dsp学习心得体会
dsp学习心得体会 学习心得体会
dsp学习心得体会学习心得体会篇一:DSP学习总结DSP学习总结摘要:本总结介绍了数字信号技术(DSP)的基本结构，特点，发展及应用现状。
通过分析与观察，寄予了DSP美好发展前景的希望。
关键字:数字信号处理器，DSP,特点，应用1 DSP介绍数字信号处理简称DSP，是进行数字信号处理的专用芯片，是伴随着微电子学、数字信号处理技术、计算机技术的发展而产生的新器件，是对信号和图像实现实时处理的一类高性能的CPU。
所谓“实时实现”，是指一个实际的系统能在人们听觉、视觉或按要求所允许的时间范围内对输入信号进行处理，并输出处理结果。
数字信号是利用计算机或专用的处理设备，以数值计算的方式对信号进行采集、变换、综合、估计与识别等加工处理，从而达到提取信息和方便应用的目的。
数字信号处理的实现1是以数字信号处理理论和计算技术为基础的。
2 结构32位的C28xDSP整合了DSP和微控制器的最佳特性，能够在一个周期内完成32*32位的乘法累加运算。
所有的C28x芯片都含一个CPU、仿真逻辑以及内存和片内外设备的接口信号(具体结构图见有关书籍)。
CPU的主要组成部分有:程序和数据控制逻辑。
该逻辑用来从程序存储器取回的一串指令。
实时和可视性的仿真逻辑。
地址寄存器算数单元(ARAU)。
ARAU为从数据存储器取回的数据分配地址。
算术逻辑单元(ALU)。
32位的ALU执行二进制的补码布尔运算。
预取对列和指令译码。
为程序和数据而设的地址发生器。
定点MPY/ALU。
乘法器执行32位*32位的二进制补码乘法，并产生64位的计算结果。
中断处理。
3 特点采用哈佛结构。
传统的冯?诺曼结构的数据总线和指令总线是公用的，因此在高运算时在传输通道上会出拥堵现象。
而采用哈佛结构的DSP 芯片片内至少有4 套总线:程序的地址总线与数据总线，数据的地址总线与数据总线。
由于这种结构的数据总线和程序总线分离，从而在一个周期内同能2时获取程序存储器内的指令字和数据存储器内的操作数，提高了执行速度。
dsp学习心得
dsp学习心得在过去的一段时间里，我深入研究了数字信号处理（DSP）的相关知识，并在实践中不断探索和应用。
通过这段学习过程，我不仅对DSP的概念有了更深刻的理解，而且积累了丰富的实际经验。
下面将分享我在学习DSP过程中的心得和体会。
一、了解DSP的基本概念在开始学习DSP之前，我首先对其基本概念进行了了解。
DSP，即数字信号处理，是一种通过对数字信号进行一系列算法处理来实现信号的转换、压缩、增强等目的的技术。
它在音频处理、图像处理、通信系统等领域起着重要的作用。
二、学习DSP的基础知识为了更好地掌握DSP技术，我系统地学习了相关的基础知识。
首先，我学习了数字信号的采样和量化原理，了解了数字信号与模拟信号的转换过程。
接着，我学习了常用的数字滤波器设计方法，包括FIR滤波器和IIR滤波器。
同时，我还学习了离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）等频域分析方法。
通过这些基础知识的学习，我对DSP的核心技术有了较为清晰的认识。
三、利用MATLAB进行DSP仿真实验为了更好地理解和应用DSP技术，我利用MATLAB进行了一系列的仿真实验。
我首先学习了MATLAB的基本语法和函数的使用方法，然后通过编写代码实现了常见的DSP算法。
例如，我通过MATLAB实现了数字滤波器的设计和应用，包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
此外，我还利用MATLAB进行了音频信号的压缩和解压缩实验，通过对信号的编码和解码，实现了对声音质量的有效控制。
四、应用DSP技术解决实际问题除了理论学习和仿真实验，我还将所学的DSP技术应用到了实际问题的解决中。
例如，在图像处理方面，我利用DSP技术实现了数字图像的去噪和增强。
通过选择合适的滤波器和处理算法，我成功地提高了图像的清晰度和质量。
在音频处理方面，我利用DSP技术对语音信号进行分析和识别，实现了自动语音识别的功能。
通过这些实际问题的解决，我深刻地体验到了DSP技术的强大和应用的广泛性。
dsp学习心得
dsp学习心得DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）是一门涉及数字信号的获取、处理和分析的重要学科。
在我学习DSP的过程中，我获得了许多知识和经验，并且对于DSP的应用也有了更深的理解。
在本文中，我将分享我学习DSP的心得和体会。
一、入门阶段学习DSP的第一步是对其基本概念和原理有所了解。
在入门阶段，我首先学习了数字信号的基本特性和表示方法。
我了解了采样定理以及离散时间信号与连续时间信号之间的转换方法。
此外，我还学习了数字滤波器的基本原理和分类，包括FIR滤波器和IIR滤波器。
在学习的过程中，我注意到了DSP领域的一些重要应用，如音频处理、图像处理和通信系统。
这加深了我对DSP的理解，并激发了我对该领域更深入学习的兴趣。
二、深入学习深入学习DSP需要对算法和工具有更深入的理解。
我开始学习常用的DSP算法，如快速傅里叶变换（FFT）和离散余弦变换（DCT）。
这些算法在音频和图像处理中非常常见，熟练掌握它们对于进行实际的信号处理至关重要。
在学习算法的同时，我还学习了一些通用的DSP工具和软件，如MATLAB和Simulink。
这些工具提供了强大的信号处理功能和仿真环境，能够帮助我们更方便地分析和设计DSP系统。
我通过实际操作和实验，加深了对DSP算法和工具的理解，并逐渐具备了独立进行信号处理任务的能力。
三、实际应用在学习DSP的过程中，我也开始思考如何将所学的知识应用到实际项目中。
例如，在音频处理方面，我尝试了噪声消除、语音识别和音乐合成等任务。
通过使用合适的数字滤波器和算法，我成功地改善了音频质量，并实现了基本的语音和音乐处理功能。
另外，我也应用DSP知识进行了一些图像处理项目。
例如，我利用图像滤波算法实现了边缘检测和图像增强。
这些实践项目不仅加深了对DSP原理的理解，还培养了我解决实际问题的能力。
四、总结体会通过学习DSP，我深刻认识到数字信号处理在现代科学和工程中的重要性。
dsp学习心得
dsp学习心得近年来，随着数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）技术的迅猛发展，该领域开始受到越来越多人的关注与追求。
