第2章 DSP原理及运用 绪论

小、一致性好、使用方便、性能/价格比高
（5）虚拟特性与升级
模拟系统：一套系统对应一种功能 数字系统：一套系统对应多种功能，只要装上不同 的软件即可 模拟系统：升级意味着新型号的系统的研制 数字系统：升级可以只是软件的更新


软件使得数字系统更加灵活 不同的软件在同一个硬件条件下,可以达到 不同的目标 比如:滤 波 器,语音合成,马达控制 等等
第1章 绪论


1.1 数字信号处理概述 Digital Signal Processing 1.2 数字信号处理器概述 Digital Signal Processor
1.1 数字信号处理概述

1.1.1 数字信号处理系统的构成 1.1.2 数字信号处理的实现 1.1.3 数字信号处理的特点

Android一词的本义指“机器人”，同时也是Google于 2007年11月5日宣布的基于Linux平台的开源手机操作系 统的名称，该平台由操作系统、中间件、用户界面和应用 软件组成，号称是首个为移动终端打造的真正开放和完整 的移动软件。目前，最新版本为Android 2.4 Gingerbread和Android 3.0 Honeycomb。2011年初数 据显示，仅正式上市两年的操作系统Android已经超越称 霸十年的塞班系统，使之跃居全球最受欢迎的智能手机平 台。现在，Android系统不但应用于智能手机，也在平板 电脑市场急速扩张。
数字化是发展的方向


信息化的基础是数字化 数字化的核心技术之一是数字信号处理 数字信号处理的任务，特别是实时处理的任务， 在很大程度上需要由DSP器件来完成 DSP技术已成为人们日益关注的并得到迅速发展的 前沿技术
1.2 数字信号处理器概述

1.2.1 DSP芯片的分类 1.2.2 DSP芯片的主要特点 1.2.3 DSP芯片的应用
1.2.2 DSP芯片的主要特点
1．哈佛结构 2．多总线结构 3．流水线技术 4．多处理单元 5．特殊的DSP指令 6．指令周期短 7. 运算精度高
1. 哈佛结构 Harvard architecture

以奔腾为代表的通用微处理器，其程序代码和数 据共用一个公共的存储空间和单一的地址与数据 总线，取指令和取操作数只能分时进行，这样的 结构称为冯· 诺依曼结构(Von Neumann architecture)
波器
（2）精度
模拟处理系统：元器件精度 数字处理系统：A/D的位数和计算机字长，
算法
3）可靠性和可重复性 模拟系统：受环境温度、湿度、噪声、电
磁场等的干扰和影响大
数字系统：可靠性和可重复性好
4）大规模集成 模拟系统：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
数字系统：DSP 体积小、功能强、功耗
数据格式

定点DSP和浮点DSP 在定点DSP中，小数点的位置在一个数据字中是固 定的。而在浮点格式中，一个数据字被分成两部 分，分别表示指数和底数，因此它所表示的数据 的小数点随着指数的变化而浮动。浮点格式所能 表示的数据范围要比定点格式大得多，在大多数 应用中都不需要特别考虑运算的溢出问题。
冯· 诺依曼结构与哈佛总线结构的特点

例如: 在做数字滤波处理时，将滤波器的参数存放在程 序代码空间里，而将待处理的样本存放在数据空 间里，这样，处理器就可以同时提取滤波器参数 和待处理的样本，进行乘和累加运算。
两种结构对比



冯· 诺依曼结构： 程序存储和数据存储共用一个存储空间。编址依靠指令计 数器提供的地址来区分是指向数据还是地址，只能串行执 行，速度慢，数据吞吐量小； 哈佛总线结构： 程序与数据存储空间分开，各有独立的地址总线和数据总 线，取指和读数可以同时进行，从而提高速度，允许直接 在程序和数据之间数字信号处理系统的构成
典型的数字信号处理系统
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xa(t)
xa(nT)
t
n
y(n)
n
输出数字信号

图1.1中，输入信号可以是语音信号、传真信号， 也可以是视频信号，还可以是传感器(如温度传感 器) 的输出信号。输入信号经过带限滤波后，通过 A/D转换器将模拟信号转换成数字信号。根据采 样定理，采样频率至少是输入带限信号最高频率 的2倍，在实际应用中，一般为4倍以上。数字信 号处理一般是用DSP芯片和在其上运行的实时处 理软件对输入数字信号按照一定的算法进行处理， 然后将处理后的信号输出给D/A转换器，经D/A转 换、内插和平滑滤波后得到连续的模拟信号。


