用DSP技术从模拟视频信号中获取数字图像
DSP工作原理
DSP工作原理DSP（Digital Signal Processing）工作原理DSP（数字信号处理）是一种通过数字计算来处理摹拟信号的技术。
它广泛应用于音频、视频、通信和图象处理等领域。
本文将详细介绍DSP的工作原理，包括信号采样、滤波、变换和重构等过程。
一、信号采样DSP的第一步是对摹拟信号进行采样。
采样是将连续的摹拟信号转换为离散的数字信号的过程。
采样定理规定，采样频率必须大于信号频率的两倍，以避免采样误差。
采样定理的数学表示为Fs > 2Fm，其中Fs为采样频率，Fm为信号频率。
二、滤波采样后的信号通常包含多余的高频成份，需要进行滤波处理。
滤波的目的是去除不需要的频率成份，并保留感兴趣的频率范围。
常见的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等。
滤波可以通过FIR（有限脉冲响应）滤波器或者IIR（无限脉冲响应）滤波器实现。
三、变换在DSP中，常用的信号变换方法有傅里叶变换、离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）。
傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，得到信号的频谱信息。
DFT是对有限长度序列进行傅里叶变换的方法，而FFT是一种高效计算DFT的算法。
四、重构变换后的信号在频域上进行处理后，需要进行重构，将信号从频域转换回时域。
常见的重构方法包括逆傅里叶变换和逆离散傅里叶变换。
五、应用DSP技术广泛应用于各种领域。
在音频处理中，DSP可以实现均衡器、混响器和压缩器等效果。
在视频处理中，DSP可以实现图象增强、运动检测和视频编码等功能。
在通信领域，DSP可以实现调制解调、信道编码和解码，以及误码纠正等操作。
六、DSP芯片为了实现DSP的功能，通常使用专门的DSP芯片。
DSP芯片具有高性能和低功耗的特点，适合于实时信号处理。
常见的DSP芯片厂商有德州仪器（Texas Instruments）、ADI（Analog Devices）和英飞凌（Infineon）等。
总结：DSP是一种通过数字计算来处理摹拟信号的技术。
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、图像、雷达、医学和控制等领域，具有高效、灵活和可靠的特点。
一、数字信号处理的基本概念1. 数字信号：将模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：将模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模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系统首先需要对模拟信号进行采样，将连续的模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模拟信号，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）转换为模拟信号的过程。
数模转换器将离散的数字信号转换为连续的模拟信号，通过滤波和放大等处理，最终得到与原始信号相似的模拟信号。
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。
通过DSP实现对数字图像的增强处理与应用分析
通过DSP实现对数字图像的增强处理与应用分析一、基本原理图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，它是一种将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
图像增强技术基本上可分成两大类：频域处理法和空域处理法。
频域处理法的基础是卷积定理，它是将图像看作波，然后利用信号处理中的手段对图像波进行处理。
空域处理法的基础是灰度映射变换，它是直接针对图像中的像素进行处理，所用到的映射变换取决于增强的目的，例如增加图像的对比度，改善图像的灰度层次等处理均属于空域处理法的范畴。
线性空域锐化滤波法是一种经典且有效的图像增强技术。
最常用的线性空域锐化滤波器是一种线性高通滤波器，其工作原理在于让图像的低频分量受到抑制而不影响高频分量，由于低频分量对应于图像中灰度值缓慢变化的区域，和图像的整体特性无关，仅与图像整体对比度以及平均灰度值等有关系，所以该滤波器把这些分量滤去后，使得图像进一步锐化。
然后通过增强图像中被模糊的细节以达到目标和背景易于分离的目的。
在空域内进行滤波是利用模板和图像进行卷积来实现的，其主要步骤如下：(1)将模板在图像中漫游，实现模板的中心与图像中某个像素位置重合；(2)将模板上系数与模板下的图像的对应像素相乘；(3)将所有乘积的结果相加；(4)将相加之和（模板的输出响应）赋给图像中对应模板中心位置的像素。
例如图1（a）给出一幅原始图像的一部分，其中sx 表示像素的灰度值。
图1（b）是一个3X3 的模板，模板内的kn 表示为模板系数。
如将k0 所在位置与图像中灰度值为s0 的像素重合（即把模板中心放在图中的(x, y)位置），则模板的输出响应R 表示为：R=k0s0+k1s1+……+k8s8 并且把R 值赋给增强图，作为(x, y)位置处的灰度值，如图1（c）所示。
如果对原图像的每个像素都这样进行处理就可以得到所有位置增强后的新灰度值。
基于DSP的数字视频图像获取与处理技术研究的文献综述..