我也是其中之一，通过一段时间的学习和实践，我对DSP有了一些初步的认识和体验，下面就来分享我的学习心得。
首先，我深刻认识到DSP在现代通信、音频处理、图像处理等领域中的广泛应用。
无论是手机通话时的语音信号处理，还是数字音频播放器中的音乐解码、均衡，都少不了DSP的身影。
此外，在医学图像处理、雷达信号处理等领域，DSP也发挥着重要的作用。
这使我意识到，如果能够熟练掌握DSP技术，对我未来的职业发展将会有极大的帮助。
其次，学习DSP需要具备扎实的数学基础。
众所周知，DSP是建立在数学基础之上的，尤其是离散数学、概率论、线性代数等方面的知识。
这对我来说确实是一项挑战，因为我在大学期间对数学方面的学习并不突出。
因此，我意识到，只有通过不断努力学习，才能够夯实数学基础，从而更好地掌握DSP相关知识。
另外，学习DSP需要进行大量的实践操作。
尽管理论知识十分重要，但只有通过实际操作，才能真正加深对DSP原理和算法的理解。
在学习的过程中，我利用开源的DSP开发平台，进行了一些简单的实验，如数字滤波、FFT（快速傅里叶变换）等。
通过实验，我体会到了理论知识在实际中的应用，同时也发现了实际操作中可能遇到的一些问题，并通过调试和修改不断提升自己的技能。
此外，积极参与学习交流对于DSP的学习也非常重要。
在学习的过程中，我积极参加线上和线下的学习班、讲座，还加入了一些与DSP 相关的技术交流社区。
通过与他人的交流，我不仅能够获取更多的学习资源，还能够结识一些志同道合的朋友，共同探讨和解决学习中的问题。
这对于我来说是非常宝贵的经验，也加深了我对DSP的理解和热爱。
总结起来，学习DSP需要全面提升自己的数学基础，并进行大量的实践操作，同时积极参与学习交流。
通过这些努力，我相信在不久的将来，我能够深入掌握DSP技术，为实际应用场景提供有效的解决方案，并创造出更多有意义的成果。
dsp学习心得
dsp学习心得在我大学期间，我选择了数字信号处理（DSP）作为我的专业方向。
这是一门非常有挑战性、专业化的学科，需要深入理解信号处理的理论与算法，并能够应用于实际工程中。
在学习过程中，我经历了许多挫折，但也从中获得了许多宝贵的经验和心得。
下面，我将分享一些我在DSP学习中的心得体会。
1. 基础知识的重要性在学习DSP之前，掌握基础的数学知识是十分重要的。
线性代数、微积分、概率论等知识将为后续的学习打下坚实的基础。
在很多时候，我们需要用到积分、微分、矩阵变换等数学概念，以便能够理解和推导出各种信号处理算法。
因此，学生们在学习DSP之前，最好能够对这些数学知识有一个扎实的理解。
2. 算法的掌握与应用在DSP学习中，算法的掌握是至关重要的。
最常见的算法包括傅里叶变换、滤波算法、离散余弦变换等。
这些算法的理解程度将决定你在信号处理领域的应用能力。
因此，我花费了大量的时间和精力来学习和理解这些算法。
我通过阅读教材、参加课程并完成相关的实践项目来不断加深对算法的理解。
同时，我发现了一些学习方法，如参加学习小组、参加学术研讨会等，这些方法可以帮助我更好地理解和应用算法。
3. 实践的重要性实践是学习DSP的重要环节。
只有亲自动手实践，才能真正掌握所学的理论知识。
在我的学习过程中，我利用MATLAB等工具进行实验，以便更好地理解并验证所学的算法。
我通过编写代码、调试程序、观察输出结果等方式进行实践，不断改进和完善我的学习成果。
通过实践，我不仅加深了对信号处理算法的理解，还锻炼了我的编程和问题解决能力。
4. 多角度的思考在学习DSP的过程中，我发现多角度思考问题是十分重要的。
在实际应用中，我们会面对各种各样的问题和挑战，需要能够从不同的角度进行思考和解决。
我努力培养了创造性思维和综合性思考的能力，利用各种方法和技术来解决各类问题。
在多角度思考的过程中，我发现很多问题可以得到更好的解决方案，也为自己在学术研究和工程实践中积累了宝贵的经验。
dsp心得体会范文
dsp心得体会范文dsp心得体会篇一：DSP原理及应用的学习体会这个学期通过《对DSP芯片的原理与开发应用》课程的学习，对DSP芯片的概念、基本结构、开发工具、常用芯片的运用有了一定的了解和认识，下面分别谈谈自己的体会。
一，DSP芯片的概念数字信号处理(DigitalSignalProcessing)是利用计算机或专用处理设备,以数字形式对信号进行采集、变换、增强、滤波、估值、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。
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。
在通信、等诸多领域得到极为广泛的应用。
DSP(DigitalSignalProcess)芯片,即数字信号处理器,是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器，其应用主要是实时快速的实现各种数字信号处理算法。
该芯片一般具有以下主要特点：（1）在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法；（2）程序与数据空间分开，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，使取值、译码和执行等操作可以同时进行。
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uPD7720是第一个具有乘法器的商用DSP芯片。
当前，美国德州公司（TI），Motorola公司，模拟器件公司（AD），NEC公司，AT&T公司是DSP芯片主要生产商。
选择合适的DSP芯片，是设计DSP应用系统的一个非常重要的环节。
dsp原理及应用的学习心得
DSP原理及应用的学习心得1. 什么是DSP数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一种通过一系列算法和技术来处理数字信号的方法。
DSP主要关注对数字信号进行采样、量化、变换、滤波和重构等一系列操作，以实现信号的增强、压缩、识别等目标。
2. DSP原理的学习心得在学习DSP原理的过程中，我深刻体会到了数字信号处理的重要性和广泛应用的范围。
下面是我对DSP原理学习的几点心得体会：•数学基础的重要性在DSP原理的学习中，数学基础是非常重要的。
