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山东大学:《DSP原理与应用》课程教学资源(PPT课件讲稿,2015,TMS320C54x)第1章 DSP技术概要(主讲:刘忠国)

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1.1 DSP系统和芯片的结构特点 1.2 DSP的发展概况及趋势 1.3 DSP芯片的分类、性能及其应用
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出H 第1章:DSP技术概要 3年 非宾 73 目录 1.1DSP系统和芯片的结构特点 1.2DSP的发展概况及趋势 1.3DSP芯片的分类、性能及其应用 erceccccce 山东大学生物医学工程刘忠国 4

第1章:DSP技术概要 目录 1.1 DSP系统和芯片的结构特点 1.2 DSP的发展概况及趋势 1.3 DSP芯片的分类、性能及其应用 山东大学生物医学工程刘忠国 4

第1章:DSP技术概要 数字信号处理概述 数字信号处理是利用计算机或专用 处理设备,以数字的形式对信号进行分 析、采集、合成、变换、滤波、估算 压缩、识别等加工处理,以便提取有用 的信息并进行有效的传输与应用。 山东大学生物医学工程刘忠国 5

⚫ 数字信号处理概述 数字信号处理是利用计算机或专用 处理设备,以数字的形式对信号进行分 析、采集、合成、变换、滤波、估算、 压缩、识别等加工处理,以便提取有用 的信息并进行有效的传输与应用。 第1章:DSP技术概要 山东大学生物医学工程刘忠国 5

数字信号处理包括两个方面的内容: (1)数字信号处理算法的研究,研究如何以最小的运 算量和存储器的使用量来完成指定的任务,如FFT 算法,语音和图像的压缩编码算法、信号的调制与 解调和加密与解密算法、信道的辨识与均衡算法、 自适应信号处理算法、非线性滤波算法、模式识别 算法等等。算法是各种应用的理论基础。 (2)数字信号处理系统的实现,研究如何利用 各种硬件、软件或者硬件与软件结合的方式 ,更加灵活、高效、高计算精度、低成本、 低功耗地实现各种数字信号处理系统。 山东大学生物医学工程刘忠国 6

数字信号处理包括两个方面的内容: (1)数字信号处理算法的研究,研究如何以最小的运 算量和存储器的使用量来完成指定的任务,如FFT 算法,语音和图像的压缩编码算法、信号的调制与 解调和加密与解密算法、信道的辨识与均衡算法、 自适应信号处理算法、非线性滤波算法、模式识别 算法等等。算法是各种应用的理论基础。 (2)数字信号处理系统的实现,研究如何利用 各种硬件、软件或者硬件与软件结合的方式 ,更加灵活、高效、高计算精度、低成本、 低功耗地实现各种数字信号处理系统。 山东大学生物医学工程刘忠国 6

建的生出 数字信号处理器DSP(Digital Signal Processors)是一种用于数字信号处理 的可编程微处理器。它的诞生与快速发 展,使各种数字信号处理算法得以实时 实现,为数字信号处理的研究和应用打 开了新局面,提供了低成本的实际工作 环境和应用平台,推动了新的理论和应 用领域的发展。 山东大学生物医学工程刘忠国 7

数字信号处理器DSP(Digital Signal Processors)是一种用于数字信号处理 的可编程微处理器。它的诞生与快速发 展,使各种数字信号处理算法得以实时 实现,为数字信号处理的研究和应用打 开了新局面,提供了低成本的实际工作 环境和应用平台,推动了新的理论和应 用领域的发展。 山东大学生物医学工程刘忠国 7

1.1DSP系统和芯片的结构特点 1.1.1DSP系统的基本结构 榠拟输入 传感器 预处理器 模拟输出 重建滤波器 A/转换器 DSP /A转换器 ·实时处理(Real-Time):数字信号处理与信号的输入和输出保持同步。 非实时处理(Non Real-Time):先对信号进行采样并存储,然后再对 其进行处理。 山东大学生物医学工程刘忠国 8

1.1 DSP系统和芯片的结构特点 1.1.1 DSP系统的基本结构 • 实时处理(Real-Time):数字信号处理与信号的输入和输出保持同步。 • 非实时处理(Non Real-Time):先对信号进行采样并存储,然后再对 其进行处理。 山东大学生物医学工程刘忠国 8