FPGA（Field－Programmable Gate Array），即现场 可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件 的基础上进一步发展的产物。 目前以硬件描述语言（Verilog 或 VHDL）所完成的电路 设计，可以经过简单的综合与布局，快速的烧录至 FPGA 上进行测试，是现代 IC 设计验证的技术主流。这些可编 辑元件可以被用来实现一些基本的逻辑门电路（比如 AND、OR、XOR、NOT）或者更复杂一些的组合功能比 如解码器或数学方程式。在大多数的FPGA里面，这些可 编辑的元件里也包含记忆元件例如触发器（Flip－flop） 或者其他更加完整的记忆块。
实现方法
（1）在通用的微机上用软件实现。一般采用C语言、 MATLAB语言等编程，主要用于DSP算法的模拟 与仿真，验证算法的正确性和性能。优点是灵活 方便，缺点是速度较慢。 （2）在通用型单片机(如MCS-51、MCS-96系列等) 上实现。只适用于简单的DSP算法，可用于实现 一些不太复杂的数字信号处理任务，如数字控制。 （3）用FPGA/CPLD用户可编程器件来实现。
1.1.3 数字信号处理的特点
与模拟系统相比，数字系统具有如下特点： （1）精度高 （2）可靠性高 （3）灵活性大 （4）易于大规模集成 （5）可获得高性能指标

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为什么要采用数字信号处理 ?
（1）灵活性
模拟处理系统：修改硬件设计，或调整硬
件参数。
数字处理系统：改变软件设臵。
例：模拟滤波器，数字滤波器，自适应滤
用途及应用领域




通用DSP芯片的代表性产品包括TI公司的TMS320系列、 AD公司ADSP21xx系列、MOTOROLA公司的DSP56xx 系 列 和 DSP96xx 系 列 、 AT&T 公 司 的 DSP16/16A 和 DSP32/32C等单片器件。 TI的三大主力DSP产品系列为: C2000系列主要用于数字控制系统； C5000（C54x、C55x）系列主要用于低功耗、便携的无 线通信终端产品； C6000系列主要用于高性能复杂的通信系统。 C5000系列中的TMS320C54x系列DSP芯片被广泛应用 于通信和个人消费电子领域。 返回本节
（8）高频信号的处理
模拟系统：可以处理包括微波毫米波乃至光波
信号
数字系统：按照奈奎斯特准则(要想抽样后能够不
失真的还原出原信号，则必须满足Ωs≥2Ωc，或 fs≥2fc)的要求，受S/H、A/D和处理速度的限制
（9）模拟与数字信号的转换
现实世界的信号绝大多数是模拟的（温度、 速度、压力等），转换成的电信号也是模 拟的（电流、电压等）。要实现数字处理， 就必须进行转换。


EDA技术就是以计算机为工具，设计者在EDA软 件平台上，用硬件描述语言HDL完成设计文件， 然后由计算机自动地完成逻辑编译、化简、分割、 综合、优化、布局、布线和仿真，直至对于特定 目标芯片的适配编译、逻辑映射和编程下载等工 作。 EDA软件中的系统辅助类设计软件:Protel
补充: FPGA
（6）特殊应用：有些应用只有数字系 统才能实现


信息无失真压缩（LOSSLESS COMPRESSION） V型滤波器（NOTCH FILTER） 线性相位滤波器（LINEAR PHASE FILTER）
（7）实时性
模拟系统：除开电路引入的延时外，处
理是实时的
数字系统：由计算机的处理速度决定

改进的哈佛总线结构

为了进一步提高信号处理的效率，在哈佛结构的 基础上，又加以改进，使得程序代码和数据存储 空间之间也可以进行数据的传送，称为改进的哈 佛结构(modified Harvard architecture)
2. 多总线结构


许多DSP芯片内部都采用多总线结构，这样保证 在一个机器周期内可以多次访问程序空间和数据 空间。 例如:TMS320C54x内部有P、C、D、E等4条总线 (每条总线又包括地址总线和数据总线)，可以在 一个机器周期内从程序存储器取1条指令、从数据 存储器读2个操作数和向数据存储器写1个操作数， 大大提高了DSP的运行速度。因此，对DSP来说， 内部总线是十分重要的资源，总线越多,可以完成 的功能就越复杂。
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1.2.1 DSP芯片的分类
DSP芯片可以按照以下3种方式进行分类。 1. 按硬件实现方式分 2．按数据格式分 3．按用途及应用领域分
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数字信号处理的硬件实现



数字信号处理的硬件实现可分为单片机实现和DSP实现 单片机： 优点：接口性能好； 缺点：总线结构是冯· 诺依曼结构，系统复杂，特别是乘 法运算速度慢； DSP： 优点：哈佛总线结构，内部具有硬件乘法器等可以实现某 些特定功能，具有很高的并行特性，专门的指令系统； 缺点：灵活性差。

当然，并非所有的DSP系统都具有如图1.1所示的 所有部件。例如，频谱分析仪输出的不是连续波 形而是离散波形，CD唱机中的输入信号本身就是 数字信号，等等。
1.1.2 数字信号处理的实现

自从20世纪70年代微处理器产生以来，就一直沿 着三个方向发展。它们是： ������ 通用CPU：微型计算机中央处理器(如 使用最多的奔腾等)。 ������ 微控制器(MCU)：单片微型计算机(如 MCS-51、MCS-96等)。 ������ DSP：可编程的数字信号处理器。