DSP技术的特点及应用
1.2 DSP系统的特点
第1章DSP概述1.2 DSP系统的特点一、教学目标1、掌握DSP系统的特点。
2、DSP系统的应用领域3、DSP产品的现状二、教学重点难点重点：了解DSP系统的特点。
难点：掌握DSP系统的特点。
三、教学内容1、DSP系统的主要特点（1）普遍采用数据总线和程序总线分离的哈佛结构，允许取指令和执行指令进行全部重叠进行；可直接在程序和数据空间之间进行信息传送，减少访问冲突，从而获得高速运算能力。
（2）大多采用流水技术，即每条指令都由片内多个功能单元分别完成取指、译码、取数、执行等步骤，从而在不提高时钟频率的条件下减少了每条指令的执行时间。
DSP通常有三级以上的流水线。
（3）在每个时钟周期执行多个操作。
针对滤波、相关、矩阵运算等需要大量乘法累加运算的特点，DSP大都配有独立的乘法器和加法器，使得在同一周期内可以完成相乘、累加两个运算。
有的DSP可以同时进行乘、加、减运算，大大加快了FFT的蝶形运算速度。
（4）片内有多种总线可以同时进行取指令和多个数据存取操作，并且有辅助寄存器用于寻址，它们可以在当前访问前/后自动修改内容以指向下一个要访问的地址（自动变址），并且支持循环寻址和位反序寻址。
（5）具有软、硬件等待功能，能与各种存储器接口。
（6）许多DSP芯片带有DMA通道控制器，以及串行通信口等，配合片内多总线结构，数据块传送速度大大提高。
（7）具有功能强大的DSP指令，如乘法指令（MPY）、倍乘累加指令（MAC）等。
2、DSP系统的应用领域（1）通用数字信号处理：数字滤波、卷积、相关、FFT、自适应滤波、波形发生等。
（2）通信领域：高速调制解调器、编/译码器、传真、程控交换机、卫星通信、IP电话等。
（3）语音处理：语音识别、合成、矢量编码、语音信箱等。
（4）自动控制：磁盘、光盘、发动机控制等。
（5）仪器仪表：测量数据谱分析、自动监测及分析、暂态分析等。
（6）图形/图像处理：三维图像变换、模式识别、图像增强等。
dsp芯片特点
dsp芯片特点DSP（Digital Signal Processor）芯片是一种专用的数字信号处理器，具有以下特点：1. 高性能和低功耗：DSP芯片采用了高度优化的架构和算法，在较小的体积内实现了强大的计算能力，能够高效地执行复杂的数字信号处理任务。
同时，DSP芯片还具有低功耗的特点，能够在电池供电的设备中提供长时间的使用。
2. 并行计算能力：DSP芯片采用了多核处理器的设计，能够同时执行多个并行的运算任务，大大提高了处理效率。
这对于实时处理要求较高的应用，如语音识别、图像处理等，非常有益。
3. 高效的浮点运算：DSP芯片通常内置了高精度的浮点运算单元，能够进行复杂的浮点运算。
这使得DSP芯片在音频、视频、通信等领域得到广泛应用，能够实现高质量的信号处理和编解码。
4. 丰富的外设接口：DSP芯片通常具有丰富的外设接口，可以与各种传感器、存储器、通信设备等进行连接和通信。
这使得DSP芯片在多种应用环境下能够方便地进行数据采集、传输和处理。
5. 可编程性强：DSP芯片具有很高的可编程性，可以根据具体的应用需求进行定制化的编程和算法开发。
这使得DSP芯片具有很大的灵活性和适应性，能够应对各种不同的信号处理任务。
6. 实时性强：DSP芯片具有高效的数据处理和响应能力，能够实时地处理输入数据并输出结果。
这使得DSP芯片在很多实时信号处理领域得到广泛应用，如音频信号处理、语音识别、雷达信号处理等。
7.低延迟：DSP芯片具有低延迟的特点，能够在极短的时间内完成信号处理任务。
这使得DSP芯片在要求实时性和快速响应的应用中得到广泛使用，如视频编解码、通信系统等。
8. 强大的算法支持：DSP芯片通常具有丰富的算法库，涵盖了音频、视频、通信等多个领域的处理算法。
这使得开发人员能够借助DSP芯片的算法库快速开发出高性能的信号处理应用。
总结起来，DSP芯片具有高性能、低功耗、并行计算能力、高效的浮点运算、丰富的外设接口、可编程性强、实时性强、低延迟以及强大的算法支持等特点。
dsp芯片的特点
dsp芯片的特点数字信号处理（DSP）芯片是一种专门用于实现数字信号处理算法的集成电路。
它的特点有以下几个方面：1. 高度集成：DSP芯片集成了大量的数字信号处理器核心、内存、输入输出接口等功能模块，使得整个系统具备了高度的集成度。
这样可以在一个芯片上实现多个功能，降低了系统的成本和复杂度。
