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DSP数字信号处理基础知识大全
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2012-04-07
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数字信号处理的实现方法一般有以下几种: (1) 在通用的计算机(如PC 机)上用软件(如 Fortran、C 语言)实现; (2) 在通用计算机系统中加上专用的加速处理机实现; (3) 用通用的单片机(如 MCS-51、96 系列等)实现,这种方法可用于一些不太复杂 的数字信号处理,如数字控制等; (4) 用通用的可编程DSP 芯片实现。与单片机相比,DSP 芯片具有更加适合于数字信 号处理的软件和硬件资源,可用于复杂的数字信号处理算法; (5) 用专用的 DSP 芯片实现。在一些特殊的场合,要求的信号处理速度极高,用通用 DSP 芯片很难实现,例如专用于FFT、数字滤波、卷积、相关等算法的 DSP 芯片,这种芯 片将相应的信号处理算法在芯片内部用硬件实现,无需进行编程。
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DSP 数字信号处理基础知识大全
第 1 章 概 述
1.1
1.1
1.1
1.1 引 言
数字信号处理 ( Digital Signal Processing ,简称 DSP ) 是一门涉及许多学科而又广泛应
用于许多领域的新兴学科。 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。在过去的二十多年时间里,数字信号处理已
经在通信等领域得到极为广泛的应用。
数字信号处理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、滤
波、估值、增强、压缩、识别等处理,以得到符合人们需要的信号形式。
数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论、实现和应用等几个方面发展起来的。数
字信号处理在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发展。反过来,数字信号处理的应
用又促进了数字信号处理理论的提高。而数字信号处理的实现则是理论和应用之间的桥
梁。
数字信号处理是以众多学科为理论基础的,它所涉及的范围极其广泛。例如,在数学
领域,微积分、概率统计、随机过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具,与网络
理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等也密切相关。近来新兴的一些学科,
如人工智能、模式识别、神经网络等,都与数字信号处理密不可分。可以说,数字信号处
理是把许多经典的理论体系作为自己的理论基础,同时又使自己成为一系列新兴学科的理
论基础。
数字信号处理的实现方法一般有以下几种:
(1) 在通用的计算机 ( 如 PC 机 ) 上用软件 ( 如 Fortran 、 C 语言 ) 实现;
(2) 在通用计算机系统中加上专用的加速处理机实现;
(3) 用通用的单片机 ( 如 MCS-51 、 96 系列等 ) 实现,这种方法可用于一些不太复杂
的数字信号处理,如数字控制等;
(4) 用通用的可编程 DSP 芯片实现。与单片机相比, DSP 芯片具有更加适合于数字信
号处理的软件和硬件资源,可用于复杂的数字信号处理算法;
(5) 用专用的 DSP 芯片实现。在一些特殊的场合,要求的信号处理速度极高,用通用
DSP 芯片很难实现,例如专用于 FFT 、数字滤波、卷积、相关等算法的 DSP 芯片,这种芯
片将相应的信号处理算法在芯片内部用硬件实现,无需进行编程。
在上述几种方法中,第 1 种方法的缺点是速度较慢,一般可用于 DSP 算法的模拟;第
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2 种和第 5 种方法专用性强,应用受到很大的限制,第 2 种方法也不便于系统的独立运
行;第 3 种方法只适用于实现简单的 DSP 算法;只有第 4 种方法才使数字信号处理的应用
打开了新的局面。
虽然数字信号处理的理论发展迅速,但在 20 世纪 80 年代以前,由于实现方法的限
制,数字信号处理的理论还得不到广泛的应用。直到 20 世纪 70 年代末 80 年代初世界上
第一片单片可编程 DSP 芯片的诞生,才将理论研究结果广泛应用到低成本的实际系统中,
并且推动了新的理论和应用领域的发展。可以毫不夸张地说, DSP 芯片的诞生及发展对近
20 年来通信、计算机、控制等领域的技术发展起到十分重要的作用。
1.2
1.2
1.2
1.2 DSP
DSP
DSP
DSP 系统
1.2.1 DSP 系统构成