特别是离散系统、傅里叶变换和滤波器设计等概念，需要对差分方程、复数运算、傅里叶级数和变换等数学知识进行理解。
因此，我在学习之前，花了很多时间恶补数学知识，尤其是差分方程和复数运算方面的基础知识。
通过充分掌握相关的数学知识，我更好地理解了DSP原理和应用。
•信号的时域和频域表示数字信号可以通过时域和频域进行表示和分析。
在学习中，我深入了解了时域和频域的概念，并学会了使用傅里叶变换将信号从时域转换到频域，以及使用逆傅里叶变换实现频域信号的逆变换。
这些知识对于我理解和分析信号在不同域上的特性和特征是非常有帮助的。
•滤波器设计与应用滤波器在DSP中扮演着非常重要的角色。
我学习了滤波器的设计原理和常见的滤波器类型，例如低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
通过掌握滤波器的设计技巧和参数调节方法，我能够根据实际需求设计和应用不同类型的滤波器，以达到对信号的处理和改变。
•DSP在音频处理中的应用音频处理是DSP中广泛应用的领域之一。
我了解了音频信号的特性和处理方法，学会了如何应用DSP技术对音频信号进行降噪、均衡、压缩和特效处理等。
通过实际操作和实践，我体会到了DSP在音频处理中的强大能力和良好效果，也对音频处理领域有了更深入的了解。
3. DSP应用的学习心得在学习DSP应用的过程中，我探索了不同领域的应用，并获得了一些宝贵的经验和心得：•DSP在通信领域的应用通信领域是DSP应用最为广泛的领域之一。
dsp学习心得
dsp学习心得近年来，随着科技的快速发展，数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）作为一门应用广泛的技术应运而生。
作为一名对DSP有兴趣的学习者，我在学习过程中积累了一些心得，现在与大家分享。
一、认识DSPDSP是一种处理数字信号的技术，通过对信号进行采样、转换、分析和处理，从而实现信号的改善、修复、增强以及提取等操作。
DSP广泛应用于通信、音频、视频、图像处理等领域，其优点在于精度高、速度快、适应性强。
二、DSP学习方法1.建立坚实的数学基础，精通基本的信号与系统理论。
DSP涉及到线性代数、概率论、拓扑学等多个数学学科，只有建立好数学基础，才能更好地理解和应用DSP算法。
2.深入理解离散系统和连续系统的区别。
离散信号与连续信号有着本质的区别，了解二者的差异，才能正确理解和操作离散系统的特性。
3.学会使用合适的工具和软件。
Matlab、Python等工具和软件在DSP学习中起到了至关重要的作用，拥有熟练的操作技能，可以更高效地进行信号分析和算法实现。
4.多动手实践，多做项目实践。
通过实际的项目实践，对所学的知识进行巩固和应用，真正理解实际应用场景中DSP的作用和影响。
三、DSP的应用领域1.通信领域。
通信系统离不开DSP技术的支持，例如数字调制解调、频谱分析、信道估计等都需要借助DSP的算法和方法。
2.音频处理。
音频编解码、音频增强、语音识别等方面都需要用到DSP技术，为音频处理带来更好的效果和体验。
3.视频处理。
视频压缩编码、视频降噪、视频增强等方面都离不开DSP的应用，使得视频的质量和稳定性得到提升。
4.图像处理。
图像滤波、图像识别、图像分割等都需要运用到DSP技术，提高图像的质量和分析的准确性。
四、未来发展趋势随着人工智能、物联网等领域的迅速发展，DSP技术将会越来越重要和广泛应用。
例如，基于DSP的语音识别和人脸识别技术，在智能手机、智能家居等领域的应用将会更加普及。
dsp实验心得体会范文3篇_dsp实习心得体会（2）
dsp实验心得体会范文3篇_dsp实习心得体会(2)dsp实习心得体会篇1如果说前几年DSP作为一个器件，一个处理器或一个事物是相对比较新的东西，那么现在DSP已经在我们电子设计开发中非常常见了。
首先我们从定义上简单理解一下DSP。
我们涉及到的DSP主要是只这里特指数字信号处理器芯片，这里我把我的一些学习经验和大家分享。
希望对大家有帮助了解DSP我个人认为学习一个东西首先是了解它，比如DSP到底是什么?用在什么地方?怎么用?和这里我们传统的单片机特点有那些相同与不同?开发需要注意什么?怎么样完成一个最小系统等。
我想了解清楚这些问题我们自然就清楚比较清楚的认识DSP了。
下面我们就来对上面的问题我们在很多地方都可以找到答案，我把其中比较重要的简单的回答一下。
DSP大家注意和传统的概念区分一下，传统我们经常说的DSP(Digital Signal Processing(数字信号处理))的缩写也就是说是一些功能算法，这里的DSP是指(Digital Signal Process(数字信号处理器))的缩写，也就是说他是一个集成一些外设的一个芯片，类似我们的单片机。
我们通过程序实现一些特定的功能。
和传统单片机比较的区别?DSP功能比普通单片机高出很多，当然价格也比较高。
所以直接用DSP和单片机比较是不合适的。
我们这里比较不是从他的应用领域来比较，我们是从开发的角度来比较，为了是使那些熟练使用单片机的朋友可以很快上手。
当然我的主要目的的大家可以比较学习，达到熟悉一种CPU其他就可以很快上手。
下面从几个方面比较一下1,硬件上比较从硬件上比较DSP和传统的单片机主要有几个方面不一样，很多DSP电源系统比传统的复杂，但是这个并不影响我们因为如TI的DSP 都提供相关的测试电路。
开始的时候大家可以完全按照他来设计。
调试方式上有很大不同，DSP一般通过JTAG来进行仿真和烧写的，而单片机是通过直接仿真器来仿真的(这里讲的单片机是比较早的，现在的单片机也有很多采用JTAG调试方式)。
dsp学习心得
dsp学习心得DSP（数字信号处理）是一门涉及数字信号的分析、处理和实现的学科。
在学习DSP的过程中，我深刻理解到数字信号处理在多个领域的应用，如音频、图像处理和通信等。
通过研究和实践，我对DSP的学习体会如下：一、对DSP的认识和理解DSP是一门关于数字信号的处理技术，它可以通过数字算法对信号进行采样、量化、变换和滤波等处理。
与模拟信号处理相比，DSP具有更高的灵活性和可靠性，并且能够应用于更复杂的系统中。
数字信号处理的领域非常广泛，包括音频、图像、视频、通信和控制系统等。
二、熟练掌握DSP的基本概念和原理在学习DSP的过程中，我重点掌握了以下基本概念和原理：1. 数字信号的采样和量化：了解了信号的离散化表示方法，以及采样定理和量化误差的影响。
