Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
Опубликован: 03.03.2010 | Доступ: свободный | Студентов: 4748 / 1015 | Оценка: 4.35 / 3.96 | Длительность: 24:14:00
ISBN: 978-5-9963-0267-3
Специальности: Разработчик аппаратуры
Лекция 16:

Процессоры цифровой обработки сигналов

< Лекция 15 || Лекция 16: 1234 || Лекция 17 >
Аннотация: Цель лекции: рассмотреть области применения, общие принципы построения и особенности архитектуры процессоров цифровой обработки сигналов как отдельного класса микропроцессоров.
Ключевые слова: класс, распознавание, анализ, DSP, digital signal processor, обработка сигналов, периферия, производительность, мощность, память, эффективная реализация, поддержка, аналоговый сигнал, операции, дискретизация, конечная последовательность, ПО, выражение, комплексное число, экспонента, интервал, коэффициенты, обратное преобразование, алгоритм, буфер, цикл работы, входной, FFT, fourier transform, reversibility, массив, сортировка, микроконтроллер, DS/P, микропроцессор, микропроцессорная система, сетевой интерфейс, плавающая запятая, базовая функция, защита памяти, мультипрограммирование, векторная графика, CISC, RISC, транзистор, поток, арифметическая функция, энергопотребление, телекоммуникации, шина адреса, память программ, multiplier, accumulate, ОЗУ, тело цикла, конвейеризация, микрокоманда, VLIW, емкость памяти, шина данных, SCI, SPI, I2C, UART, АЦП, модуляция, параллельная обработка данных, тактовая частота, команды переходов, команда, длина, сокращенный набор команд, MMX, значение, mac, процессор, цикла, ОЗУ данных, бит, программирование, затраты, ассемблер, Си, программа, ассемблерная вставка, DST, ADI, запись, доминирующее положение, фирма, Texas Instrument, semiconductor, analog device, microelectronics, портативное устройство, стоимость, вычисление, многопроцессорная система, периферийное устройство, ядро, атомарность, АЛУ, запоминающее устройство, SARAM, таблица векторов прерываний, ПЗУ, OTP, one-time programmable, основная память, память данных, boot rom, микропрограмма, математическая функция, система команд, арифметические команды, деление, компилятор, последовательный интерфейс, межпроцессорный, последовательный порт, GPIO, JTAG, ПДП, запрос прерывания, перестановка, центральный процессор, сторожевой таймер, enhanced, capture, quadrature encoder, pulse, модуль, таймер, конструктор, CA, peripheral, interruptable, expansion, арбитраж, маскируемое прерывание, запрос, прерывание, счетчик, аппаратные средства, ADSP, кэш, scratchpad, адресация, порт ввода-вывода, прямой, архитектура

Процессоры цифровой обработки сигналов

Процессоры цифровой обработки сигналов представляют собой класс специализированных микропроцессоров, предназначенных для решения задач цифровой обработки сигналов (ЦОС), к которым относятся обработка звуковых сигналов, обработка изображений, распознавание речи, распознавание образов, цифровая фильтрация, спектральный анализ и др.

Часто в литературе такие микропроцессоры называются цифровыми сигнальными процессорами (ЦСП), или DSP ( Digital Signal Processors ).

Первые процессоры этого класса появились в конце 1970-х годов. Требования практики, связанные с широким развитием мобильной беспроводной связи, стационарных систем широкополосной связи, использованием цифровой обработки сигналов в бытовой аудио- и видеотехнике и устройствах компьютерной периферии, с одной стороны и колоссальный прогресс электронной промышленности с другой привели к тому, что к настоящему времени производительность ЦСП возросла до сотен миллионов операций в секунду, а цена упала более чем на 90 % и даже для самых мощных процессоров составляет в настоящее время менее $20. Низкая потребляемая мощность (менее 1 Вт на максимальной частоте работы процессора) обеспечивает их широкое использование в различных встраиваемых устройствах от бытовой электроники до бортовых систем специального назначения.

Цифровая обработка сигналов - это арифметическая обработка последовательности значений амплитуд сигнала, получаемых через равные промежутки времени. Главное, что отличает эту информацию, - она необязательно заносится в память и поэтому может оказаться недоступной в будущем. Следовательно, обрабатывать ее нужно в реальном масштабе времени (РМВ).

К основным особенностям цифровой обработки сигналов, которые во многом определяют архитектуру процессоров DSP, относятся:

  • поточный характер обработки больших объемов данных в РМВ;
  • обеспечение возможности интенсивного обмена с внешними устройствами.