图 1. 1 所示为一个典型的 DSP 系统。图中的输入信号可以有各种各样的形式。例如,
它可以是麦克风输出的语音信号或是电话线来的已调数据信号,可以是编码后在数字链路
上传输或存储在计算机里的摄像机图像信号等。
输入
抗混叠
滤波
A/D
DSP
芯片
D/A
平滑
滤波
输出
图
1.1
典型的
DSP
系统
输入信号首先进行带限滤波和抽样,然后进行 A/D ( Analog to Digital ) 变换将信号变
换成数字比特流。根据奈奎斯特抽样定理,为保证信息不丢失,抽样频率至少必须是输入
带限信号最高频率的 2 倍。
DSP 芯片的输入是 A/D 变换后得到的以抽样形式表示的数字信号, DSP 芯片对输入
的数字信号进行某种形式的处理,如进行一系列的乘累加操作 ( MAC ) 。数字处理是 DSP
的关键,这与其他系统(如电话交换系统)有很大的不同,在交换系统中,处理器的作用
是进行路由选择,它并不对输入数据进行修改。因此虽然两者都是实时系统,但两者的实
时约束条件却有很大的不同。最后,经过处理后的数字样值再经 D/A ( Digital to Analog )
变换转换为模拟样值,之后再进行内插和平滑滤波就可得到连续的模拟波形。
必须指出的是,上面给出的 DSP 系统模型是一个典型模型,但并不是所有的 DSP 系
统都必须具有模型中的所有部件。如语音识别系统在输出端并不是连续的波形,而是识别
结果,如数字、文字等;有些输入信号本身就是数字信号 ( 如 CD : Compact Disk ) ,因此
就不必进行模数变换了。
1.2.2 DSP 系统的特点
数字信号处理系统是以数字信号处理为基础,因此具有数字处理的全部优点:
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(1) 接口方便。 DSP 系统与其他以现代数字技术为基础的系统或设备都是相互兼容
的,与这样的系统接口以实现某种功能要比模拟系统与这些系统接口要容易得多;
(2) 编程方便。 DSP 系统中的可编程 DSP 芯片可使设计人员在开发过程中灵活方便地
对软件进行修改和升级;
(3) 稳定性好。 DSP 系统以数字处理为基础,受环境温度以及噪声的影响较小,可靠
性高;
(4) 精度高。 16 位数字系统可以达到
5
10
−
的精度;
(5) 可重复性好。模拟系统的性能受元器件参数性能变化比较大,而数字系统基本不
受影响,因此数字系统便于测试、调试和大规模生产;
(6) 集成方便。 DSP 系统中的数字部件有高度的规范性,便于大规模集成。
当然,数字信号处理也存在一定的缺点。例如,对于简单的信号处理任务,如与模拟
交换线的电话接口,若采用 DSP 则使成本增加。 DSP 系统中的高速时钟可能带来高频干
扰和电磁泄漏等问题,而且 DSP 系统消耗的功率也较大。此外, DSP 技术更新的速度
快,数学知识要求多,开发和调试工具还不尽完善。
虽然 DSP 系统存在着一些缺点,但其突出的优点已经使之在通信、语音、图像、雷
达、生物医学、工业控制、仪器仪表等许多领域得到越来越广泛的应用。
1.2.3 DSP 系统的设计过程
总的来说, DSP 系统的设计还没有非常好的正规设计方法。图 1.2 所示是 DSP 系统设
计的一般过程。
软件编程
硬件设计
软件调试
硬件调试
选择 DSP 芯片
定义系统性能指标
系统集成
系统测试和调试
DSP
应用
图 1.2 DSP 系统的设计流程
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在设计 DSP 系统之前,首先必须根据应用系统的目标确定系统的性能指标、信号处
理的要求,通常可用数据流程图、数学运算序列、正式的符号或自然语言来描述。
第二步是根据系统的要求进行高级语言的模拟。一般来说,为了实现系统的最终目
标,需要对输入的信号进行适当的处理,而处理方法的不同会导致不同的系统性能,要得
到最佳的系统性能,就必须在这一步确定最佳的处理方法,即数字信号处理的算法
( Algorithm ) ,因此这一步也称算法模拟阶段。例如,语音压缩编码算法就是要在确定的
压缩比条件下,获得最佳的合成语音。算法模拟所用的输入数据是实际信号经采集而获得
的,通常以计算机文件的形式存储为数据文件。如语音压缩编码算法模拟时所用的语音信
号就是实际采集而获得并存储为计算机文件形式的语音数据文件。有些算法模拟时所用的
输入数据并不一定要是实际采集的信号数据,只要能够验证算法的可行性,输入假设的数
据也是可以的。
在完成第二步之后,接下来就可以设计实时 DSP 系统,实时 DSP 系统的设计包括硬
件设计和软件设计两个方面。硬件设计首先要根据系统运算量的大小、对运算精度的要
求、系统成本限制以及体积、功耗等要求选择合适的 DSP 芯片。然后设计 DSP 芯片的外
围电路及其他电路。软件设计和编程主要根据系统要求和所选的 DSP 芯片编写相应的
DSP 汇编程序,若系统运算量不大且有高级语言编译器支持,也可用高级语言 ( 如 C 语
言 ) 编程。由于现有的高级语言编译器的效率还比不上手工编写汇编语言的效率,因此在