2. 高性能和低功耗：DSP芯片采用了高性能的处理器核心和高速的内存，使得它在处理高速数字信号时具备了较高的计算能力和数据处理能力。
同时，DSP芯片还采用了低功耗设计，能够在大量的运算任务下保持较低的功耗，延长设备的使用寿命。
3. 多功能性：DSP芯片具备丰富的功能模块和接口，可以适应不同的应用场景。
它可以同时支持多种数字信号处理算法，例如滤波、变换、编码解码等。
同时，它还可以实现多种数据输入输出方式，可以连接各种传感器和执行器，实现与外部设备的数据交互。
4. 高可靠性：DSP芯片具备高可靠性的特点，它采用了可靠的工艺和设计，具备良好的抗干扰能力和抗电磁干扰能力。
同时，DSP芯片还具备自动故障检测和修复功能，可以在出现故障时自动进行处理，保证系统的正常运行。
5. 易于编程和开发：DSP芯片提供了丰富的软件开发工具和编程接口，可以方便地进行程序编写和算法开发。
开发人员可以使用高级语言或者汇编语言进行程序编写，同时还可以使用各种开发工具进行调试和测试。
6. 低成本：由于DSP芯片的大规模集成和标准化设计，使得其制造成本相对较低。
这使得DSP芯片可以在各种应用场景中得到广泛的应用，包括消费电子产品、通信设备、工业自动化等领域。
7. 灵活性：DSP芯片具备较高的灵活性，可以根据不同的应用需求进行定制设计。
开发人员可以根据具体的算法和性能需求进行选择和配置，实现最佳的性能和成本之间的平衡。
总之，DSP芯片作为一种专门用于实现数字信号处理算法的集成电路，具备高度集成、高性能和低功耗、多功能性、高可靠性、易于编程和开发、低成本和灵活性等特点，使得它在各种应用场景中得到广泛的应用。
通信技术中的数字信号处理和模拟信号处理的对比和选择
通信技术中的数字信号处理和模拟信号处理的对比和选择数字信号处理与模拟信号处理是通信技术中的两个重要概念。
在现代通信领域，这两种信号处理技术被广泛应用于音视频通信、数据传输和无线通信等领域。
本文将对数字信号处理和模拟信号处理进行比较和选择，并探讨其在通信技术中的应用。
我们来了解一下数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）。
数字信号处理是对数字信号进行采样、量化和编码等处理的技术。
它的主要特点是利用数字计算机进行信号处理和分析，具有高精度、灵活性强的优势。
数字信号处理可以实现复杂的算法和功能，比如滤波、频谱分析、数据压缩和信号重构等。
同时，数字信号处理系统还具有较好的抗干扰性能，能够有效应对噪声和失真等信号干扰问题。
相比之下，模拟信号处理（Analog Signal Processing，ASP）是对连续时间和连续幅度信号进行处理的技术。
模拟信号处理利用模拟电路和电子元器件来处理信号，其主要特点是信号处理过程中保持连续性。
模拟信号处理主要包括放大、滤波、混频等基本处理功能。
虽然模拟信号处理在一些低频信号的处理上效果较好，但在高频和大动态范围信号处理上存在一定的限制。
在通信技术领域，数字信号处理和模拟信号处理各有其应用场景和优势。
数字信号处理适用于对高频、复杂信号进行处理和分析，可以实现更高的信号处理精度和算法灵活性。
例如，在高清音视频传输和无线通信领域，数字信号处理能够对信号进行压缩、解码和降噪等处理，提高数据传输的可靠性和通信质量。
然而，在一些低频信号处理和模拟电路设计方面，模拟信号处理则更加适用。
例如，传感器信号的采集和处理、音频放大器的设计等领域，由于模拟信号处理具有较高的线性度和较低的延迟，因此在这些领域中的应用比较广泛。
在选择数字信号处理和模拟信号处理时，需要根据具体应用场景和需求来决定。
如果需要处理高频、复杂信号，并要求较高的信号处理精度和算法灵活性，则选择数字信号处理。
DSP技术总结
DSP技术知识要点(电信)CHAP11、冯、诺依曼结构和哈佛结构的特点冯、诺依曼结构：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。
哈佛结构：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。
2、DSP芯片的特点（为何适合数据密集型应用）采用哈佛结构；采用多总线结构；采用流水线技术；配有专用的硬件乘法-累加器；快速的指令周期3、定点DSP芯片和浮点DSP芯片的区别及应用特点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。
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。
