、数字信号处理器DSP。
单片机具有位处理能力,强调控制和事务处理功能。
DSP器件是一种具有高速运算能力的单片机,均为16位以上的处理器,不适合于低档的场合。
总之,DSP器件是运算密集型的,而单片机是事务密集型的。
第1章DSP绪论,2024年1月2日,DSP原理及应用,10,第1章DSP绪论,1.2可编程DSP芯片,数字信号处理器(DSP)是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器,主要用于实时快速实现各种数字信号处理的算法。
数字系统相同硬件平台,2024年1月2日,DSP原理及应用,11,第1章DSP绪论,1.2.1DSP芯片的发展概况,DSP发展历程大致分为三个阶段:
70年代理论先行,80年代产品普及,90年代突飞猛进。
第一阶段DSP的雏形阶段(1980年前后),1978年AMI公司生产出第一片DSP芯片S2811。
1979年美国Intel公司发布了商用可编程DSP器件Intel2920,由于内部没有单周期的硬件乘法器,使芯片的运算速度、数据处理能力和运算精度受到了很大的限制。
运算速度大约为单指令周期200250ns,应用领域仅局限于军事或航空航天部门。
这个时期的代表性器件主要有:
Intel2920(Intel)、PD7720(NEC)、TMS32010(TI)、DSP16(AT&T)、S2811(AMI)、ADSp21(AD)等。
2024年1月2日,DSP原理及应用,12,第1章DSP绪论,1.2.1DSP芯片的发展概况,第二阶段DSP的成熟阶段(1990年前后),这个时期的DSP器件在硬件结构上更适合数字信号处理的要求,能进行硬件乘法、硬件FFT变换和单指令滤波处理,其单指令周期为80100ns。
其存储容量和运算速度成倍提高,为语音处理、图像硬件处理技术的发展奠定了基础。
其应用范围逐步扩大到通信、计算机领域。
这个时期的器件主要有:
TI公司的TMS320C20、30、40、50系列,Motorola公司的DSP5600、9600系列,AT&T公司的DSP32等。
2024年1月2日,DSP原理及应用,13,第1章DSP绪论,1.2.1DSP芯片的发展概况,第三阶段DSP的完善阶段(2000年以后),这一时期各DSP制造商不仅使信号处理能力更加完善,而且使系统开发更加方便、程序编辑调试更加灵活、功耗进一步降低、成本不断下降。
尤其是各种通用外设集成到片上,大大地提高了数字信号处理能力。
这一时期的DSP运算速度可达到单指令周期10ns左右,可在Windows环境下直接用C语言编程,使用方便灵活.使DSP芯片不仅在通信、计算机领域得到了广泛的应用,而且逐渐渗透到人们日常消费领域。
2024年1月2日,DSP原理及应用,14,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。
2024年1月2日,DSP原理及应用,15,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。
2024年1月2日,DSP原理及应用,16,第1章DSP绪论,1采用哈佛结构,
(1)冯诺伊曼(VonNeuman)结构,2024年1月2日,DSP原理及应用,17,冯诺伊曼结构的指令流关系,2024年1月2日,DSP原理及应用,18,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。
2024年1月2日,DSP原理及应用,19,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,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,2024年1月2日,DSP原理及应用,20,哈佛结构的指令流的定时关系,采用哈佛结构,程序和数据分开存储,各有各的地址总线和数据总线,使取指令和取数据可同时进行,2024年1月2日,DSP原理及应用,21,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,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,这样在一个机器周期内可以完成如下操作:
从程序存储器中取一条指令;,从数据存储器中读两个操作数;,向数据存储器写一个操作数。