文献综述课题名称基于DSP的数字视频图像获取与处理技术研究指导教师学院信息学院专业信号与信息处理班级信号4班学生姓名学号要求：一、说明材料来源情况；二、对课题的研究意义、研究现状等进行准确的分析与归纳并作出简要评述；三、表达自己的观点与主张，阐述该课题的发展动向和趋势。
摘要：近20年来，半导体技术的发展有力地促进了数字图像处理技术在工业、商业、医学、安防、军事、太空开发、科学研究及消费类电子产品中的广泛应用。
数字图像技术的难点在于其极大的数据量和相应要求的极快的处理速度和极大的存储空间。
当前数字视频图像采集系统的实现方式有的基于嵌入式工控机，有的基于FPGA，有的基于专用压缩芯片，还有的基于DSP[1]。
采用通用 DSP的实现方式,灵活性强，能满足特殊视频格式和处理的需要,具有很好的可扩展性、可升级性和易维护性，是目前研究的热点。
本文在研究了当前数字视频图像技术发展的基础上，提出了一种低成本高性能的基于 TMS320C6711 DSP的数字视频图像获取和处理系统的设计，并在该系统上对基本的数字图像压缩算法JPEG进行了研究。
关键词：数字视频，DSP，视频解码器，JPEG一、背景1.1嵌入式数字视频图像处理技术数字视频图像的获取就是要把模拟视频信号转换为适合数字设备处理的数字视频信号，这一过程包括摄取图像光电转换及数字化等几个步骤。
嵌入式数字视频图像处理系统的实现方式多种多样，其中采用DSP 的实现方式，灵活性强，完全能满足对特殊视频格式和处理的需要，具有很好的可扩展形、可升级性和易维护性，是目前研究的一个热点方向。
1.2课题研究的意义使用DSP 进行图像处理具有以下特点：(1) 运算速度快：由于采用多级流水线并行执行的方式，使得程序执行速度大大提高，满足实时处理图像的要求。
如C6711 工作在150MHz 时，运算速度可达900MFLOPS。
(2) 支持高速大容量存储器：在图像处理中往往有大量的数据需要处理，这就要求系统具有大容量的存储器，同时实时处理图像时要求存储器也要有很高的存取速度，在这一点上C6000系列DSP实现了与目前流行的SDRAM、SBSRAM等高速大容量存储器的无缝连接，同时还支持SRAM、ROM、FLASH、FIFO等各种类型的存储器。
dsp原理与应用
dsp原理与应用数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种利用数字技术来分析、处理和修改信号的方法。
它广泛应用于音频、视频、图像等领域，并在现代通信、媒体、医疗等行业中发挥着重要作用。
本文将介绍DSP的原理和应用。
一、DSP的原理数字信号处理的原理基于离散时间信号的采样和量化，通过数学算法对信号进行处理和分析。
其核心内容包括信号的数字化、滤波、频谱分析和变换等。
1.1 信号的数字化DSP处理的信号需要先经过模数转换器（ADC），将连续时间的模拟信号转换为离散时间的数字信号。
转换后的信号由一系列采样值组成，这些采样值能够准确地表示原始信号的变化。
1.2 滤波滤波是DSP中最基本、最常用的操作之一。
通过选择性地改变信号的某些频率分量，滤波可以实现信号的去噪、降噪、降低失真等功能。
常用的滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
1.3 频谱分析频谱分析是对信号频率特性进行分析的过程。
通过应用傅里叶变换等数学变换，可以将时域信号转换为频域信号，提取出信号中的各种频率成分。
常用的频谱分析方法有离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）。
1.4 变换变换是DSP的核心之一，它通过应用数学算法将信号从一个时域变换到另一个频域，或者从一个频域变换到另一个时域。
常见的变换包括离散傅里叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）、小波变换等。
二、DSP的应用DSP在各个领域都有广泛的应用。
以下列举了一些常见的DSP应用：2.1 音频处理在音频处理中，DSP被广泛应用于音频信号的滤波、均衡、降噪、混响、变速变调等处理。
通过DSP的处理，可以改善音频质量，提升音乐和语音的清晰度和逼真度。
2.2 视频处理DSP在视频处理中扮演着重要角色，包括视频编解码、视频压缩、图像增强、运动估计等。
通过DSP的处理，可以实现视频的高清播放、流畅传输等功能。
2.3 通信系统在通信系统中，DSP用于调制解调、信道编码解码、信道均衡、自适应滤波等方面。
dsp原理及应用技术
dsp原理及应用技术数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种处理数字信号的技术，广泛应用于各个领域，例如通信、音频处理、图像处理等。
本文将介绍DSP的原理、应用技术以及其在不同领域中的具体应用。
一、DSP原理及基本概念数字信号处理是将连续的信号转化为离散的信号，并通过计算机进行处理和分析的技术。
其原理基于采样、量化和数字编码等基本概念。
1. 采样：将模拟信号以一定的频率进行采样，将连续信号离散化成一系列样本点，从而得到离散的信号序列。
2. 量化：对采样得到的样本进行量化，将其映射到离散的数值，以表示样本的幅度。
3. 数字编码：将量化后的样本映射为二进制码，以实现信号的数字化表示。
4. 数字滤波：通过对数字信号进行滤波操作，可以去除噪声、增强信号等。
5. 数字变换：对数字信号进行变换，常见的有傅里叶变换、离散傅里叶变换等，以实现信号的频域分析。
二、DSP的应用技术DSP技术在各个领域中都有广泛的应用，下面将介绍DSP在通信、音频处理和图像处理中的具体应用技术。
1. 通信领域中的DSP应用技术在通信领域中，DSP技术起到了至关重要的作用。
其中，数字调制和解调技术是DSP在通信中的核心应用之一。
通过数字调制和解调，可以将模拟信号转化为数字信号进行传输，并在接收端进行解调还原为模拟信号。
此外，DSP在音频编解码、信号增强和数字滤波等方面也具有广泛应用。
2. 音频处理领域中的DSP应用技术在音频处理中，DSP技术可以用于音频信号的降噪和音效处理，如环境噪声抑制、回声消除和均衡器等。