2. 离散时间信号的表示和运算：通过学习离散运算的性质和离散序列的表示方法，能够对信号进行离散的加法、乘法和卷积等操作。
3. 离散傅里叶变换(DFT)和快速傅里叶变换(FFT)：理解了频域分析的重要性和DFT/FFT算法的原理，能够将时域信号转换到频域进行处理。
4. 数字滤波器设计：熟悉了数字滤波器的基本概念和滤波器设计方法，包括FIR和IIR滤波器的设计技巧和应用。
三、采用实践方法巩固学习成果通过实践应用，我发现实际操作比理论学习更能加深对DSP的理解。
以下是我采用实践方法巩固学习成果的方式：1. 编程实现：通过使用编程语言，如MATLAB或Python，编写DSP算法的代码，模拟信号的采样、变换和滤波过程。
2. 实验项目：参与实验项目，如音频处理或图像处理，应用DSP算法解决实际问题，加深对DSP原理的理解和掌握。
3. 参与开源项目：积极参与开源DSP项目，了解行业应用和最新的技术发展，与其他开发者交流和分享经验。
四、不断学习和更新知识DSP技术在不断发展和演变，为了保持与时俱进，我将继续学习和更新DSP的相关知识。
以下是我在继续学习中的计划：1. 深入研究新的DSP算法和技术，如小波变换、自适应滤波和多通道处理等。
dsp学习心得
dsp学习心得我刚开始学习数字信号处理(DSP)，经过一段时间的学习和实践，我对这个领域有了一些深刻的理解和体会。
在这篇文章中，我将分享我的DSP学习心得，并讨论它对我的职业发展和个人成长的影响。
一、初识DSPDSP是一门独特的学科，它研究如何处理和分析数字信号。
我对DSP产生兴趣的起因是我发现数字信号在现代通信、音频处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
我意识到，了解和掌握DSP技术对我的职业发展非常重要。
二、学习过程在学习DSP的过程中，我首先了解了基本的数字信号概念和数学工具，例如采样定理、离散傅里叶变换(DFT)等。
然后，我学习了一些常用的DSP算法和技术，包括滤波、频域分析、时域信号处理等。
通过编程实践，我不仅更深入地了解了这些概念和技术，而且提高了我的编程能力。
三、应用案例通过学习DSP，我开始着手解决一些实际问题。
例如，在音频处理方面，我利用DSP技术开发了一个语音识别系统，它能够识别和转录语音输入。
在图像处理方面，我使用DSP算法实现了图像去噪和图像压缩等功能。
这些实际应用使我更加深入地理解了DSP的重要性和价值。
四、影响和感悟通过学习DSP，我收获了很多。
首先，我对数字信号的理解更加深入，能够更好地处理和分析数字信号。
其次，我掌握了一些重要的DSP算法和技术，提高了我的技术实力。
此外，我还培养了解决问题的能力和团队合作精神，因为在实际应用中，我往往需要与其他领域的专业人士合作。
最重要的是，学习DSP让我始终保持学习和进步的心态，不断追求新的知识和技能。
总结起来，学习DSP是一种具有挑战性但又收获满满的经历。
通过系统学习和实践，我掌握了重要的DSP概念、算法和技术，并将其应用到实际问题中。
这种学习不仅对我的职业发展有着积极的影响，还培养了我解决问题和团队合作的能力。
我相信，继续深入学习DSP将为我打开更广阔的职业发展道路，并带来更多的成就和满足感。
dsp实验心得体会范文3篇_dsp实习心得体会
dsp实验心得体会范文3篇_dsp实习心得体会digital signal processor简称DSP，中文意思是数字信号处理，DSP就是用数值计算的方式对信号进行加工的理论和技术，现结合自身，谈谈一些心得体会。
本文是dsp实验的心得体会范文，仅供参考。
dsp实验心得体会范文篇一1. 设置环境时分为软件设置和硬件设置，根据实验的需要设置，这次实验只是软件仿真，可以不设置硬件，但是要为日后的实验做准备，还是要学习和熟悉硬件设置的过程。
2. 在设置硬件时，不是按实验书上的型号选择，而是应该按照实验设备上的型号去添加。
3. 不管是硬件还是软件的设置，都应该将之前设置好的删去，重新添加。
设置好的配置中只能有一项。
4. CCS可以工作在纯软件仿真环境中，就是由软件在PC机内存中构造一个虚拟的DSP环境，可以调试、运行程序。
但是一般无法构造DSP中的外设，所以软件仿真通常用于调试纯软件算法和进行效率分析等。
5. 这次实验采用软件仿真，不需要打开电源箱的电源。
6. 在软件仿真工作时，无需连接板卡和仿真器等硬件。
7. 执行write_buffer一行时。
如果按F10执行程序，则程序在mian主函数中运行，如果按F11，则程序进入write_buffe函数内部的程序运行。
8. 把str变量加到观察窗口中，点击变量左边的“+”，观察窗口可以展开结构变量，就可以看到结构体变量中的每个元素了。
9. 在实验时，显示图形出现问题，不能显示，后来在Graph Title 把Input的大写改为input，在对volume进行编译执行后，就可以看到显示的正弦波图形了。
10. 在修改了实验2-1的程序后，要重新编译、连接执行程序，并且必须对.OUT文件进行重新加载，因为此时.OUT文件已经改变了。
如果不重新加载，那么修改执行程序后，其结果将不会改变。
11. 再观察结果时，可将data和data1的窗口同时打开，这样可以便于比较，观察结果。
dsp实习心得体会7篇
dsp实习心得体会7篇dsp实习心得体会 (1) 很荣幸今年暑期能够通过赣州市青年英才“展翅计划”加入到南康区行政审批局进行为期一个月的暑期实习。
通过这一个月的实习，我了解到了南康区市民服务中心的工作运作情况和区行政审批局的单位文化，在实际的工作中提升了自己的职业技能，积累了一定的工作经验，收获颇丰。
在实习过程中，我了解到了市民服务中心为方便群众办理业务而设立的种种举措，双向开放服务中心努力为南康优化产业布局，做大做强南康家具产业集群提供强大助力。
在实际工作中，除了完成领导交代的任务外，引导群众到相应的窗口办理业务，解答群众的疑惑成为了我的主要工作。
刚开始虽然也会遇到不懂的问题，但是通过耐心地沟通解释最终也能够得以解决。
在这一个月中，国内疫情防控形式变得异常严峻，疫情防控措施逐渐加强。
按照上级要求，及时排查市民服务中心工作人员疫苗接种情况，详细询问未接种原因。
在市民服务中心一楼大厅入口值班，为来访的群众测量体温、查验赣通码、行程码，询问是否接种新冠疫苗成为了常态。