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。
2024年1月2日,DSP原理及应用,22,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。
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:
2024年1月2日,DSP原理及应用,23,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。
2024年1月2日,DSP原理及应用,24,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。
2024年1月2日,DSP原理及应用,25,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0.54W,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。
2024年1月2日,DSP原理及应用,26,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3种方式进行分类。
1.按基础特性分类2.按用途分类3.按数据格式分类,2024年1月2日,DSP原理及应用,27,第1章DSP绪论,1.2.3DSP芯片的分类,1按基础特性分类,这种分类是依据DSP芯片的工作时钟和指令类型进行的。
可分为静态DSP芯片和一致性DSP芯片。
如果DSP芯片在某时钟频率范围内的任何频率上都能正常工作,除计算速度有变化外,没有性能的下降,这类DSP芯片一般称之为静态DSP芯片。
例如,TI公司的TMS320系列芯片、日本OKI电气公司的DSP芯片都属于这一类芯片。
如果有两种或两种以上的DSP芯片,它们的指令集和相应的机器代码及管脚结构相互兼容,则这类DSP芯片被称之为一致性的DSP芯片。
例如,TI公司的TMS320C54x。
2024年1月2日,DSP原理及应用,28,第1章DSP绪论,1.2.3DSP芯片的分类,2.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。
TI公司的一系列DSP芯片属于通用型DSP片,本课程主要介绍通用型DSP。
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。
如Motorola公司的DSP56200,Zoran公司的ZR34881,Inmos公司的IMSA100等就属于专用型DSP芯片。
2024年1月2日,DSP原理及应用,29,第1章DSP绪论,1.2.3DSP芯片的分类,3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。
定点DSP芯片,精度和范围是不能同时兼顾的。
定点DSP是主流产品,成本低,对存储器要求低、耗电少,开发相对容易,但设计中必须考虑溢出问题。
用在精度要求不太高的场合。
浮点DSP芯片,精度高、动态范围大,产品相对较少,复杂成本高。
但不必考虑溢出的问题。
用在精度要求较高的场合。
2024年1月2日,DSP原理及应用,30,1.2.4DSP芯片的数据格式1定点DSP表示方法1)整数表示法最高位是符号位,0代表正数,1代表负数其余位以二进制的补码形式表示数值,小数点在D0位用于控制操作、地址计算、及其它非信号处理应用下表中S,87,第1章DSP绪论,2024年1月2日,DSP原理及应用,31,2)小数表示法最高位是符号位,0代表正数,1代表负数其余位以二进制的补码形式表示数值,小数点在Dn1位。
用于数字和各种信号处理算法的计算中下表中S16位TMS320C54X是采用的是小数点在D15位,0.875,第1章DSP绪论,2024年1月2日,DSP原理及应用,32,2数的定标,对DSP芯片而言,参与数值运算的数就是16位的整型数。
但在许多情况下,数学运算过程中的数不一定都是整数。
那么,DSP芯片是如何处理小数的呢?
这其中的关键就是由程序员来确定一个数的小数点处于16位中的哪一位,这就是数的定标。
通过设定小数点在16位数中的不同位置,就可以表示不同大小和不同精度的小数了。
第1章DSP绪论,2024年1月2日,DSP原理及应用,33,数的定标有Qn表示法或Qm.n(Sm.n)表示法两种。
数的总字长:
m+n+11位符号位m表示数的2的补码的整数部分的位数n表示数的2的补码的小数部分的位数若小数点设定的位置不同,它所表示的数也就不同。
例:
用Q15.0表示,16进制数2000H8192用Q0.15表示,16进制数2000H0.25正数:
补码=原码负数:
补码=原码取反1例:
用Q15.0表示二进制数0010000000000011b8195二进制数1111111111111100b-4,第1章DSP绪论,2024年1月2日,DSP原理及应用,34,2024年1月2日,DSP原理及应用,35,从表中可看出:
n越大,数值范围越小,但精度越高;相反,n越小,数值范围越大,但精度就越低。
例如:
Q15.0的数值范围是-32768到+32767,其精度为1而Q0.15的数值范围为-1到0.9999695,精度为1/32768=0.00003051。
对定点数而言,数值范围与精度是一对矛盾,一个变量要想能够表示比较大的数值范围,必须以牺牲精度为代价;而想提高精度,则数的表示范围就相应地减小。
在实际的定点算法中,为了达到最佳的性能,须充分考虑到这一点,在满足精度要求下保证计算结果不溢出。
2024年1月2日,DSP原理及应用,36,3定点格式数据的转换,在运算中需将十进制数表示成Qm.n的形式。
当两个不同定点格式的数进行加减运算时,需将其转换成相同的Qm.n形式。
1)十进制转换成Qm.n形式先将数乘以变成整数,再将整数转换成相应的Qm.n形式例:
将y=0.625转换成Q0.15和Q3.12的形式,Q0.15的形式Q3.12的形式,第1章DSP绪论,2024年1月2日,DSP原理及应用,37,2)不同Qm.n形式之间的转换,不同Qm.n形式的数进行加减运算时,通常将动态范围小的数据格式转换成动态范围大的数据格式。
即n大的数据格式向n小的数据格式转换。
方法:
将n大的数向右移相差的位数,这时原数低位被移出,高位则进行符号扩展。
例x=5.625(Q3.12)y=0.625(Q0.15),第1章DSP绪论,2024年1月2日,DSP原理及应用,38,
(1)x、y均为正数x=5.625=5A00H(Q3.12)y=0.625=5000H(Q0.15)y=0.625=5000H0101000000000000B(Q0.15)y=0.625=0A00H=(Q3.12)x+y=5A00H+0A00H=0101101000000000B+0000101000000000B=0110010000000000B=6400H=6.25(Q3.12)
(2)x为正数,y为负数(原码取反加1,符号位除外)y=0.625=B000H1011000000000000B(Q0.15)y=0.625=F600H=(Q3.12)x+y=5A00H+F600H=5000H=5(Q3.12),0000101000000000B,1111011000000000B,2024年1月2日,DSP原理及应用,39,NOTE1:
在右移过程中,动态范围小的数精度要有所损失2:
正数在进行格式变换需要右移时,符号位扩展高位补0。
负数在进行格式变换需要右移时,符号位扩展高位补13:
一旦数据格式选定后,就必须保证整个运算过程中,数据不会溢出4:
为了保证数据不溢出,在数据参加运算前,估计数据及其结果的动态范围,选择合适的格式对数据进行规格化,将运算后的结果反规格化。
例:
100个0.5相加,若采用Q0.15则会溢出为1,可先0.5规格化为0.005,最后将结果0.5反规格化为50。
2024年1月2日,DSP原理及应用,40,5:
一般的定点DSP芯片都设有溢出保护功能,一旦出现溢出,则累加器ACC的结果为最大的饱和值(上溢为7FFFH32767,下溢为8000H32767)当加法或加法的结果超过16位表示范围时,并且需要保证运算精度时,则必须保持32位结果。
如果程序中是按照16位数进行运算的,则超过16位实际上就是出现了溢出。
如果不采取适当的措施,则数据溢出会导致运算精度的严重恶化。
例:
X=32766D=0111111111111110BY=3D=0000000000000011BX+Y=1000000000000001B=32767实际:
X+Y=3276932767,故溢出,溢出保护为7FFFH32767,从而避免从正32769变成负32767的灾难性后果。