此外，通过DSP技术，还可以实现语音识别、语音合成等高级音频处理技术。
3. 图像处理领域中的DSP应用技术在图像处理中，DSP技术可以应用于图像的压缩、增强和识别等方面。
图像压缩技术通过对图像进行编码和解码，将图像的数据量减小，实现图像的高效传输和存储。
图像增强技术通过滤波、锐化和去噪等操作，改善图像的质量。
基于DSP的高速数字图像获取技术研究的开题报告
基于DSP的高速数字图像获取技术研究的开题报告一、研究背景随着科技的不断发展，数字图像处理技术在人们的日常生活中越来越普及。
数字图像获取是数字图像处理的第一步，其快速、准确的获取是保证数字图像处理结果准确的前提。
因此，数字图像获取成为数字图像处理中至关重要的一环。
而现今大多数数字图像获取设备大多采用模拟CCD或CMOS图像传感器来获取图像信号，其采样速度常常受限于硬件设备性能，因此，如何提高数字图像获取的速度成为了研究热点之一。
二、研究内容和目标本文旨在研究基于DSP的高速数字图像获取技术。
采用DSP作为数字图像处理平台，通过系统设计和算法优化等手段提高数字图像获取的速度。
具体研究内容主要包括以下几个方面：1. 研究数字图像获取的基本原理和方法，了解图像传感器的工作原理及其采样速度。
2. 设计基于DSP的数字图像获取系统，包括系统硬件设计及其接口设计。
3. 优化数字图像获取算法，提高采样速度，并确保采集的图像质量。
4. 验证系统的正确性和可行性，进行系统测试和性能评估。
本文的目标是实现基于DSP的高速数字图像获取技术，能够实时采集高清图像，满足实际应用需要。
三、研究方法和技术路线1. 理论分析与文献综述，深入研究数字图像获取的原理和方法，并对目前已有的数字图像获取技术进行调查和分析。
2. 系统设计：确定基于DSP的数字图像获取系统硬件框架，包括采集模块设计、图像处理模块设计，硬件接口设计等。
3. 算法优化：采用 FPGA 进行极限优化，提高采样速度。
借助DDS模块实现采样时钟信号生成，提高采样准确率。
4. 系统测试：完成DSP系统的硬件和软件设计并进行实验，对系统进行性能评估，分析和总结测试结果。
四、研究意义本文主要研究基于DSP的高速数字图像获取技术，研究成果对于数字图像获取和其它相关领域的学术研究和工程发展具有重要意义。
主要有以下几个方面：1.拓展了数字图像获取技术的研究领域，提高了数字图像处理的效率。
基于DSP的数据采集及FFT实现
基于DSP的数据采集及FFT实现基于数字信号处理器（DSP）的数据采集和快速傅里叶变换（FFT）实现在信号处理和频谱分析等领域具有广泛的应用。
通过使用DSP进行数据采集和FFT实现，可以实现高速、高精度和实时的信号处理。
首先，数据采集是将模拟信号转换为数字信号的过程。
数据采集通常涉及到模拟到数字转换器（ADC），它将模拟信号进行采样并进行量化，生成离散的数字信号。
DSP通常具有内置的ADC，可以直接从模拟信号源获取数据进行采集。
采集到的数据可以存储在DSP的内存中进行后续处理。
数据采集的关键是采样频率和采样精度。
采样频率是指在单位时间内采集的样本数，它决定了采集到的频谱范围。
采样频率需要满足奈奎斯特采样定理，即至少为信号最高频率的2倍。
采样精度是指每个采样点的位数，它决定了采集到的数据的精确程度。
常见的采样精度有8位、16位、24位等。
在数据采集之后，可以使用FFT算法对采集到的数据进行频谱分析。
FFT是一种用于将时间域信号转换为频域信号的算法，它能够将连续时间的信号转换为离散频率的信号。
FFT算法的核心是将复杂度为O(N^2)的离散傅里叶变换（DFT）算法通过分治法转化为复杂度为O(NlogN)的算法，使得实时处理大规模数据成为可能。
在使用DSP进行FFT实现时，可以使用DSP芯片内置的FFT模块，也可以通过软件算法实现FFT。
内置的FFT模块通常具有高速运算和低功耗的优势，可以在较短的时间内完成大规模数据的FFT计算。
软件算法实现FFT较为灵活，可以根据实际需求进行调整和优化。
通常，FFT实现涉及到数据的预处理、FFT计算和结果后处理。
数据的预处理通常包括去除直流分量、加窗等操作，以减小频谱泄漏和谱漂的影响。
FFT计算是将采集到的数据通过FFT算法转换为频域信号的过程。
结果后处理可以包括频谱平滑、幅度谱归一化、相位分析等。
通过合理的数据预处理和结果后处理，可以获得准确的频谱信息。
除了基本的数据采集和FFT实现，基于DSP的数据采集和FFT还可以进行其他扩展和优化。
基于DSP的数字图像获取和处理系统
了外 部高 速 大容 量 帧存储 器 ， 将采 集 或处 理后 的视 并 频 数 据输 入到 Ｐ Ｃ机 供保 存或 分 析 ，同时 利用 逻辑 互 联 模 块 完 成 系统 各 部 分 的有缝 接 口的接 口逻 辑 和 控
制 逻辑 。系统 总体 框 图如 图 １ 示 。 所
行读 写 。 ＩＯ也 可 以 同时进行 读 写操 作 。 系统 需要 ＦＦ 本
据 处理 操作 都是 基 于帧 来进 行 的 ， 以本 系统 中配置 所
输入 读 写 时钟 ，将 同步 ＦＦ 的读 写 操作 同步 到输 入 ＩＯ
２０ ０ ７年 第 １期 （ 总第 ２ ） ０ ５期
维普资讯
在 诸 如视 频 监 控 系统 、Ｐ电话 、 ｏＰ 数 码 相 机 、 携 Ｉ Ｖ Ｉ、 便
图 １ 系统 总 体 设 计 框 图
式 流媒 体 设 备 、机顶 盒 等 领 域得 到越 来 越 广 泛 的应 用 。 入 式视频 图像 的获取 和处 理技 术也 成 为 目前 研 嵌 究 的 热 点 领 域 。 本 文 介 绍 的 就 是 一 种 基 于 Ｔ ３ ０ ６ ｌ 的数 字 图像 获取 和处 理系 统 。 ＭＳ ２ Ｃ ７ ｌ
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数字 图像 具有 两个 突 出 的特 点 ，一是 数 据 量大 ， 二是 对 处 理速 度 要 求 高 。随 着 半 导 体 技术 的 飞速 发 展 ， Ｌ Ｉ 术 的不 断 提 高 ， ＶＳ技 电子元 器 件 的性 能 不 断被 推 向新 的高 峰 ， 而 使嵌 入 式实 时 视频 图像 处 理 技术 从