对于一些未正确佩戴口罩的人员，在我们的温馨提醒下，都能够自觉佩戴好口罩，为自己和他人的健康负责。
在经过这为期一个月的实习工作后，我感受到了单位工作人员的不易，帮助到了办事群众，也提升了自我，而我也将继续努力，在未来的学习、工作中积极参加各类社会实践活动，为社会奉献出自己的一份力量。
dsp实习心得体会 (2) 我的为期六个周的实习在昨天彻底的结束了，原以为我会很轻松很潇洒的离开，但是没有想到当我跟我们班的那些同学告别，收拾行李踏上返校的汽车的时候，心情竟然是如此的复杂。
有对我们班那些学生的不舍，刚开始的时候我觉得很难融入那个班集体，常常会觉得很失落，可是当我刚刚开始慢慢融入到那个集体，发现了那群学生的活泼可爱的时候，实习却要结束了。
发现现实真的是很残酷的，它总是能抓住人性的弱点，然后再给我们狠狠一击。
所以在这里我也衷心的祝愿我的那班学生们能够健康快乐的成长，虽然他们现在的学习不是很让人省心，但是我坚信他们最后都能找到适合自己的一条路，开创属于自己的一片天，因为他们都是聪明善良的孩子!也衷心的祝愿我的实习指导老师张老师能够健康快乐，生活幸福美满!也感谢她在这段时间给与我的帮助。
dsp学习心得体会_1
dsp学习心得体会篇一：dSP学习总结dSP学习总结摘要：本总结介绍了数字信号技术（dSP）的基本结构，特点，发展及应用现状。
通过分析与观察，寄予了dSP美好发展前景的希望。
关键字：数字信号处理器，dSP,特点，应用1dSP介绍数字信号处理简称dSP，是进行数字信号处理的专用芯片，是伴随着微电子学、数字信号处理技术、计算机技术的发展而产生的新器件，是对信号和图像实现实时处理的一类高性能的cPU。
所谓“实时实现”，是指一个实际的系统能在人们听觉、视觉或按要求所允许的时间范围内对输入信号进行处理，并输出处理结果。
数字信号是利用计算机或专用的处理设备，以数值计算的方式对信号进行采集、变换、综合、估计与识别等加工处理，从而达到提取信息和方便应用的目的。
数字信号处理的实现是以数字信号处理理论和计算技术为基础的。
2结构32位的c28xdSP整合了dSP和微控制器的最佳特性，能够在一个周期内完成32*32位的乘法累加运算。
所有的c28x芯片都含一个cPU、仿真逻辑以及内存和片内外设备的接口信号（具体结构图见有关书籍）。
cPU的主要组成部分有：程序和数据控制逻辑。
该逻辑用来从程序存储器取回的一串指令。
实时和可视性的仿真逻辑。
地址寄存器算数单元（aRaU）。
aRaU为从数据存储器取回的数据分配地址。
算术逻辑单元（aLU）。
32位的aLU执行二进制的补码布尔运算。
预取对列和指令译码。
为程序和数据而设的地址发生器。
定点mPY/aLU。
乘法器执行32位*32位的二进制补码乘法，并产生64位的计算结果。
中断处理。
3特点采用哈佛结构。
传统的冯·诺曼结构的数据总线和指令总线是公用的，因此在高运算时在传输通道上会出拥堵现象。
而采用哈佛结构的dSP 芯片片内至少有4套总线：程序的地址总线与数据总线，数据的地址总线与数据总线。
由于这种结构的数据总线和程序总线分离，从而在一个周期内同能时获取程序存储器内的指令字和数据存储器内的操作数，提高了执行速度。
dsp学习心得
dsp学习心得数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及数字信号获取、处理和传输的学科。
通过对信号进行数学处理和算法实现，我们可以从信号中提取出有用的信息，并对信号进行增强、降噪等操作。
在我学习DSP的过程中，我收获颇多，以下是我的学习心得。
一、认识DSPDSP在现代科学技术以及通信、音频处理、图像处理等领域都起着重要作用。
因此，首先要明确DSP的基本概念和应用范围。
在理论学习的过程中，我通过了解信号模型、采样定理、离散信号以及数字滤波等基本概念，逐渐理解了DSP的核心原理。
二、数学基础作为一门涉及数学较多的学科，学好DSP离不开扎实的数学基础。
在学习过程中，我重点温习了离散数学、概率论、线性代数等相关知识。
数学的深入学习使我更好地理解了信号的数学特性，并且对于算法的推导和分析也起到了积极的促进作用。
三、算法与编程DSP的核心在于算法的设计和实现，因此熟练掌握常用的DSP算法是很重要的。
我通过学习常见的滤波算法、FFT算法以及小波变换等，逐渐掌握了不同类型信号处理的方法和实现技巧。
同时，编程语言也是不可或缺的一部分，我选择学习了MATLAB和Python这两门常用的DSP编程语言，通过编写代码实践了所学的算法和理论。
四、实践应用理论的学习和算法的掌握只是学习DSP的第一步，要将所学知识应用于实践中才能更好地理解和巩固。
我通过完成一些实际的DSP项目，如音频降噪、图像滤波等，加深了对DSP理论和算法的理解，也锻炼了自己的解决问题的能力。
五、不断学习在学习DSP的过程中，我意识到这是一个庞大而繁杂的领域，仅仅凭借课堂学习远远不够。
因此，我积极参加相关学术交流和研讨会，阅读相关文献和论文，与同行进行交流和讨论，不断拓宽自己的视野和知识面。
通过学习DSP，我对数字信号处理有了更深入的认识，也提高了自己的专业能力。
我相信，只要保持学习的热情，我将能在未来的工作和研究中更好地运用所学，为实际问题的解决做出贡献。
【心得体会】dsp实验心得体会
【心得体会】dsp实验心得体会
在进行dsp实验的过程中，我收获了很多。
首先，我学会了如
何运用数字信号处理的理论知识，将其应用到实际的实验中。
通过
实验，我深刻理解了滤波、频谱分析、信号重构等概念，加深了对
数字信号处理的理解。
其次，我学会了如何使用dsp工具进行数据处理和分析。
通过
使用MATLAB等工具，我能够对信号进行采样、滤波、变换等操作，
从而得到我们需要的结果。
这让我对数字信号处理的实际操作有了
更深入的认识。
另外，通过实验，我也体会到了团队合作的重要性。
在实验中，我和同学们一起讨论问题、分析数据、找出解决方案，共同完成了
实验任务。
这不仅提高了我的团队合作能力，也加深了我对数字信
号处理知识的理解。
最后，通过实验，我也发现了自己的不足之处。
在实验中遇到
了很多问题，有时候需要反复尝试才能找到解决方案。
这让我意识
到自己在理论知识和实际操作上还有很大的提升空间，需要不断学
习和实践。
总的来说，通过dsp实验，我不仅学到了很多知识，也提高了自己的实际操作能力和团队合作能力。
这对我的专业发展和个人成长都有着重要的意义。