4、定点DSP的表示（Qm.n，精度和范围与m、n的关系）及其格式转换（1）数的总字长：m+n+11位符号位：最高位是符号位，0代表正数，1代表负数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正数：补码=原码负数：补码=原码取反＋1（2）m越小，n就越大，则数值范围越小，但精度越高；m越大，n就越小，则数值范围越大，但精度越低。
（3）十进制转换成Qm.n形式:先将数乘以2^n 变成整数，再将整数转换成相应的Qm.n形式不同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。
dsp百度百科
（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；
目录
DSP广告平台
DSP微处理器
DSP的开发工具
DSP系统的设计过程
DSP技术的应用
基于DSP的音频信号处理技术的研究与应用
基于DSP的音频信号处理技术的研究与应用一、引言近年来，随着数字信号处理技术的飞速发展，基于DSP的音频信号处理技术在音频领域中得到了广泛应用。
音频信号处理技术涉及到许多领域，如音频信号采集、音频信号处理、音频信号分析、音频信号重构、音频信号压缩等，而DSP芯片作为一种高性能、低功耗、可编程的数字信号处理芯片，被广泛应用于音频信号处理领域。
本文以DSP芯片为基础，介绍基于DSP的音频信号处理技术的研究与应用。
二、DSP芯片的基本原理DSP芯片是一种特殊的数字信号处理器，具有高效率、低功耗、可编程等特点。
其主要原理是通过内部高速运算器和存储单元对输入信号进行运算、增强、滤波等处理，实现输出信号的加工。
同时，DSP芯片具有高速数据传输能力，可处理大量数据，具有高效率的优势。
三、基于DSP的音频信号采集技术音频信号采集技术是音频信号处理的第一步。
传统的音频信号采集方法采用模拟信号采集方式，需要经过A/D转换等处理过程。
而基于DSP的音频信号采集技术采用数字信号采集方式，直接将输入信号通过IO口输入DSP芯片，在DSP内部完成采集和A/D转换等处理过程。
四、基于DSP的音频信号处理技术基于DSP的音频信号处理技术主要包括以下几个方面：（一）降噪技术降噪技术是DSP音频信号处理技术中的一个重要方面。
传统的降噪技术主要是使用滤波器将噪声滤掉，但是滤波器的效果不好，会出现覆盖语音信号的现象。
基于DSP的降噪技术采用数字信号处理方法，通过降噪算法对输入的噪声信号进行处理，削弱噪声，提高语音信号的质量。
（二）均衡技术均衡技术是针对音频信号中的频率失真进行处理的技术，其主要原理是根据音频信号的频率特性做出相应调整，使得音频信号在传输过程中频率失真得到修正。
基于DSP的均衡技术主要采用数字滤波算法实现，提高了均衡处理的精度和效率。
（三）压缩技术压缩技术是音频信号处理技术中的一种重要技术，其主要目的是降低音频信号的数据量，减小存储空间和传输带宽。
DSP工作原理
DSP工作原理DSP（Digital Signal Processing）工作原理DSP是数字信号处理的缩写，是一种基于数字技术的信号处理方法。
它通过对数字信号进行采样、量化、编码和运算等处理，实现对信号的分析、滤波、变换和合成等操作。
DSP广泛应用于通信、音频、图象、雷达、医学和控制等领域，具有高效、灵便和可靠的特点。
一、数字信号处理的基本概念1. 数字信号：将摹拟信号经过采样和量化处理后得到的离散数值序列，用离散的数值来表示连续的信号。
2. 采样：将摹拟信号在时间上进行离散化，按照一定的时间间隔对信号进行采集。
3. 量化：将采样得到的连续数值转换为离散的数值，通常通过量化器将连续的摹拟信号转换为离散的数字信号。
4. 编码：将量化后的数字信号进行编码，以便存储和传输。
二、DSP的工作原理DSP的工作原理可以分为信号采集、数字信号处理和信号重建三个主要步骤。
1. 信号采集DSP系统首先需要对摹拟信号进行采样，将连续的摹拟信号转换为离散的数字信号。
采样过程中，需要注意采样频率的选择，以避免采样定理的违反。
采样定理要求采样频率至少是信号最高频率的两倍，以确保采样后的数字信号能够准确还原原始信号。
2. 数字信号处理经过采样后，得到的数字信号可以进行各种数字信号处理操作。
常见的数字信号处理操作包括滤波、变换、编码和解码等。
其中，滤波是DSP中最常见的操作，用于去除信号中的噪声和干扰。