３ 硬 件 系统 设 计
本 系统 中 Ｄ Ｐ选 用 Ｔ ３ ０ ６ １ 芯 片 ；视 频 解 Ｓ ＭＳ ２ Ｃ ７ ｌ
数字信号处理
数字信号处理数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是指通过数学运算和算法实现对数字信号的分析、处理和改变的技术。
它广泛应用于通信、音频、视频、雷达、医学图像等领域，并且在现代科技发展中发挥着重要作用。
本文将介绍数字信号处理的基本原理和应用，以及相关的算法和技术。
一、数字信号处理的基本原理数字信号处理的基本原理是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，再通过算法对数字信号进行处理。
这个过程主要包括信号采样、量化和编码三个步骤。
1. 信号采样：信号采样是指以一定的时间间隔对连续的模拟信号进行离散化处理，得到一系列的采样点。
通过采样，将连续的信号转换为离散的信号，方便进行后续的处理和分析。
2. 量化：量化是指对采样得到的信号进行幅度的离散化处理，将连续的幅度变为离散的幅度级别。
量化可以采用线性量化或非线性量化的方式，通过确定幅度级别的个数来表示信号的幅度。
3. 编码：编码是指对量化后的信号进行编码处理，将其转换为数字形式的信号。
常用的编码方式包括二进制编码、格雷码等，在信息传输和存储过程中起到重要作用。
二、数字信号处理的应用领域数字信号处理被广泛应用于各个领域，以下介绍几个主要的应用领域：1. 通信领域：在通信领域中，数字信号处理用于信号的调制、解调、编码、解码等处理过程。
通过数字信号处理，可以提高通信系统的性能和可靠性，实现高速、高质量的数据传输。
2. 音频和视频处理：在音频和视频处理领域，数字信号处理可以用于音频和视频的压缩、解压、滤波、增强等处理过程。
通过数字信号处理，可以实现音频和视频信号的高保真传输和高质量处理。
3. 医学图像处理：在医学图像处理领域，数字信号处理可以用于医学图像的增强、分割、识别等处理过程。
通过数字信号处理，可以提高医学图像的质量和准确性，帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
4. 雷达信号处理：在雷达领域，数字信号处理可以用于雷达信号的滤波、目标检测、跟踪等处理过程。
DSP工作原理
DSP工作原理DSP（数字信号处理）工作原理DSP（数字信号处理）是一种通过数学算法和硬件实现来对数字信号进行处理和分析的技术。
它在许多领域中得到广泛应用，如通信、音频处理、图像处理等。
DSP工作原理主要包括信号采集、数字信号处理和信号重建三个步骤。
1. 信号采集：信号采集是将模拟信号转换为数字信号的过程。
模拟信号可以是声音、图像、电压等连续变化的信号。
在DSP系统中，模拟信号首先通过模拟到数字转换器（ADC）转换为数字信号。
ADC将连续的模拟信号按照一定的采样频率进行采样，将每个采样点的幅值转换为离散的数字值。
2. 数字信号处理：数字信号处理是对采集到的数字信号进行处理和分析的过程。
它包括滤波、变换、编码、解码等一系列操作。
其中，滤波是最常用的数字信号处理操作之一。
滤波可以通过去除噪声、增强信号等方式改善信号质量。
变换操作如傅里叶变换、离散余弦变换等可以将信号从时域转换到频域，方便对信号频谱进行分析。
编码和解码操作用于将数字信号转换为特定格式的数据，以便传输或存储。
3. 信号重建：信号重建是将数字信号转换回模拟信号的过程。
在DSP系统中，数字信号经过数字到模拟转换器（DAC）转换为模拟信号。
DAC将离散的数字值按照一定的更新速率转换为连续的模拟信号。
重建后的模拟信号可以通过扬声器、显示器等输出设备进行播放或显示。
DSP工作原理的核心是数字信号处理算法。
这些算法可以通过硬件实现，如专用的DSP芯片，也可以通过软件实现，如使用通用处理器或FPGA（现场可编程门阵列）等。
硬件实现通常具有更高的运算速度和更低的功耗，而软件实现则更加灵活，可根据需求进行修改和更新。
总结一下，DSP工作原理包括信号采集、数字信号处理和信号重建三个步骤。
通过采集模拟信号并将其转换为数字信号，然后对数字信号进行处理和分析，最后将处理后的数字信号转换回模拟信号，实现对信号的处理和重建。
这些操作依赖于数字信号处理算法和相应的硬件或软件实现。
DSP工作原理
DSP工作原理一、概述数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种通过对数字信号进行算法处理来实现信号分析、处理和合成的技术。
DSP广泛应用于音频、视频、通信、图像处理等领域。
本文将详细介绍DSP的工作原理。
二、数字信号处理流程1. 采样DSP处理的信号是连续时间信号经过采样转换为离散时间信号。
采样过程将连续时间信号在时间上进行离散化，采样频率决定了采样的精度。
2. 数字化将采样得到的离散时间信号进行模数转换（ADC），将模拟信号转换为数字信号，以便计算机进行处理。
3. 数字信号处理数字信号处理是DSP的核心部分。
它包括滤波、变换、编码、解码、压缩、增强等一系列算法。
这些算法可以通过硬件实现，也可以通过软件实现。
4. 数字信号重构经过数字信号处理后，需要将数字信号转换为模拟信号，以便输出给外部设备。
这一过程称为数字信号重构，通过数模转换器（DAC）实现。
5. 输出经过数字信号重构后，信号可以通过放大器、扬声器等设备进行输出。
三、DSP的工作原理DSP的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：1. 指令获取与解码DSP芯片内部包含指令存储器，用于存储程序指令。
在执行指令之前，DSP需要从指令存储器中获取指令，并对指令进行解码，确定指令的类型和操作对象。
2. 数据存取DSP芯片内部包含数据存储器，用于存储待处理的数据。
DSP通过地址总线和数据总线与数据存储器进行通信，实现数据的读取和写入。
3. 运算单元DSP芯片内部包含运算单元，用于执行各种算术运算和逻辑运算。