希望在以后的学习和工作中能够继续努力，不断提升自己。
学习dsp原理及应用的心得
学习DSP原理及应用的心得一、什么是DSPDSP，即数字信号处理（Digital Signal Processing），是利用计算机技术对模拟信号进行数字化处理的技术。
它在现代通信、音频处理、图像处理等领域起着重要的作用。
DSP技术可以使得信号的获取、处理、分析和传输变得更加高效和精确。
二、为什么学习DSP学习DSP对于从事相关领域的工程师而言是必不可少的。
无论是通信领域、音频处理领域还是图像处理领域，DSP技术都是基础和核心。
学习DSP的主要原因有以下几点：1.DSP技术可以提高信号的质量和可靠性。
在数字信号处理中，可以对信号进行滤波、去噪、降噪等处理，从而减少不必要的噪音和干扰。
这样可以提高信号的质量和可靠性，使得相关系统的性能更好。
2.DSP技术具有灵活性和可编程性。
相比于模拟信号处理技术，数字信号处理技术可以通过软件编程实现不同的功能，更加灵活方便。
在处理不同类型的信号时，只需要通过编程调整算法和参数即可，而不需要重新设计和调整硬件电路。
3.DSP技术可以提高系统的集成度和成本效益。
通过数字信号处理技术，可以实现多个功能的集成，减少硬件电路的复杂性和成本。
这对于产品的设计和开发是非常重要的，可以提高产品的竞争力和市场占有率。
三、学习DSP的心得体会在学习DSP的过程中，我总结了以下几点心得体会：•深入学习DSP算法和原理。
DSP算法是学习DSP的核心，而算法的基础又是对DSP原理的深入理解。
只有理解了原理，才能更好地应用和优化算法。
因此，我花了很多时间阅读相关的教材和论文，学习DSP的基础理论和算法。
•多做实践和实验。
理论学习只是第一步，真正的掌握和运用DSP技术还需要通过实践和实验。
我在学习过程中选择了一些经典的DSP应用案例进行实践，例如音频滤波、语音识别等。
通过实际操作，我更深刻地理解了理论知识，并发现了一些实践中的问题和挑战。
•参与项目和团队合作。
学习DSP不仅需要个人的努力，还需要与他人进行合作和交流。
dsp学习收获
首先，我觉得最重要的一条，就是不要觉得DSP高深莫测，DSP也是单片机，原理上有许多相通之处！关于程序文件，共三种，C或汇编的源文件、CMD文件、中断入口分配文件（通常为VECTOR.H）。
C或汇编的源文件自不必说，是你自己的写功能代码；CMD文件是让你配置存储器的，一部分用来指示程序和数据存储器各分为几块，大小是多少，用MEMORY｛｝伪指令实现；另一部分用来指示你写的代码、常量、变量各放在上面定义的哪一块里，用SECTION｛｝伪指令实现。
实际上是把程序放至外部的数据存储器中运行，因为数据存储器可以无限次的读写，程序调试完毕再烧写到内部的FLASH中。
但FLASH和数据存储器的访问速度有很大差别，所以仿真时正常，烧写到内部的FLASH以后有时会出问题。
关于2407的初始化，我刚学，只觉得层次较多，一不小心就忘了某一项，所以一定要把各器件的层次结构搞清，一级一级的初始化。
！学DSP，应用范围是很广的，做通讯的，做芯片的，做音乐，做图像，都会用到，要做好必须软硬件都懂，算法也要精通。
所以做DSP远远不只是拿个DSP核写写程序，这只是个开始而已。
一般来说，工业中能够做好DSP 的人不多，但是很值钱，是公司不可或缺的人物。
现在全国都开始搞无线通讯，将来20年是这个领域的黄金时期，下点苦功学好DSP是有很好前景的，DSP核只是一个运算器，要算些什么，怎么算，是根据你想做的事情和设计的算法决定的。
你应该先去学习数字信号处理的理论知识，打下扎实基础，才能够写出有价值的程序。
否则光会用DSP核是没有什么实际意义的。
从原来学习8位的单片机，到现在学习32位的DSP处理器，虽然看上去就增加了那么24位，可是当我拿起那些资料时，我发现我是那么的迷茫，有种无从下手的感觉。
以前学单片机，好多同学说它好难，尤其是汇编语言比较难掌握，但当我手拿着DSP时，我才发现单片机不就那样！DSP中，32位的存储器地址映射，32位的L1（一级缓存）控制字，32位的中断定时控制字，还有那些庞杂的总线，丰富的外部接口，这些搞的我一下子慌了阵脚。
dsp学习心得
dsp学习心得最近，我开始学习DSP技术，这是一项专业的数字信号处理技术。
虽然这项技术对于许多人来说可能还相对陌生，但我认为它具有巨大的潜力和前途。
在学习过程中，我克服了许多挑战，但我也获得了很多宝贵的经验。
下面是我个人的DSP学习心得与大家分享，希望对大家有所帮助。
一、DSP技术概述DSP技术是一种专业的数字信号处理技术，它主要应用于音频、视频、雷达、通信、医疗、军事等领域。
该技术基于数学算法，通过数字计算对采集到的模拟信号进行处理，提取出所需的信息。
DSP技术的优点包括处理速度快、精度高、可靠性强等。
二、DSP学习要点1.数学基础学习DSP技术需要较好的数学基础，特别是离散数学和信号与系统的相关知识。
需要了解傅里叶级数、离散傅里叶变换、卷积等概念和应用。
同时，也需要掌握线性代数和微积分等数学基础知识。
2.编程语言DSP技术的应用离不开编程语言，如C语言、MATLAB等。
其中，C语言是最常用的编程语言，掌握好C语言对于学习DSP 非常重要，能够帮助我们深入了解DSP技术的实现原理。
3.实践经验学习DSP技术需要有实践经验。
通过实际操作，能够更好地理解理论知识，并加深对DSP技术的认识。
需要有耐心和恒心，多进行实践操作，多总结不同的处理方法和技巧。
三、常见DSP应用场景1.音频处理DSP技术在音频处理中具有广泛应用，其主要任务是对音频信号进行数字处理，以提高音频品质或减少噪声等。
2.图像处理DSP技术在图像处理中也具有广泛应用，例如对图像进行滤波、检测等操作，可以提高图像的质量和清晰度，应用在运动目标识别、人脸识别等方面。
3.通信处理通信领域是DSP技术的重要应用领域之一。
DSP技术可以对电话、移动通信等进行数字信号处理，可以实现音频压缩、语音识别等功用。
四、学习中的关键困难点1.数学知识的差距DSP技术需要掌握较高级别的数学知识，这也是学习中的一个关键困难点。
如果数学基础比较弱，需要花费更多的时间来学习相关知识。
DSP学习总结（共5则）
DSP学习总结（共5则）第一篇：DSP学习总结DSP学习总结根据一学期以来对DSP这门课程的学习，学到了很多DSP相关的知识。