滤波可以分为低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等不同类型。
3. 信号重建经过数字信号处理后，需要将数字信号转换为摹拟信号，以便输出到外部设备或者人类感知。
信号重建是将数字信号经过数模转换器（DAC）转换为摹拟信号的过程。
数模转换器将离散的数字信号转换为连续的摹拟信号，通过滤波和放大等处理，最终得到与原始信号相似的摹拟信号。
三、DSP的应用领域1. 通信领域：DSP在通信系统中广泛应用，用于信号调制解调、信道编码解码、自适应均衡和信号检测等方面。
DSP发展和应用综述
DSP发展和最新应用综述摘要：DSP是一种行数字信号处理运算的微处理器，是伴随微电子技术、数字信号处理技术、计算机技术发展产生的一类特殊处理器，其主要应用是实时快速地实现各种数字信号处理算法。
关键词：DSP芯片、DSP应用一、DSP发展1965年，快速傅立叶算法（FFT），使傅立叶分析的速度提高了数百倍，为数字信号处理的应用奠定基础。
20世纪70年代，由于集成电路技术的发展，使用硬件实现FFT和数字滤波的算法成为可能。
1978年，AMI公司宣布第一个DSP问世，但人们一般认为，20世纪70年代后期推出的Intel 2920才是第一片具有独立结构的DSP。
1981年，美国德州仪器（TI）公司研制出了著名的TMS320系列的首片低成本、高性能的DSP－TMS320C10，使DSP技术向前跨出了意义重大的一步。
90年代后，由于超大规模集成电路、微处理器技术的发展，数字信号处理无论在理论上还是在工程应用中，都是发展最快的学科之一，且日趋完善和成熟随着网络技术、通信技术、多媒体技术、人工智能的迅猛发展普及和应用，极大地刺激了数字信号处理理论、DSP技术在工程上的实现和推广应用。
DSP的性能指标不断提高，价格不断下降，获得广泛应用，已成为新兴科技：通信、多媒体系统、消费电子、医用电子等飞速发展的主要推动力DSP为核心的嵌入式系统将主导3C领域：Communication、Computer、Consumer二、DSP芯片特点DSP（digital signal processor）是一种独特的微处理器，有自己的完整指令系统，是以数字信号来处理大量信息的器件。
一个数字信号处理器在一块不大的芯片内包括有控制单元、运算单元、各种寄存器以及一定数量的存储单元等等，在其外围还可以连接若干存储器，并可以与一定数量的外部设备互相通信，有软、硬件的全面功能，本身就是一个微型计算机。
DSP采用的是哈佛设计，即数据总线和地址总线分开，使程序和数据分别存储在两个分开的空间，允许取指令和执行指令完全重叠。
基于DSP的音频处理算法实现与应用研究
基于DSP的音频处理算法实现与应用研究一、引言近年来，随着数字信号处理技术的发展，DSP技术在音频处理方面得到了广泛的应用。
音频处理算法是一种数字信号处理技术，采用DSP芯片作为处理核心，可进行音频信号处理、增强、压缩、编码等操作。
本文将介绍DSP技术在音频处理方面的应用，研究DSP的音频处理算法的实现与应用。
二、DSP技术在音频处理中的应用1. DSP芯片的特点DSP芯片是一种专门用于数字信号处理的计算机芯片，其特点在于高速、高效、灵活、可编程等。
其高速度处理能力使其成为音频信号处理方面的首选芯片。
2. 调音台调音台是音频处理中常用的一种设备。
调音台通过运用DSP技术，可实现均衡器、混响、压缩等音频信号处理，可大大提高音频效果。
3. 数字信号处理器数字信号处理器（DSP）是一种专门用于数字信号处理的芯片，其高效率、高速度使其在音频信号处理方面广泛应用。
DSP处理结果准确性高、重复性好等特点使其成为音频处理中重要的处理芯片。
4. 数字信号处理算法数字信号处理算法是音频处理技术的核心。
压缩、编码、降噪、降低反响、尾压缩等处理算法都是通过DSP技术实现的。
5. DSP技术在音乐制作中的应用在音乐制作中，DSP技术可以实现音频采样、混音等处理，使音乐作品得到更好的音质。
DSP技术通常与运动分析系统、信号处理器等设备一起使用，可满足音乐制作的不同需求。
三、基于DSP的音频处理算法实现1. 声音信号的采样与转换音频信号采样是指将模拟音频信号转换为数字信号的过程。
采样误差是音频信号处理中不可避免的问题。
采样频率与精度的选择决定了采样的质量。
2. 声音信号滤波滤波是指对音频信号进行处理，以去除杂音和消除失真，提高音质。
频率响应平滑，抗干扰能力强的滤波算法是音频信号处理中常用的算法之一。