运算单元通常包括乘法器、累加器、ALU（算术逻辑单元）等，可以实现高效的数字信号处理算法。
4. 控制单元DSP芯片内部还包含控制单元，用于控制指令的执行顺序和数据的传输。
控制单元通常包括指令译码器、时钟控制器等，可以实现对DSP的整体控制。
5. 中断处理DSP芯片支持中断处理机制，可以在特定条件下中断当前的指令执行，转而执行中断服务程序。
数字图像处理在DSP上的实现(旋转)改正
目录1、设计任务及目的... ..........................................- 3 -1.1设计任务....................................................错误!未定义书签。
1.2设计目的 (2)2、设计原理.. .................................................- 1 -3、软件程序.................................................. - 3 -3.1主程序. .......................................................错误!未定义书签。
3.2初始化和读取图像程序 (6)3.3命令文件 (7)4、运行并观察结果 ............................................... .8结论 (8)参考文献 (9)基于DSP的图像旋转1设计任务及目的1.1设计任务（1）实现一路模拟视频信号的采集与显示。
（2）实现单帧图像的旋转（90°）。
（3）图像采用120*96点像素，由SDRAM中的722*288存储图像采样生成。
（4）能从计算机上读取图片。
（5）编写图像旋转程序，在TMS320C5509上实现。
1.2设计目的图像旋转是一种应用广泛的数字图像处理技术，随着应用水平的不断提高，对在嵌入式系统中实现高分辨率大图像旋转的需求也越来越高。
如在航空领域的高分辨率数字地图图像的显示处理过程中，由于现有的显示芯片均不能支持图像旋转功能，就需要在资源有限的嵌入式平台上实现大幅面地图图像的实时旋转。
采用DSP平台是一种实现方式，具体实现时需仔细考虑两个方面的问题，一是选用计算量小的旋转算法，二是充分发挥DSP平台强大的并行计算能力。
2设计原理目前，图像旋转大多采用基于视口映射的处理。
DSP工作原理
DSP工作原理1. 概述数字信号处理器（Digital Signal Processor，简称DSP）是一种专门用于数字信号处理的微处理器。
它具有高速运算能力和丰富的算法库，被广泛应用于音频、视频、通信、雷达、图像处理等领域。
本文将详细介绍DSP的工作原理。
2. 数字信号处理基础在了解DSP工作原理之前，首先需要了解一些数字信号处理的基础知识。
2.1 数字信号数字信号是由离散的数值表示的信号，相对于连续的模拟信号而言。
数字信号可以通过采样和量化将模拟信号转换而来。
2.2 时域和频域数字信号可以在时域和频域上进行分析。
时域分析关注信号在时间上的变化，频域分析则关注信号在频率上的特性。
2.3 快速傅里叶变换（FFT）FFT是一种重要的数字信号处理算法，用于将信号从时域转换到频域。
它可以高效地计算信号的频谱，并在许多领域中得到广泛应用。
3. DSP的工作原理DSP的工作原理可以分为四个主要步骤：采样、滤波、运算和重构。
3.1 采样采样是将模拟信号转换为数字信号的过程。
模拟信号通过模拟-数字转换器（ADC）进行采样，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
3.2 滤波滤波是对数字信号进行处理的过程。
滤波器可以通过去除不需要的频率分量或增强感兴趣的频率分量来改变信号的频谱。
滤波器可以分为低通、高通、带通和带阻滤波器等不同类型。
3.3 运算DSP的核心部分是运算单元，它可以执行各种算术和逻辑运算。
DSP的运算单元通常由乘法器、累加器和数据存储器组成。
这些运算单元可以高速地执行乘法、加法、减法、除法等运算，以实现各种数字信号处理算法。
3.4 重构重构是将数字信号转换为模拟信号的过程。
数字信号通过数字-模拟转换器（DAC）进行重构，将离散的数字信号转换为连续的模拟信号。
4. DSP的应用DSP在许多领域中都有广泛的应用。
4.1 音频处理DSP可以用于音频信号的降噪、均衡、混响等处理，使音频信号更加清晰和逼真。
4.2 视频处理DSP可以用于视频信号的压缩、解压缩、图像增强等处理，提高视频信号的质量和传输效率。
dsp工作原理
dsp工作原理
数字信号处理（DSP）的工作原理是将连续的模拟信号转换为
数字形式，然后对其进行数字化处理。
具体工作原理如下：
1. 采样：首先，使用模数转换器（ADC）对模拟信号进行采样，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
采样频率决定了数字信号中的样本数，常用的采样频率包括44.1 kHz（用于音频处理）和48 kHz（用于多媒体处理）。
2. 量化：在采样后，使用量化器将采样值映射为有限数量的离散值。
量化将连续的信号幅度映射到离散的级别上，这个过程会引入量化误差。
3. 编码：对经过量化的信号进行编码，将其表示为二进制数据，方便数字信号的存储和传输。
通常使用的编码方式包括脉冲编码调制（PCM）和压缩编码（如MP3）。
4. 数字信号处理：对已经转换为数字形式的信号进行各种数字信号处理算法，如滤波、信号增强、频谱分析等。
这些算法可以通过数学运算和算法实现。
5. 解码：在数字信号处理的最后阶段，使用解调器对数字信号进行解码，将其转换回模拟信号。
解码器将数字信号恢复成原始的模拟信号，并去除信号中的噪声和失真。
通过以上步骤，DSP实现了对模拟信号的数字化处理，广泛
应用于音频信号处理、图像处理、通信系统、雷达、生物医学信号处理等领域。
数码相机中利用dsp成像的原理
数码相机中利用dsp成像的原理
数码相机利用数字信号处理（DSP）成像的基本原理如下：