了解了如何根据实际需求选择DSP芯片，也知道了C54x的汇编和链接过程，还掌握了C54x的寻址方式。
对于老师的授课方法也有一定的见解。
开始学DSP的时候比较着急，因为也感觉什么都不会，不知道从哪里下手。
手上的资料只有书，后来去图书馆看了两本，一本是《DSP原理与开发》，除了有详细的理论说明之外，还会在每个章节之后配上一个例程，缺点就是错误也不少，估计时间太仓促，校对没做好。
另一本书是清华大学出版社的《TMS320C28X系列DSP的CPU与外设》，是从TI的英文的技术手册翻译过来的，分上、下两册，可以作为工具书，很实用，缺点是没有例子。
书看了一两遍，觉得还是一头雾水。
后来有相应的实验开课，慢慢对DSP有点了解了，刚开始都不知道怎么建PROJECT，后来问了同学，然后再看TI的例程，仿照它的程序框架，边看例程，边对着实验指导书，看得主要是如何初始化，需要对每个外设进行哪些寄存器的初始化，寄存器为什么这样设置，程序如何进中断，如何出中断等等。
边看书边做实验，效率会高很多，也就能慢慢理解了。
对于刚学DSP的新手我觉得掌握一些初级知识就差不多了。
第一步：硬件入门。
1.先学习DSP的硬件基础：了解CPU结构、中断、EMIF、HPI、GPIO、SPI、Timer、供电方式、时钟；2.了解DSP互连的存储器：SDRAM、FLASH、FIFO、双口RAM、SDSRAM 等不需深入研究；3.了解CPLD/FPGA的硬件结构、连接原理、VerilogHDL编程语言需深入研究；4.了解DSP Bootloader不需深入研究；5.了解DSP和外部通信的接口：PCI、USB、LAN、UART等，有时间可以看看DM642的VideoPort第二步：工具入门。
1.学习数字电路、模拟电路、电路分析的知识；2.学好一种PCB绘制软件如Protel DXP2006；3.学习信号完整性、学习传输线理论，特性阻抗知识；关于老师上课的方式我认为：1.太多的理论知识枯燥乏味，因为有实验课，我觉得老师可以根据实验要做的内容在课堂上深入讲解，这样在讲述的同时能让同学们认真听，认真记以便于实验课程的顺利完成，比纯理论效果会好点。
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dsp学习心得体会篇一：DSP学习总结DSP学习总结摘要：本总结介绍了数字信号技术（DSP）的基本结构，特点，发展及应用现状。
通过分析与观察，寄予了DSP 美好发展前景的希望。
关键字：数字信号处理器，DSP,特点，应用1 DSP介绍数字信号处理简称DSP，是进行数字信号处理的专用芯片，是伴随着微电子学、数字信号处理技术、计算机技术的发展而产生的新器件，是对信号和图像实现实时处理的一类高性能的CPU。
所谓“实时实现”，是指一个实际的系统能在人们听觉、视觉或按要求所允许的时间范围内对输入信号进行处理，并输出处理结果。
数字信号是利用计算机或专用的处理设备，以数值计算的方式对信号进行采集、变换、综合、估计与识别等加工处理，从而达到提取信息和方便应用的目的。
数字信号处理的实现是以数字信号处理理论和计算技术为基础的。
2 结构32位的C28xDSP整合了DSP和微控制器的最佳特性，能够在一个周期内完成32*32位的乘法累加运算。
所有的C28x芯片都含一个CPU、仿真逻辑以及内存和片内外设备的接口信号（具体结构图见有关书籍）。
CPU的主要组成部分有：程序和数据控制逻辑。
该逻辑用来从程序存储器取回的一串指令。
实时和可视性的仿真逻辑。
地址寄存器算数单元（ARAU）。
ARAU为从数据存储器取回的数据分配地址。
算术逻辑单元（ALU）。
32位的ALU执行二进制的补码布尔运算。
预取对列和指令译码。
为程序和数据而设的地址发生器。
定点MPY/ALU。
乘法器执行32位*32位的二进制补码乘法，并产生64位的计算结果。
中断处理。
3 特点采用哈佛结构。
传统的冯·诺曼结构的数据总线和指令总线是公用的，因此在高运算时在传输通道上会出拥堵现象。
而采用哈佛结构的DSP 芯片片内至少有4 套总线：程序的地址总线与数据总线，数据的地址总线与数据总线。
由于这种结构的数据总线和程序总线分离，从而在一个周期内同能时获取程序存储器内的指令字和数据存储器内的操作数，提高了执行速度。
多单元的并行处理技术。
DSP 内部一般都集成了多个处理单元，比如ARAU（地址寄存器算术单元），MUL（硬件乘法器)，ALU（算术逻辑单元），ACC （累加器），DMA 控制器等。
它们可在同一个周期内并行地执行不同的任务。
采用了超流水线技术。
DSP芯片的哈佛结构就是为实现流水线技术而设计的。
采用流水线技术可使DSP芯片单周期完成乘法累加运算，极大地提高了运算速度。
采用硬件乘法器。
数字信号处理中最基本的一个运算是乘法累加运算，也是最重要和最耗时的运算，为了提高芯片的运算速度，必须大幅度降低乘法运算的时间。
于是在DSP 芯片中设计了硬件乘法器，并且运算所需时间最短，仅为一个机器周期。
这种单周期的硬件乘法器是DSP芯片实现高速运算的有力保证。
现代高性能的DSP芯片数据字长从16位增加到32位，具有两个或更多的硬件乘法器，以便提高运算速度。
安排了JTAG接口。
DSP芯片的结构非常复杂，工作速度又非常高，外部引脚也特别多，封装面积也非常小，引脚排列异常密集，对于此种情况，传统的并行仿真方式已不适合于DSP芯片。
于是有关国际组织公布了JTAG接口标准。
在DSP芯片内部安排JTAG接口，为DSP芯片的测试和仿真提供了很大的方便。
采用了大容量片内存储器。
外部存储器一般不能适应高性能DSP核的处理速度，因此在片内设置较大容量的程序和数据存储器以减少对外部存储器的访问速度，充分发挥DSP 核的高性能。
设置了特殊寻址模式。
为了满足FFT积分数字信号处理的特殊要求，DSP芯片大多包含有专门的硬件地址发生器，用以实现循环寻址和位翻转寻址，并在软件上设置了相应的指令。
程序的加载引导。
DSP芯片要执行的程序一般在EPROM、FLASH存储器中。
但是，该存储器的访问速度较慢，虽然有一些高速EPROM、FLASH 存储器，但价格昂贵、容量有限，而高速大容量静态RAM的价格又在不断下降。
故采用程序的加载引导是一个性能价格较好的方法。
DSP芯片在上电复位后，执行一段引导程序，用于从端口或外部存储器中加载程序至DSP芯片的高速RAM 中运行。
设置了零消耗循环控。
数字信号处理有一大特点：很多运算时间都用于执行较小循环的少量核心代码上。
