DSP技术基础第1章数字信号处理和DSP系统第1章数字信号处理和DSP系统第1章数字信号处理和DSP系统第1章数字信号处理和DSP系统典型实时数字信号处理系统的基本部件包括：抗混叠滤波器（Anti-aliasingfilter）模/数转换器（Analog-to-DigitalConverter，ADC）数字信号处理器（DigitalSignalProcessor，DSP）数/模转换器（Digital-to-AnalogConverter，DAC）抗镜像滤波器（Anti-imagefilter）1．利用通用计算机处理器如X86完成实时数字信号处理缺点：2．利用通用微处理器如ARM完成实时数字信号处理（1）信号处理的效率较低：以一个两个数值乘法为例，处理器需要先用两条指令从存储器当中取值到寄存器中，用一条指令完成两个寄存器的值相乘，再用一条指令将结果存到存储器中，这样，完成一次乘法就花费了4条指令，使信号处理的效率难以提高。（2）内部DMA通道较少：数字信号处理需要对大量的数据进行搬移，如果这些数据搬移全部通过CPU进行，将极大的浪费CPU资源，但通用处理器往往DMA通道数量较少，甚至没有DMA通道，这也将影响信号处理的效率。3．利用可编程逻辑阵列如FPGA进行实时数字信号处理随着微电子技术的快速发展，FPGA的制作工艺已经进入到45nm时期，这意味在一片集成电路当中可以集成更多的晶体管，芯片运行更快，功耗更低。优点：（1）适合高速信号处理：FPGA采用硬件实现数字信号处理，更加适合实现高速数字信号处理，对于采样率大于100MHz的信号，采用专用芯片或FPGA是适当的选择。（2）具有专用数字信号处理结构：纵观当前最先进的FPGA，如ALTERA公司的StratixⅡ、Ⅲ系列、CycloneⅡ、Ⅲ系列，Xilinx公司的Virtex-4、Virtex-5系列都为数字信号处理提供了专用的数字信号处理单元，这些单元由专用的乘法累加器组成，所提供的乘法累加器不仅减少了逻辑资源的使用，其结构也更加适合实现数字滤波器、FFT等数字信号处理算法。缺点：（1）开发需要较深的硬件基础：无论用VHDL还是VerilogHDL语言实现数字信号处理功能都需要较多的数字电路知识，硬件实现的思想与软件编程有着很大区别，从软件算法转移到FPGA硬件实现存在着很多需要克服的困难。（2）调试困难：对FPGA进行调试与软件调试存在很大区别，输出的信号需要通过示波器、逻辑分析仪进行分析，或者利用JTAG端口记录波形文件，而很多处理的中间信号量甚至无法引出进行观察，因此FPGA的更多工作是通过软件仿真来进行验证的，这就需要编写全面的测试文件，FPGA的软件测试工作是十分艰巨的。4．利用数字信号处理器DSP实时实现数字信号处理数字信号处理器（DigitalSignalProcessor，DSP）是一种专门为实时、快速实现各种数字信号处理算法而设计的具有特殊结构的微处理器。上世纪90年代以来，DSP芯片的发展突飞猛进。其功能日益强大，性能价格比不断上升，开发手段不断改进。DSP芯片已成为集成电路中发展最快的电子产品之一。DSP芯片迅速成为众多电子产品的核心器件，DSP系统也被广泛地应用于当今技术革命的各个领域——通信电子、信号处理、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗、家用电器、电力电子，而且新的应用领域还在不断地被发现、拓展。可以说，基于DSP技术的开发应用正在成为数字时代应用技术领域的潮流。1.2数字信号处理器的特点1.2.1存储器结构一哈佛结构1.2.2流水线1.2.3硬件乘法累加单元1.2.4零开销循环1.2.5特殊的寻址方式1.2.6高效的特殊指令1.2.7丰富的片内外设1.3德州仪器公司的DSP产品德州仪器公司的DSP产品现已发展三代：1.3.1C24x系列和C28x系列1.3.2C62x系列和C64x系列1.3.3C67x系列和C331.3.4C54x系列和C55x系列1.4DSP芯片的选择第1章数字信号处理和DSP系统1.4.2算法格式和数据宽度浮点DSP的数据宽度一般为32位，而定点DSP的数据宽度可以为16位、20位、24位或32位。对于相同算法格式的DSP，数据宽度越大，精度越高。但是，数据宽度与DSP尺寸、引脚数及存储器等有直接关系。数据宽度越宽，DSP尺寸越大，引脚越多，存储器要求也越高。所以，在满足设计要求的前提下，尽量选用数据宽度小的DSP，以降低开发成本。而对少量精度要求高的代码可以采取双精度算法。如果大多数计算对精度要求都很高，那么就需要选用较大数据宽度的处理器。1.4.3存储器1.4.4功耗1.4.5开发工具1.总体方案设计2.软件设计阶段设计硬件实现方案：考虑性能指标、工期