1. 光学成像：数码相机使用一个透镜系统，将光线反射或折射到图像传感器上。
透镜系统的设计和品质决定了成像的质量和清晰度。
当光线通过透镜系统并落在图像传感器上时，图像传感器将光线转换为电信号。
2. 图像传感器：图像传感器是数码相机中的核心组件，通常采用CMOS或CCD 技术。
它包含一系列的光敏单元（像素），每个像素负责转换光线为电信号，并将其记录下来。
图像传感器的分辨率决定了图像的清晰度和细节丰富度。
3. 模拟信号转换：图像传感器将光线转换为模拟电信号。
这些模拟电信号的幅度和电压与光线的强度以及不同像素点上的颜色信息有关。
4. 数字信号处理：模拟电信号进入相机的数字信号处理器（DSP）。
DSP是专门用于处理数字信号的电子芯片。
它会对模拟电信号进行放大、滤波、校正和编码等处理。
同时，DSP还负责处理图像的参数调整，比如曝光、对焦和白平衡等。
5. 数字图像编码：经过DSP处理后，图像数据被编码为数字信号，通常使用JPEG、RAW或其他格式进行压缩和存储。
6. 存储和显示：编码后的数字图像可以被存储到相机的内存卡或内置存储器中。
当需要查看或传输图像时，可以将其从存储介质中读取，并通过液晶显示屏或者连接到计算机上的显示器进行显示。
通过利用DSP成像，数码相机可以实现实时图像处理、自动曝光和对焦、图像增强、降噪、色彩校正等功能。
DSP的强大处理能力以及相机软件的算法优化，使得数码相机在图像质量、精度和功能方面得到了极大的提升。
数字信号处理的基本原理和方法
数字信号处理的基本原理和方法数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是将模拟信号通过采样、量化和编码等过程转换为数字信号，并使用数字信号处理技术进行处理和分析的一种技术。
在现代通信、图像处理、音频处理、控制系统等领域广泛应用。
本文将介绍数字信号处理的基本原理和方法。
一、数字信号处理的基本原理1. 采样：将连续的模拟信号按照一定的时间间隔进行采样，得到离散的样本点。
采样过程可以使用采样定理来确定采样频率，避免出现混叠现象。
2. 量化：将采样得到的模拟信号幅度值映射到一个有限的离散值集合中，将连续的信号转换为离散的数字信号。
量化过程会引入量化误差，需要根据应用需求选择合适的量化级别。
3. 编码：将量化后的样本值编码为二进制形式，方便数字信号进行存储和传输。
常用的编码方法有脉冲编码调制（PCM）和Delta调制等。
二、数字信号处理的基本方法1. 数字滤波：对数字信号进行滤波操作，可以通过滤波器来实现。
常见的数字滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等，可以实现信号的频率选择性处理。
2. 快速傅里叶变换（FFT）：将时域上的信号转换到频域，得到信号的频谱信息。
FFT算法可以高效地计算离散信号的傅里叶变换，对于频域分析和频谱处理非常重要。
3. 卷积运算：卷积运算是数字信号处理中常用的操作，可以用于滤波、相关分析、信号降噪等应用。
通过卷积运算可以实现信号的线性时不变系统的模拟。
4. 声音编码与解码：数字音频处理中常用的编码方法有PCM编码、ADPCM编码、MP3编码等。
对于解码，可以使用解码器对编码后的数字音频信号进行解码还原为原始音频信号。
三、数字信号处理的应用领域1. 通信系统：数字信号处理技术在通信系统中起着重要作用，可以实现信号的调制、解调、信道编码和解码等处理，提高信号传输的质量和可靠性。
2. 图像处理：通过数字图像处理技术，可以实现图像的增强、滤波、分割、压缩等。
DSP工作原理
DSP工作原理DSP（Digital Signal Processing）是数字信号处理的缩写，是一种通过数字计算来处理模拟信号的技术。
它在现代通信、音频处理、图像处理等领域发挥着重要作用。
本文将从引言概述、正文内容和结尾总结三个方面来详细阐述DSP的工作原理。
引言概述：DSP是一种数字信号处理技术，它通过将模拟信号转换为数字信号，并利用数字计算来处理这些信号。
与传统的模拟信号处理方法相比，DSP具有更高的灵活性和可靠性。
在现代通信、音频处理和图像处理等领域，DSP已经成为一种不可或缺的技术。
正文内容：一、信号采集与转换1.1 传感器采集信号：DSP系统首先通过传感器采集模拟信号，如声音、压力、温度等。
传感器将这些模拟信号转换为电信号。
1.2 模拟信号转换为数字信号：接下来，模拟信号经过模数转换器（ADC）转换为数字信号。
ADC将连续的模拟信号离散化为一系列数字样本，并将其存储在内存中。
1.3 采样定理与采样率：采样定理规定了采样率必须大于信号中最高频率的两倍。
因此，采样率的选择非常重要，过低的采样率会导致信号信息丢失。
二、数字信号处理2.1 数字滤波：数字滤波是DSP中常用的一种处理方法。
它通过滤除不需要的频率成分或增强感兴趣的频率成分来改善信号质量。
常见的数字滤波器有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
2.2 快速傅里叶变换（FFT）：FFT是一种将时域信号转换为频域信号的算法。
通过FFT，我们可以分析信号的频谱特性，识别特定频率成分，并进行频谱处理。
2.3 时域与频域处理：DSP可以在时域和频域进行信号处理。
时域处理主要关注信号的时间变化和幅值变化，而频域处理则关注信号的频率成分和频谱特性。
三、算法与编程3.1 数字信号处理算法：DSP系统需要使用各种算法来处理信号，如滤波算法、降噪算法、压缩算法等。
这些算法可以通过数学模型和实验数据来设计和优化。
3.2 编程语言与工具：DSP系统的开发通常需要使用特定的编程语言和工具。
基于DSP的高清画质处理技术
基于DSP的高清画质处理技术一、引言现如今，随着科技的不断发展，电子产品的更新换代也在不断推进。
作为人们日常生活中不可或缺的一部分，电视成为了人们娱乐、休闲、学习、工作等多种生活方式中必不可少的媒介。
然而，在电视上播放的画面质量是否清晰成为了影响观众观影体验的重要因素。
高清画质是保障观众观影体验的必须要素，因此高清画质处理技术的研究发展也得到了越来越广泛的关注。