实际应用系统中常常采用高级语言和汇编语言的混合编程方法,即在算法运算量大的地
方,用手工编写的方法编写汇编语言,而运算量不大的地方则采用高级语言。采用这种方
法,既可缩短软件开发的周期,提高程序的可读性和可移植性,又能满足系统实时运算的
要求。
DSP 硬件和软件设计完成后,就需要进行硬件和软件的调试。软件的调试一般借助于
DSP 开发工具,如软件模拟器、 DSP 开发系统或仿真器等。调试 DSP 算法时一般采用比
较实时结果与模拟结果的方法,如果实时程序和模拟程序的输入相同,则两者的输出应该
一致。应用系统的其他软件可以根据实际情况进行调试。硬件调试一般采用硬件仿真器进
行调试,如果没有相应的硬件仿真器,且硬件系统不是十分复杂,也可以借助于一般的工
具进行调试。
系统的软件和硬件分别调试完成后,就可以将软件脱离开发系统而直接在应用系统上
运行。当然, DSP 系统的开发,特别是软件开发是一个需要反复进行的过程,虽然通过算
法模拟基本上可以知道实时系统的性能,但实际上模拟环境不可能做到与实时系统环境完
全一致,而且将模拟算法移植到实时系统时必须考虑算法是否能够实时运行的问题。如果
算法运算量太大不能在硬件上实时运行,则必须重新修改或简化算法。
1.3
1.3
1.3
1.3 可编程 DSP
DSP
DSP
DSP 芯片
1.3.1 什么是 DSP 芯片
DSP 芯片,也称数字信号处理器,是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理
器,其主要应用是实时快速地实现各种数字信号处理算法。根据数字信号处理的要求,
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DSP 芯片一般具有如下主要特点:
(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。
当然,与通用微处理器相比, DSP 芯片的其他通用功能相对较弱些。
1.3.2 DSP 芯片的发展
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
μ
P
D7720
是第一个具有乘法器的商用 DSP 芯片。
在这之后,最成功的 DSP 芯片当数美国德州仪器公司 ( Texas Instruments ,简称 TI )
的一系列产品。 TI 公司在 1982 年成功推出其第一代 DSP 芯片 TMS32010 及其系列产品
TMS32011 、 TMS320C10/C14/C15/C16/C17 等,之后相继推出了第二代 DSP 芯片
TMS32020 、 TMS320C25/C26/C28 ,第三代 DSP 芯片 TMS320C30/C31/C32 ,第四代 DSP
芯片 TMS320C40/C44 ,第五代 DSP 芯片 TMS320C5X /C54 X ,第二代 DSP 芯片的改进型
TMS320C2XX ,集多片 DSP 芯片于一体的高性能 DSP 芯片 TMS320C8X 以及目前速度最
快的第六代 DSP 芯片 TMS320C62X/C67X 等。 TI 将常用的 DSP 芯片归纳为三大系列,
即: TMS320C200 0 系列(包括 TMS320C2X/C2XX )、 TMS320C5000 系列(包括
TMS320C5X/C54X/C55X )、 TMS320C6000 系列( TMS320C62X/C67X )。如今, TI 公司
的一系列 DSP 产品已经成为当今世界上最有影响的 DSP 芯片。 TI 公司也成为世界上最大
的 DSP 芯片供应商,其 DSP 市场份额占全世界份额近 50 %。
第一个采用 CMOS 工艺生产浮点 DSP 芯片的是日本的 Hitachi 公司,它于 1982 年推
出了浮点 DSP 芯片。 1983 年 日本 Fujitsu 公司推出的 MB8764 ,其指令周期为 120ns ,
且具有双内部总线,从而使处理吞吐量发生了一个大的飞跃。而第一个高性能浮点 DSP 芯
片应是 AT&T 公司于 1984 年推出的 DSP32 。
与其他公司相比, Motorola 公司在推出 DSP 芯片方面相对较晚。 1986 年,该公司推
出了定点处理器 MC56001 。 1990 年,推出了与 IEEE 浮点格式兼容的浮点 DSP 芯片
MC96002 。
美国模拟器件公司 ( Analog Devices ,简称 AD ) 在 DSP 芯片市场上也占有一定的份
额,相继推出了一系列具有自己特点的 DSP 芯片,其定点 DSP 芯片有
ADSP2101/2103/2105 、 ASDP2111/2115 、 ADSP2161/2162/2164 以及 ADSP2171/2181 ,浮点
DSP 芯片有 ADSP21000/21020 、 ADSP21060/21062 等。
自 1980 年以来, DSP 芯片得到了突飞猛进的发展, DSP 芯片的应用越来越广泛。从
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