3. 声音信号的压缩和解压缩音频信号压缩算法可以将音频信号压缩到较小的存储空间内，同时保持与原始信号相近似的音质。
压缩技术可通过动态范围控制、无损压缩、有损压缩等多种算法实现。
DSP与FPGA实时信号处理系统介绍
DSP与FPGA实时信号处理系统介绍DSP（Digital Signal Processor）和FPGA（Field Programmable Gate Array）是数字信号处理领域中两种广泛应用的技术，它们在实时信号处理系统中有着重要的作用。
本文将分别介绍DSP和FPGA，并结合它们在实时信号处理系统中的应用，探讨它们的优势和特点。
1.DSP介绍DSP是一种专门用于数字信号处理的专用处理器。
它的主要特点是具有高性能、低成本和灵活性强。
DSP通常用于音频、视频、通信等领域的信号处理应用中，它可以实现信号的滤波、变换、编解码等处理。
DSP的结构包括数据和指令存储器、运算器、控制逻辑等部件，具有高速的浮点运算能力和多种数据处理功能。
在实时信号处理系统中，DSP的主要优势包括：-可编程性：DSP的指令集和操作模式可以根据应用需求进行定制和优化，使其适用于各种不同的信号处理算法和实时处理任务。
-高性能：DSP器件通常具有高速的运算能力和大容量的存储器，可以实现复杂的算法并实现高速的信号处理。
-低延迟：DSP通常具有低延迟的特点，适合需要实时响应的信号处理应用。
DSP在实时信号处理系统中的应用非常广泛，包括音频处理、视觉处理、通信系统等领域。
例如，在音频处理中，DSP可以用于音频编解码、音频滤波、声音增强等任务；在通信系统中，DSP可以用于信号解调、频谱分析、自适应滤波等任务。
2.FPGA介绍FPGA是一种可编程逻辑器件，它具有灵活性强、重构方便和并行处理能力强的特点。
FPGA的基本单元是可编程逻辑单元（PLU）和存储单元（BRAM），通过配置这些单元可以实现各种逻辑功能和数据处理任务。
FPGA可以实现硬件加速、并行处理和定制化功能，适用于各种复杂的数字信号处理算法和实时处理任务。
在实时信号处理系统中，FPGA的主要优势包括：-灵活性：FPGA的硬件结构可以通过重新配置来适应不同的应用需求，可以实现多种功能模块的并行处理和硬件加速。
DSP 的特点、发展趋势与应用
DSP 的特点、发展趋势与应用摘要：本文通过介绍DSP，展示了其特点，及相关企业的DSP产品分析，揭示了其的发展与方向，最后介绍了其在现实生活中的应用。
关键词: 数字信号、数字信号处理器、特点、发展、应用。
一）DSP的介绍数字信号处理(Digital Signal Processing)和数字信号处理器(Digital Signal Processor)它们的简称都是DSP，然而其内涵却是不同的。
数字信号处理是指将模拟信号通过采样进行数字化后的信号进行分析、处理，它侧重于理论、算法及软件实现。
数字信号处理有一些典型算法，如大家熟知的快速傅立叶变换(FFT)，这一算法已经成为衡量DSP处理器运算速度的一个指标。
要实现这些算法，特别是要实时的完成某些算法就需要有特殊的硬件支持，这就是数字信号处理器。
数字信号处理技术能够得到广泛的普及和应用在很大程度上得益于数字信号处理器性能的提高和价格的下降，因此，现在说到DSP一般都指DSP器件。
自然界的信号，包括声音和图象，都是模拟的，需要把它进行数字化处理。
信号的处理过程就是对信号的过滤和重构，以得到我们需要的特征，为实现这一目的，实际上就是要构造信号到信号之间的传递函数，其实现方法分为两类:模拟方式和数字方式，模拟方式是用电阻、电容、运算放大器等模拟器件实现滤波，乘、加和控制等功能，而数字的方式是先将模拟信号数字化，再进行数字处理，然后还原成模拟信号采用数字方式对信号进行处理，尽管多了一些环节，但其优点是很明显的，首先，克服了模拟电路为追求高精度而导致的一系列麻烦，如阻容器件的参数不一致造成在生产过程中需要对每个电路仔细调整，费时费工，不利于大规模的工业化生产等;其次模拟电路的设计一般比较固定，要实现一个新的设计必须全部修改，而数字电路只需改动DSP的软件就完成了。
二）DSP的特点世界上第一颗DSP芯片是美国德州仪器公司于1982年推出的第一代产品:TMS 32010。
DSP基本体系结构和特点
DSP基本体系结构和特点⼀、数字信号处理的优越性 ⽬前，数字信号处理(Digital Signal Processing，简称DSP)已经成为信号处理技术的主流。
因为与早期的模拟信号相⽐，数字信号处理有着巨⼤的优势。