Для эффективной реализации алгоритмов цифровой обработки сигналов необходима аппаратная поддержка базовых операций ЦОС. Поэтому рассмотрим вначале принципы цифровой обработки сигналов, оказывающие особое влияние на архитектуру ЦСП.

Любой аналоговый сигнал можно представить в виде характеристик -либо амплитуда-время, либо частота-амплитуда. Для перехода от одной формы представления к другой используется преобразование Фурье. Операции, выполняющие это преобразование, являются базовыми в цифровой обработке сигналов.

Преобразование Фурье представляет собой в общем случае работу с некоторой непрерывной функцией. С непрерывным преобразованием Фурье удобно работать в теории, но на практике мы обычно имеем дело с дискретными данными. Для обработки звуковых и видеосигналов в компьютере они сначала преобразуются в цифровую форму и представляются в виде некоторого набора отсчетов частот и амплитуд, производимых через определенные промежутки времени (период дискретизации). Поэтому здесь стоит говорить не об интегральном, а о дискретном преобразовании Фурье (ДПФ).

Пусть дана конечная последовательность чисел x0, x1, x2, ..., xN-1 (в общем случае комплексных). Дискретное преобразование Фурье заключается в поиске другой последовательности X0, X1, X2, ..., XN-1, элементы которой вычисляются по формуле:

X_{k}=\sum_{n=0}^{N-1}x_{n}e^{\frac{-j2\Pi*kn}{N}} ( 16.1)

Пусть дана конечная последовательность чисел X0, X1, X2, ..., XN-1 (в общем случае комплексных). Обратное дискретное преобразование Фурье заключается в поиске другой последовательности x0, x1, x2, ..., xN-1, эле менты которой вычисляются по формуле:

x_{n}=\frac{1}{N}\sum_{k=0}^{N-1}X_{k}e^{\frac{-j2\Pi*kn}{N}} ( 16.2)

В общем случае гармоническое колебание, которое имеет вид, пред ставленный на рис. 16.1, описывается следующим выражением:

Общий вид гармонического колебания

Рис. 16.1. Общий вид гармонического колебания
x=A\sin{(\frac{2\pi*t}{T}+\varphi)} ( 16.3)

Где A 0 - амплитуда сигнала, Т - его период, \phi - сдвиг фазы сигнала.

Это колебание можно описать также выражением:

x=A\cos{(\omega{t}+\varphi)} ( 16.4)

где \omega  =2\pi/{T} - круговая частота сигнала. Данное выражение будем называть гармоникой.

Преобразуем последнее выражение к виду:

x=A\cos{\varphi}\cos{(2\pi/{T})}-A\sin{\varphi}\sin{(2\pi/{T})} ( 16.5)

Выделим в (16.5) элементы, независимые от t, и обозначим их как Re и Im. В результате получим:

x=\mbox{Re }\cos{(2\pi/{T})}-\mbox{Im }\sin{(2\pi/{T})}

где Re=A\cos{\varphi},Im=A\sin{\varphi}

По величинам Re и Im можно однозначно восстановить амплитуду и фазу исходной гармоники:

\varphi=\arctg{(\frac{Im}{Re})},A=\sqrt{Re^{2}+Im^{2}} ( 16.6)

Разложим каждое комплексное число Xk из выражения обратного преобразования Фурье (16.2) на мнимую и действительную составляющие X_{k} = R_{ek} +\varphi  Im_{k}, а экспоненту - по формуле Эйлера на синус и косинус действительного аргумента. Получим:

x_n=\sum_{k=0}^{N-1}[\frac{Re_{k}}{N}\cos{(\frac{2\pi{k}n}{N})}-\frac{Im_k}{N}
\sin{(\frac{2\pi{k}n}{N})}]+
i\sum_{k=0}^{N-1}[\frac{Re_{k}}{N}\sin{(\frac{2\pi{k}n}{N})}-\frac{Im_k}{N}
\cos{(\frac{2\pi{k}n}{N})}] ( 16.7)
< Лекция 15 || Лекция 16: 1234 || Лекция 17 >
Михаил Королёв
Михаил Королёв

Ильдар Мулюков
Ильдар Мулюков

почему? Может, я туплю и чего-то очевидного не понимаю?

Курс http://www.intuit.ru/studies/courses/604/460/info

Вика пуценко
Вика пуценко
Россия
Наталья Алмаева
Наталья Алмаева
Россия