大部分DSP芯片具有零消耗循环控制的专门硬件，可以省去循环计数器的测试指令，提高了代码效率，减少了执行时间。
设置了多种外设和接口。
为了加强DSP芯片的通用性，DSP芯片上增加了许多外设。
例如：多路DMA通道、外部主机接口、外部存储器接口、芯片间高速接口、外部中断、串行口、定时器、可编程锁相环、A/D转换器和JTAG接口等。
4 发展及应用现状数字信号处理(DSP)技术已经在我们的生活中扮演一个不可或缺的角色。
DSP的核心是算法与实现，越来越多的人正在认识、熟悉和使用它。
因此，合理地评价DSP的优缺点，及时了解DSP的现状以及发展趋势，正确使用DSP芯片，才有可能真正发挥出DSP的作用。
在近20多年时间里，DSP芯片的应用已经从军事、航空航天领域扩大到信号处理、通信、雷达、消费等许多领域。
主要应用有：信号处理、通信、语音、图形、图像、军事、仪器仪表、自动控制、医疗、家用电器等。
5 前景与展望随着DSP芯片性能的不断改善，用它来作为实时处理已成为当今和未来发展的热点之一。
随着生产技术的改进和产量的增大，它已成为当前产量和销售量增长幅度最大的电子产品之一。
DSP广泛应用于军事、通信、语音、图像、仪器、工作站、控制及诸多的电子设备中。
例如，雷达、导航与制导、全球定位、语音和图像鉴别、高速调制解调器、多媒体以及通用的数字信号处理产品。
近年来,DSP 给铁路也带来了巨大的技术革新,铁路的设备尤其是铁路信号系统已从分立模拟系统经过集成化、计算机化发展到数字信号处理时代。
例如，地面移频自动闭塞系统中现已大量应用了16位定点DSP产品如TMS320C25、TMS320C2XX系列等，由之建立的系统的工作精度、稳定度都很高、铁路上SJ型数字化通用式机车信号的大量推广也得益于DSP带来的突出优点。
用DSP技术的优点有：①可以程序控制，同一个硬件配置可以设计各种软件来执行多种多样的信号处理任务。
②稳定性好,抗干扰性能强。
③重复性好，易于批量化生产，而模拟器件很难控制。
④易于实现多种智能算法。
目前，外国的许多跨国公司已经涉足我国的DSP行业，我国的DSP应用已有了相当的基础，许多企业都在从事数字信号处理系统及相关产品的开发与应用。
从应用范围来说，数字信号处理器市场前景看好。
DSP不仅成为手机、个人数字助理等快速增长产品中的关键元件，而且它正在向数码相机和电机控制等领域挺进。
随着DSP芯片技术的不断发展，向多功能化、高性能化、低功耗化放向发展，DSP日益进入人们的生活，DSP在我国会有良好的应用前景。
参考文献[1] 彭启棕.DSP技术[M].成都:电子科技大学出版社，1997[2] FIEDLER R. Beyond instruction level parallelism-newtrend in programmable DSP machines. Developmentof Data and Communications Technology ChemnitzUniversity of Technology, May XX.[3] 胡广书.数字信号处理[M].北京：清华大学出版社，XX[4] 张雄伟，陈亮，徐光辉编著.DSP芯片的原理与开发应用[M].北京：电子工业出版社，XX[5] Michale J Bass,Clayton M Future of the Miroprocessor Business[J]IEEE SPECTRUM,XX[6] 陈是知，姜蕊辉.TMS320F2812原理与开发实践[M].中国电力出版，XX篇二：DSP原理及应用的学习体会这个学期通过《对DSP芯片的原理与开发应用》课程的学习，对DSP芯片的概念、基本结构、开发工具、常用芯片的运用有了一定的了解和认识，下面分别谈谈自己的体会。
一，DSP芯片的概念数字信号处理(Digital Signal Processing)是利用计算机或专用处理设备,以数字形式对信号进行采集、变换、增强、滤波、估值、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。
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。
在通信、等诸多领域得到极为广泛的应用。
DSP(Digital Signal Process)芯片,即数字信号处理器,是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器，其应用主要是实时快速的实现各种数字信号处理算法。
该芯片一般具有以下主要特点：（1）在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法；（2）程序与数据空间分开，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，使取值、译码和执行等操作可以同时进行。
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uPD7720是第一个具有乘法器的商用DSP芯片。
当前，美国德州公司（TI），Motorola公司，模拟器件公司（AD），NEC公司，AT&T公司是DSP芯片主要生产商。
选择合适的DSP芯片，是设计DSP应用系统的一个非常重要的环节。
一般来说，要综合考虑如下因素：（1），DSP芯片的运算速度；（2），DSP芯片的价格；（3），DSP芯片的硬件资源；4），DSP芯片的运算精度；（5），DSP芯片的开发工具；（6），DSP芯片的功耗等等。
二，DSP芯片的基本结构。
TI公司的TMS320系列芯片的基本结构包括：（1）哈佛结构。
哈佛结构是一种并行体系结构，主要特点是将程序和数据存储在不同的存储空间中，独立编址，独立访问。
由于设立了程序总线和数据总线两条总线，从而使数据的吞吐量提高了一倍。
为了进一步提高芯片性能，TMS320系列芯片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；还把指令存储在高速缓冲器(Cache)中，减少从存储器中读取指令需要的时间。
（2）流水线。
DSP芯片广泛采用流水线以减少指令执行时间，从而增强了处理器的处理能力。
以三级流水线为例，取指，译码和执行操作可以独立的处理，在第N个指令取指时，前一个（N-1）个正在译码，而第N-2个指令则正在执行。