2024年1月2日,DSP原理及应用,41,二、DSP的应用举例,2024年1月2日,DSP原理及应用,42,DSP原理及应用,43,2024年1月2日,应用实例,移动电话,2024年1月2日,DSP原理及应用,44,IP电话(voiceoverIP),2024年1月2日,DSP原理及应用,45,机顶盒(STB)凡包含增强电视机功能的所有电子设备都可称为STB,2024年1月2日,DSP原理及应用,46,第1章DSP绪论,1.3DSP系统,1.3.1DSP系统的构成,一个典型的DSP系统应包括抗混叠滤波器、数据采集A/D转换器、数字信号处理器DSP、D/A转换器和低通滤波器等组成。
2024年1月2日,DSP原理及应用,47,第1章DSP绪论,1.3.3DSP系统的设计过程,DSP应用系统的设计过程如图所示。
根据需求写出任务书确定设计目标,算法研究和系统模拟实现定义系统性能指标,选择DSP芯片和外围芯片,硬件设计,硬件调试,软件设计,软件调试,系统集成和测试,设计步骤分几个阶段:
(1)明确设计任务,确定设计目标
(2)算法模拟,确定性能指标(3)选择DSP芯片和外围芯片(4)设计实时的DSP应用系统(5)硬件和软件调试(6)系统集成和测试,2024年1月2日,DSP原理及应用,48,算法模拟,确定性能指标将设计任务书转换为量化的技术指标,系统采样频率,信号频率,最复杂的算法所需最大时间,对实时程度的要求,片内、外RAM的容量,数量及程序的长短,16、32位定点、浮点运算,系统所要求的精度,输入输出端口要求,计算、控制,选定DSP芯片型号,2024年1月2日,DSP原理及应用,49,软件设计框图,2024年1月2日,DSP原理及应用,50,第1章DSP绪论,1.3.4DSP芯片的选择,在进行DSP系统设计时,选择合适的DSP芯片是非常重要的一个环节。
通常依据系统的运算速度、运算精度和存储器的需求等来选择DSP芯片。
一般来说,选择DSP芯片时应考虑如下一些因素。
1DSP芯片的运算速度2DSP芯片的价格3DSP芯片的运算精度4DSP芯片的硬件资源,5DSP芯片的开发工具6DSP芯片的功耗7其它因素,2024年1月2日,DSP原理及应用,51,第1章DSP绪论,1DSP芯片的运算速度最重要的性能指标,决定整个系统的实时性问题DSP速度一般用MIPS或FLOPS表示,即百万次/秒。
根据对处理速度的要求选择适合的器件。
在满足要求的前提下,一般选择处理速度不要过高,速度高的DSP,系统实现也较困难。
DSP芯片的运算速度表示指令周期:
即执行一条指令所需的时间,为主频的倒数MAC时间:
即一次乘法加上一次加法的时间FFT执行时间:
即运行一个N点FFT程序所需的时间MIPS:
即每秒执行百万条指令MOPS:
即每秒执行百万次操作MFLOPS:
即每秒执行百万次浮点操作BOPS:
即每秒执行十亿次操作,2024年1月2日,DSP原理及应用,52,TMS320LC549-80在主频为80MHz时的指令周期为12.5nsTMS320LC549-80可在一个指令周期内完成一次乘法和加法操作,其MAC时间就是12.5nsTMS320LC549-80的处理能力为80MIPS(百万条指令),即每秒可执行八千万条指令TMS320C40的运算能力为275MOPS(百万次操作)TMS320C31在主频为40MHz时的处理能力为40MFLOPS(百万次浮点操作)TMS320C80的处理能力为2BOPS(十亿次操作)DSP是运算型的芯片,在系统中是专门完成算法的运算单元,基本不做其他事务型处理。
这样才能充分发挥DSP芯片的优点,获得很高的运算速度,提高系统的整体性能。
第1章DSP绪论,2024年1月2日,DSP原理及应用,53,第1章DSP绪论,1.3.4DSP芯片的选择,2DSP芯片的价格,一般定点DSP的成本会比浮点DSP的要低,速度也较快。
要获得低成本的DSP系统,尽量用定点算法,用定点DSP。
民品,性能价格比敏感型;工业品,功能敏感型;军品,可靠性敏感型。
3DSP芯片的运算精度,运算精度取决于DSP芯片的字长。
定点DSP芯片的字长通常为16位和24位。
浮点DSP芯片的字长一般为32位。
2024年1月2日,DSP原理及应用,54,第1章DSP绪论,4DSP芯片的硬件资源,DSP芯片的硬件资源主要包括:
片内RAM、ROM的数量,外部可扩展的程序和数据空间,总线接口,I/O接口等。
不同的DSP芯片所提供的硬件资源是不相同的,应根据系统的实际需要选择。
程序空间一般不会有问题,关键是数据空间是否满足。
5DSP芯片的开发工具,最好
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- DSP 课件 第一章