早期的模拟信号处理主要通过运算放⼤电路进⾏不同的电阻组配实现算术运算，通过电阻、电容的组配实现滤波处理等，其中有⼀个很明显的问题是不灵活、不稳定，参数修改困难，需要采⽤多种阻值、容值的电阻、电容，并通过电⼦开关选通才能修改处理参数；⽽且对周围环境变化的敏感性强，温度、电路噪声等都会造成处理结果的改变。
⽽数字信号处理可以通过软件修改处理参数，因此具有很⼤的灵活性。
由于数字电路采⽤⼚⼆值逻辑，只要环境温度、电路噪声的变化不造成电路逻辑的翻转，数字电路都可以不受影响地完成⼯作，因此具有很好的稳定性。
具体来说，DSP在以下⼀些⽅⾯表现出它的优越性： ⾸先，DSP芯⽚采⽤改进的哈佛结构（Havard structure）。
其主要特点是程序和数据具有独⽴的存储空间，有着各⾃独⽴的程序总线和数据总线，由于可以同时对数据和程序进⾏寻址，⼤⼤地提⾼了数据处理能⼒，⾮常适合于实时的数字信号处理。
TI公司的DSP芯⽚结构是基本哈佛结构的改进类型。
改进之处是在数据总线和程序总线之间进⾏局部的交叉连接。
这⼀改进允许数据存放在程序存储器中，并被算术运算指令直接使⽤，增强了芯⽚的灵活性。
只要调度好两个独⽴的总线就可使处理能⼒达到最⾼，以实现全速运⾏。
改进的哈佛结构还可使指令存储在⾼速缓存器中(Cache)，省去了从存储器中读取指令的时间，⼤⼤提⾼了运⾏速度。
其次，DSP指令系统是流⽔线操作。
在流⽔线操作中，⼀个任务被分解为若⼲个⼦任务，各个任务可以在执⾏时相互重叠。
DSP指令系统的流⽔线操作是与哈佛结构相配合的，增加了处理器的处理能⼒，把指令周期减⼩到最⼩值，同时也就增加了信号处理器的吞吐量。
以TI 公司的TMS320系列产品为例，第⼀代TMS320处理器(例如TMS320C10)采⽤了⼆级流⽔线操作；第⼆代产品(例如TMS320C25)采⽤了三级流⽔线操作；第三代DSP芯⽚(例如TMS320C30)采⽤了四级流⽔线操作。
DSP复习总结
一．数字信号处理概述1．DSP的优势：可控性强，稳定度高，精度高，抗干扰性强，实现自适应性，数据压缩，大规模集成。
2．实时数字信号处理：信号处理速度必须大于等于输入信号更新的速度，而且信号输入到处理后输出的延迟必须足够的小实时取决因素：芯片速度，运算量（数据率，算法复杂度）3．DSP子系统实现方式：通用CPU，加速处理模块，单片机，专用DSP芯片，可编程FPGA 器件，通用可编程DSP芯片3．DSP系统典型处理方法：数据流处理。
块处理矢量处理4．定点与浮点DSP芯片定点：小数Xf转换为定点数Xd：Xd＝int（Xf×2Q）定点数Xd转换为小数Xf：Xf＝float（Xd×2－Q）0.25的Q15表示法——0.25×215＝8192＝0x20000x4623的Q15表示小数——17955×2－15＝0.547943第一位为符号位浮点：bit3bit3bit2bit2bit S e f浮点数＝(-1)S×2(e-127)×1.f-0.75＝-(0.11)2＝-(1.1)×2-1＝(-1)1×(1.1)×2(126-127)－0.75的IEEE单精度浮点格式数为：(BF400000)H5．DSPs芯片特点算数单元：硬件乘法器是DSPs区别于早期通用微处理起的重要标志多功能单元使DSP在单位时间内完成更多的操作，提高了程序执行速度总线结构：哈弗总线结构流水技术：是提高DSPs程序执行效率的另一个重要手段专用寻址单元：地址的计算不再额外占用CPU时间片内存储器：程序存储，数据存储，CACHE丰富的外设6．DSP处理器实现高速运算途径⏹硬件乘法器及乘加单元⏹高效的存储器访问⏹数据格式⏹零循环开销⏹多个执行单元⏹数据流的线性I/O⏹专门的指令集6．DSP评价方法：传统性能评价MIPS-----百万指令每秒MOPS-----百万操作每秒MFLOPS-----百万浮点操作每秒MACS-------乘加次数每秒完整应用评价核心算法评价7．选型依据：速度，精度，芯片资源，开发工具，支持多处理器，功耗与电源管理，成本。
什么是dspdsp如何应用
什么是dspdsp如何应用数字信号处理，简称DSP，是面向电子信息学科的专业基础课，它的基本概念、基本分析方法已经渗透到了信息与通信工程，电路与系统等领域，下面就让店铺来给你科普一下什么是dsp。
dsp的内容简介《数字信号处理》这门课介绍的是：将事物的运动变化转变为一串数字，并用计算的方法从中提取有用的信息，以满足我们实际应用的需求。
本定义来自《数字信号处理》杨毅明著，由机械工业出版社2012年发行。