二、DSP技术DSP，即数字信号处理技术，是指将模拟信号转化为数字信号，采用数字信号处理算法进行处理，并再将处理结果转换为模拟信号的一种技术。
DSP技术的应用相当广泛，涉及到音视频等数码产品的信号处理、数字滤波、压缩、解码、编码等。
由于DSP芯片具有高集成度、低功耗、高速率、灵活性好等特点，因此被广泛应用于高清画质处理领域。
三、高清画质处理技术高清画质处理技术是指对已有的视频信号进行数据处理和算法运算，以达到画面更加清晰、色彩更加鲜艳、动态变化更加流畅等效果的一种技术。
高清画质处理技术目前主要包括以下三种：1、降噪处理技术降噪处理技术旨在减小信号中的噪音，以提高视频质量。
常用的降噪处理方法有基于空间域的中值滤波、加权平均法，以及基于频域的离散余弦变换（DCT）降噪，小波变换降噪等方法。
2、锐化处理技术锐化处理技术旨在增强图像的边缘，以增加图像的清晰度。
常用的锐化处理方法有Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子等。
3、增强处理技术增强处理技术旨在增加图像的对比度和亮度，以使图像更加鲜艳、细腻。
常用的增强处理方法有直方图均衡化、对比度拉伸、Gamma校正等方法。
四、基于DSP的高清画质处理技术基于DSP的高清画质处理技术是运用DSP技术对已有的视频信号进行降噪、锐化、增强等处理，以增强视频画面的清晰度、亮度、对比度、色彩鲜艳度等方面的技术。
以视频降噪为例，基于DSP的高清画质处理技术运用DCT变换，从而抑制噪声，提高每一帧图像的清晰度和质量。
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用DSP技术从模拟视频信号中获取数字图像主要采取的是NTSC制式。
正是由于模拟视频信号制式的统一，所以导致很多技术成熟的图像获取设备，例如摄像机、照相机等都有模拟视频信号的输出接口。
本设计方案旨在利用上述的有利条件，提出一套基于TMS320C6x11系列DSP的图像获取方案，利用模拟视频信号的统一性，实现随意更换带有标准模拟视频信号输出接口的图像设备而无需在图像处理系统的硬件和软件上作修改。
同时，本方案还需提供一个相对通用的数字视频接口，可以适应TMS320C6xll系列DSP的接口。
本设计的主要技术要求有：①支持标准的模拟视频输入接口，可以对标准的模拟视频信号解码得到数字图像数据；②在不降低图像幅面的前提下，图像采集速度快，满足一定的实时性要求；③占用CPU时间少，使得图像采集过程在后台自主完成；④数字图像接口通用性好，可以在TMS320C6u1l系列乎台上通用互换。
1 总体方案设计1.1 方案的选择目前，解码模拟视频信号主要的方法有：采用A／D采样模拟视频信号和采用专用的模拟视频信号解码器。
对于前一种方案需要的外部芯片较少，只需A／D转换芯片即可；但是需要占用大量的CPU时间，在采集图像的过程中CPU基本没有额外的时间处理图像。
这个问题通常会导致图像处理系统处理图像的时间严重不足。
后一种方案采用专门的模拟视频信号解码器，需要一些额外的接口芯片，但是可以节约大量的CPU时间，图像采集过程可以全部在后台完成，基本上不需要CPU 的干预。
这个优点对于图像处理系统，特别是算法比较复杂的处理系统（例如视频监控系统）有着非常大的吸引力，所以本方案决定采用后者。
本方案中一个难点是：由模拟视频信号解码得出的数字视频信号数据量非常大，而且由于是实时视频信号，所以数据输出速率也非常高；但是相反，DSP外部存储器接口的读出速率却比较慢。
为了解决这个问题，本方案采取了两种缓冲方式．首先是使用高速FIFO，对数据进行暂存以缓解速度上的差异，但是这样的缓冲还不足以平衡两者之间的速度差异。
于是在本方案中提出了“隔行采样”的思想。
通常，隔行采样会使得分辨率下降，例如每四行采样一行数据，会使得图像垂直方向上的行数下降到原来的1／4。
这不是设计所希望的，所以为了保证图像的分辨率，设计中在隔行采样的同时，将一整幅图像的行数据交错分多次采样，然后再重新组合成一幅完整的图像。
这样既起到了缓冲速度差异的作用，又保证了图像的分辨率。
最后本方案确定的思路是，采用FIFO来暂存一行图像数据，视频解码器直接向FIF0中写入图像数据。
当FIFO中写入了有效图像数据后，由CPLD向 DSP 发出中断请求；同时，DSP接到中断请求后，启动DMA方式将一行图像数据从FIFO 中读入到其外部RAM中存放。
CPLD主要完成“隔行采样”的实现、控制解码器向FIFO中写入数据以及DSF从FIFO中读出数据。
另外，本方案目前主要是针对PAL制式模拟信号的。
PAL制模拟信号传输的图像幅面大小为720×576像素。
下面的设计主要针对该格式的视频信号展开。
如果需要对NSTC等其他制式视频信号解码，只需要在软件上作一些修改即可。
1.2 系统框图在本方案中，模拟视频信号解码器采用的是Philips公司的SAA7111A。
对于PAL制式模拟视频信号，l行图像数据有720个像素；同时由于 YUV分量采用了4：2：2抽样，所以需要1440字节的存储空间存储1行数据。
由于本方案中需要用到FIFO对1行数据暂存，所以FIFO的存储深度必须大于1440字节，最后选定高速FIFO采用IDT公司的IDT72V23l，其具有2K×9位的存储深度。
同时还使用了Laittice公司的 CPLD——LC4128V，作为中间逻辑接口控制“隔行采样”的完成、解码器对FIFO的写操作以及DSP对FIFO的读操作，系统框图如图l所示。
2 硬件方案设计2．1 芯片介绍本方案选用SAA7111A作为前端视频解码器。
SAA71llA视频解码器是双通道模拟预处理电路、自动钳位和增益控制电路、时钟产生电路、数字多标准解码器、亮度／对比度／饱和度控制电路、彩色空间矩阵的组合，是一款功能完善的视频处理器。
SAA711lA只需要单一的3．3V电源供电，与C6x11 的I／O电压一致。
SAA7111A接收CVBS(复合视频)或S-video模拟视频输入，可以将PAL、SECAM、NTSC模式的彩色视频信号解码为CCIR-60l／656兼容的彩色数字分量值，器件功能通过I2C接口控制。