大部分信号的初始形态是事物的运动变化，为了测量它们和处理它们，先要用传感器把它们的特征转换成电信号，等到这些电信号处理完后，再把它们转变为我们能看见、能听见或能利用的形态。
数字信号处理前后需要一些辅助电路，它们和数字信号处理器构成一个系统。
图1是典型的数字信号处理系统，它由7个单元组成。
初始信号代表某种事物的运动变换，它经信号转换单元可变为电信号。
例如声波，它经过麦克风后就变为电信号。
又如压力，它经压力传感器后变为电信号。
电信号可视为许多频率的正弦波的组合。
低通滤波单元滤除信号的部分高频成分，防止模数转换时失去原信号的基本特征。
模数转换单元每隔一段时间测量一次模拟信号，并将测量结果用二进制数表示。
数字信号处理单元实际上是一个计算机，它按照指令对二进制的数字信号进行计算。
例如，将声波信号与一个高频正弦波信号相乘，可实现幅度调制。
实际上，数字信号往往还要变回模拟信号，才能发挥它的作用。
例如，无线电是电磁波通过天线向外发射的，这时的电磁波只能是模拟信号。
数模转换单元将处理后的数字信号变为连续时间信号，这种信号的特点是一段一段的直线相连，如图2所示，有很多地方的变化不平滑。
例如，调制后的数字信号，变成模拟信号后才能送往天线，通过天线就可以向外发射了。
低通滤波单元有平均的作用，不平滑的信号经低通滤波后，可以变得比较平滑。
平滑的信号经信号转换单元后，就变成某种物质的运动变化。
例如扬声器，它可将电波变为声波。
又如天线，它可将电流变为电磁波。
DSP知识要点
DSP技术知识要点(电信)CHAP1冯、诺依曼结构和哈佛结构的特点冯、诺依曼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。
哈佛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。
DSP芯片的特点（为何适合数据密集型应用）1．采用哈佛结构2．采用多总线结构3．采用流水线技术4. 配有专用的硬件乘法-累加器5. 具有特殊的DSP指令6．快速的指令周期7．硬件配置强8．支持多处理器结构9．省电管理和低功耗。
定点DSP芯片和浮点DSP芯片的区别及应用特点定点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。
定点DSP的表示（Qm.n，精度和范围与m、n的关系）及其格式转换○1整数表示法○2小数表示法○3数的定标；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。
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。
TI公司的三大主力系列DSP芯片的特点及应用领域C2x、C24x称为C2000系列，定位于控制类和运算量较小的运用，主要用于代替MCU，应用于各种工业控制领域，尤其是电机控制领域。
C54x、C55x称为C5000系列，低功耗高性能，定位于中等计算量的应用。
DSP知识点复习
22
TMS320C54x的指令系统符号和意义见P51-53
表3-1
DSP技术及应用
23
寻址方式
C54共有7种基本寻址方式
立即寻址
绝对寻址 累加器寻址
直接寻址
间接寻址 存储器映像寄存器寻址
堆栈寻址
DSP技术及应用
24
寻址方式
• 循环寻址的算法： If 0≤index+step〈BK； Index =index+step； Else if index+step ≥BK； Index =index+step-BK； Else if index+step〈0； Index =index+step+BK；
DSP技术及应用
25
寻址方式
循环寻址
使用循环寻址时，必须遵循以下三个原则：
① 循环缓冲区的长度 R<2N，且地址从一个低N位为0的地址开始； ② 步长小于或等于循环缓冲区的长度； ③ 所使用的辅助寄存器必须指向缓冲区单元。
DSP技术及应用
26
指令系统
TMS320C54X共有129条指令 按功能分为4大类（每大类又分为若干小类） ：
DSP技术及应用
5
TMS320C54x硬件结构框图
TMS320C54x内部结构（3大块） (1)CPU：包括算术逻辑运算单元(ALU)、乘法器、 累加器、移位寄存器、各种专门用途的寄存器、地址生 成器及内部总线。 (2)存储器系统：包括片内程序ROM、片内单访问的 数据RAM和双访问的数据RAM、外接存储器接口。 (3)片内外设与专用硬件电路：包括片内定时器、 各种类型的串口、主机接口、片内锁相环(PLL)、时钟 发生器及各种控制电路。