SAA7111A的主要性能特点如下：◆4路模拟输入一一4路CVBS或2路Y／C或1路Y／C和2路CVBS；◆主通道静态增益可编程，自动增益控制选择的CVBS或Y／C通道；◆2个8位视频CMOS模数转换器；◆片上时钟产生器，只需要24.576 MHz单一时钟输入；◆自动探测50 Hz和60 Hz场频，自动在PAL和NTSC标准间切换；◆可以处理PALBGHI、PALN、PAL M、NTSC M、NTSC N、NTSC 4.43、NTSC-Japan 和SECAM信号。
从以上特点可以看出，SAA7111A功能强大，性能全面，可以满足各种视频转换处理的需要，完全符合本系统的要求。
SAA7111A已经在各种视频处理系统中得到广泛的应用，技术性能已得到充分的证明。
采用SAA7111A具有很高的性价比。
2.2 DSP与FOFO接口技术TMS320C6xll的外部存储器接口(EMIF)提供了功能十分强大的外部接口，可以实现与诸多种类的存储器的无缝接口，如SBSRAM、 SDRAM、SRAM、ROM等等。
但是其对FIFO的接口并不能做到真正的无缝接口，需要增加一些外部逻辑来调整它们之间的时序。
本方案中采用的FIFO一一IDT72V23，是标准的同步FIFO，具有两个独立的读写时钟——RCLK、WCLK；同时还具有读写控制信号WENl、WEN2、REN1和REN2。
对于本设计而言，要求DSP从FIFO中将数据读出，故关键考虑DSP对IDT72V23l的读时序。
图2是IDT72V31数据读出的时序。
图2中，tENS为REN1(REN2)的最短建立时间(SETUP)，tDS为数据的最短建立时间(SETUP)。
由图2可以看出IDT72V231与一般SRAM读时序的一个很大区别是：当RCLK上升沿到来以后，需要有一个比较长的延时tA才会有有效数据出现在总线上。
此前一段时间内总线上的数据是不稳定的，并且该延时最长可达到12ns。
点击看原图但是对于TMS320C6x11而言，数据的读入是在ARE信号的上升沿完成的，故这里设计的主要问題是FIFO的RCLK时钟怎样提供。
本设计中采用的解决办法如下：RCLK=!(ARE)REN1&REN2=CEx+AOE+Address也就是说，RCLK是由DSP的ARE信号取反得到的，而REN1和REN2信号是由DSP的AOE信号经过地址译码后提供。
这样设计的 TMS320C6xll与FIFO接口为了配合FIFO读出时序的要求，还必须要求DSP的读时序(主要是Setup／Strobe／Hold三个时序段)满足以下要求：Setup≥(tENS+tSKEW)／tcycStrobe≥(tA+tDS)／tcycStrobe≥(tCLKH（min）/tcycHold+Setup≥(tCLKL（min）/tcycSetup+Strobe+Setup≥(trc（min）/tcyc从时序图上的数据可以看出，tENS≥5ns，tA≤12 ns，tDS≥5 ns；同时，由于IDT72V23l的要求，RCLK高电平时间(tCLKH（min）大于等于8ns、RCLK低电平时间(tCLKL（min）大于等于8 ns以及读写周期(trc（min）必须大于等于20ns。
加上一定的冗余，最后计算可以得到：Setup≥20nsStrobe≥30 nsHold≥l0ns在本设计的TMS320C6211的系统板上，EMIF的外部时钟频率是100 MHz，所以tcyc=10ns。
这样可以得出DSP中CExCTL寄存器中Setup值设置为2，Strobe 值设置为3，Hold值设置为1。
实际系统实现证明。
通过这样的硬件接口设计后，TMS320C621l可以很稳定地从FIF0中读出数据。
2.3 隔行采样技术由于DSP接口与FIFO的接口速度只能达到15MB／s的速度，同时当DSP把图像数据从FIFO中读出来以后还需要将数据存入其外部存储器中，这样 DSP与FIFO的接口速度是完全不可能跟上解码器SAA7111A的有效数据输出速度(最低19.8 MB／s)的，所以DSP无法实时地从视频流中抓出一幅完整的图像。
因此，在DSP与SAA711lA的接口之间采用高速FIFO进行缓冲的同时，还采取了“隔行采样”的方法来缓冲速度上的差异。
通过计算得出DSP每隔4 行有效视频信号采1行视频数据是合理的。
(把DSP将获取的数据存人其外部存储器中所需要的时间考虑在内。
)“隔行采样”的结果会导致所获取的图像垂直分辨率下降(对于PAL制式视频信号由原来的576行／幅下降到144行／幅)。
为了保证图像的分辨率，本设计中将每幅图像分成连续的4次采样．在连续的4次采样中，分别抓取图像中不同的144行数据，也就是说，现在DSP抓取1幅完整幅面(720×576)大小的图像需要分4次获取，然后对数据重排组合得到完整的图像。
PAL制信号是按照50Hz的场频对图像进行输出的，即每秒种可以传输25幅图像，现在由于“隔行采样”的原因，DSP每秒钟可以从PAL制信号中解码出6.25幅完整幅面大小的图像。
这个速度完全可以满足很多实时系统的要求，如视频监控系统。
“隔行采样”功能的具体实现是由CPLD配合SAA7111A输出的同步信号(行同步、场同步信号)来完成的。
由于IDT72V231(FIFO)的写入控制是通过WEN信号完成的，因此CPLD可以通过控制WEN信号来实现图像的隔四行一采样。
具体WEN信号的产生逻辑如图3所示。
点击看原图由图3可以清晰地看出，通过这种采样方式以后，每次输出的图像行是隔4行输出l行，而连续4次获取的图像则是一整幅图像576行图像数据中互不相同的144行数据，这四部分图像按照一定规律组合便可以得到一幅幅面为720×576像素的完整数宇图像。
另外由图3可以看出，SAA7111A每向FIFO中写入一行图像数据(需要53.3μs)，DSP则有相当于4行图像数据输出的时间(约256μs)来读出这一行图像数据。
因此“隔行采样”有效地缓冲了数据输出和数据读入速度上的差距。
3 软件方案设计解码器DSP方软件的设计主要分成两个部分：①将图像数据从FIFO中读出来存人到DSP的外部RAM中去；②对读出的数据进行重排，组合成完整的图像。