DSP的概念、特点及其选型
国际知名 DSP 厂家 世界上第一个单片 DSP 芯片应当是1978年 AMI公司发布的 S2811，1979年美国Intel公司发布的商用可编程器件2920是DSP芯片的一个主要里程碑。这两种芯片内部都没有现代DSP芯片所必须有的单周期乘法器。1980 年，日本 NEC 公司推出的μP D7720是第一个具有乘法器的商用 DSP 芯片。
DSP中国市场现状 我国DSP市场规模迅速扩大，主要得益于我国移动
DSP的概念、特点及其选型
DSP的优点特点
微机原理与接口技术中南大学电气工程及其自动化学号姓名：本学期我们开始了微机原理与接口技术这门课程的学习，之前的学习中并没有对计算机的硬件进行较为深入的学习，所以我自己在网上了解的一些关于这门课程的硬件设施。
首先是Dsp：Dsp全称Digital Signal Processing，就是数字信号处理的意思，同时它也是digital signal processor的简称，即数字信号处理器，它是集成专用计算机的一种芯片，只有一枚硬币那么大。
有时人们也将DSP看作是一门应用技术，称为DSP技术与应用。
DSP芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，广泛采用流水线操作，提供特殊的DSP指令，可以用来快速的实现各种数字信号处理算法。
根据数字信号处理的要求，DSP芯片一般具有如下的一些主要特点：（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。
还有嵌入式处理器：嵌入式微处理器是由通用计算机中的CPU演变而来的。
它的特征是具有32位以上的处理器，具有较高的性能，当然其价格也相应较高。
但与计算机处理器不同的是，在实际嵌入式应用中，只保留和嵌入式应用紧密相关的功能硬件，去除其他的冗余功能部分，这样就以最低的功耗和资源实现嵌入式应用的特殊要求。
和工业控制计算机相比，嵌入式微处理器具有体积小、重量轻、成本低、可靠性高的优点。
嵌入式处理器大量应用与PC机。
嵌入式微控制器是嵌入式系统芯片的主流产品，其品种多、数量大。
嵌入式微处理器的发展速度很快，嵌入式系统已经广泛地应用我们的生活的各个领域，例如：计算机、汽车、航天飞机等等。
DSP的特点与应用
第1次作业 DSP的特点与应用●通用处理器（GPP）1 采用冯.诺依曼结构，程序和数据的存储空间合二而一2 8086/286/386/486/Pentium/Pentium II/ Pentium III Pentium Ⅳ3 PowerPc 64-bit CPU（SUN Sparc，DEC Alpha, HP）4 CISC 复杂指令计算机, RISC 精简指令计算机5 采取各种方法提高计算速度，提高时钟频率，高速总线，多级Cashe，协处理器等●Single Chip Computer/ Micro Controller Unit（MCU）1 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/A2 INTEL MCS/48/51/96（98）3 MOTOROLA HCS05/011●DSP1采用哈佛结构，程序和数据分开存储2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DSP技术特点1存储器结构微处理器的存储器结构分为两大类：冯·诺伊曼结构和哈佛结构。
由于成本的原因，GPP广泛使用冯·诺伊曼存储器结构。
典型冯·诺伊曼结构的特点是只有一个存储器空间、一套地址总线和一套数据总线；指令、数据都存放在这个存储器空间中，统一分配地址，所以处理器必须分时访问程序和数据空间。
通常，做一次乘法会发生4次存储器访问，用掉至少4个指令周期。
为了提高指令执行速度，DSP采用了程序存储器空间和数据存储器空间分开的哈佛结构和多套地址、数据总线。
哈佛结构是并行体系结构，程序和数据存于不同的存储器空间，每个存储器空间独立编址、独立访问。
因此，DSP可以同时取指令（来自程序存储器）和取操作数（来自数据存储器）；而且，还允许在程序空间和数据空间之间相互传送数据。
哈佛读/写结构使DSP很容易实现单周期乘法运算。
2流水线流水线结构将指令的执行分解为取指、译码、取操作数和执行等几个阶段。