模拟输入 传感器 预处理器 模拟输出 重建滤波器 x() ) x(n) y(n A/D转换器 DSP D/A转换器 DSP系统的处理过程: ①预处理包含放大器和滤波器,放大器将传感器转换的电信 号放大到合适的幅值,滤波器的作用是滤掉高于折叠频率 的分量和噪声,以防止信号频谱的混叠: ②经采样和A/D转换器,将滤波后的信号转换为数字信号x(m): ③数字信号处理器对x(n)进行处理,得数字信号y(): ④经D/A转换器,将yD转换成模拟信号; ⑤经低通滤波器,滤除高频分量,得到平滑的模拟信号y()。 山东大学生物医学工程刘忠国 9

DSP系统的处理过程: ① 预处理包含放大器和滤波器,放大器将传感器转换的电信 号放大到合适的幅值,滤波器的作用是滤掉高于折叠频率 的分量和噪声,以防止信号频谱的混叠; ② 经采样和A/D转换器,将滤波后的信号转换为数字信号x(n); ③ 数字信号处理器对x(n)进行处理,得数字信号y(n); ④ 经D/A转换器,将y(n)转换成模拟信号; ⑤ 经低通滤波器,滤除高频分量,得到平滑的模拟信号y(t)。 x(n) x(t) y(n) y(t) 山东大学生物医学工程刘忠国 9 ① ② ③ ④ ⑤

3、数字信号处理的实现方式 数字信号处理的实现是用硬件、软件或软硬结合的 方法来实现各种算法。数字信号处理的实现一般有以 下几种方法: ①在通用计算机(PC机)上用软件(如Malab、 C语言、Fortran)实现,但速度慢,不适合实时数字 信号处理,只用于算法的模拟; ②在通用计算机系统中加入专用的加速处理机实 现,用以增强运算能力和提高运算速度。不适合于嵌 入式应用,专用性强,应用受到限制; 山东大学生物医学工程刘忠国 10

3、数字信号处理的实现方式 数字信号处理的实现是用硬件、软件或软硬结合的 方法来实现各种算法。数字信号处理的实现一般有以 下几种方法: ① 在通用计算机(PC机)上用软件(如Malab 、 C语言、Fortran)实现,但速度慢,不适合实时数字 信号处理,只用于算法的模拟; ② 在通用计算机系统中加入专用的加速处理机实 现,用以增强运算能力和提高运算速度。不适合于嵌 入式应用,专用性强,应用受到限制; 山东大学生物医学工程刘忠国 10

3、数字信号处理的实现方式 ③用单片机实现,用于不太复杂的数字信号处理。 不适合于以乘法累加运算为主的密集型DSP算法; ④用通用的可编程DSP芯片实现,具有可编程性和 强大的处理能力,可完成复杂的数字信号处理的算法, 在实时DSP领域中处于主导地位; ⑤用专用DSP芯片实现,用在要求信号处理速度极 快的特殊场合,如专用于FFT、数字滤波、卷积、相 关算法的DSP芯片,相应信号处理算法由内部硬件电 路实现。用户无需编程,专用性强,应用受到限制; 山东大学生物医学工程刘忠国 11

3、数字信号处理的实现方式 ③ 用单片机实现,用于不太复杂的数字信号处理。 不适合于以乘法-累加运算为主的密集型DSP算法; ④ 用通用的可编程DSP芯片实现,具有可编程性和 强大的处理能力,可完成复杂的数字信号处理的算法, 在实时DSP领域中处于主导地位; 山东大学生物医学工程刘忠国 11 ⑤ 用专用DSP芯片实现,用在要求信号处理速度极 快的特殊场合,如专用于FFT、数字滤波、卷积、相 关算法的DSP芯片,相应信号处理算法由内部硬件电 路实现。用户无需编程,专用性强,应用受到限制;

3、数字信号处理的实现方式 ⑥用基于通用DSP核的ASIC芯片实现。随着专用 集成电路ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 的广泛使用,可以将DSP的功能集成到ASIC中。一般说 来,DSP核是通用DSP器件中的CPU部分,再配上用户 所需的存储器(包括Cache、RAM、ROM、flash、 EPROM)和外设(包括串口、并口、主机接口、DMA、 定时器等),组成用户的ASIC。 山东大学生物医学工程刘忠国 12

3、数字信号处理的实现方式 山东大学生物医学工程刘忠国 12 ⑥ 用基于通用DSP核的ASIC芯片实现。随着专用 集成电路ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 的广泛使用,可以将DSP的功能集成到ASlC中。一般说 来,DSP核是通用DSP器件中的CPU部分,再配上用户 所需的存储器(包括Cache、RAM、ROM、flash、 EPROM)和外设(包括串口、并口、主机接口、DMA、 定时器等),组成用户的ASIC

1.1DSP系统和芯片的结构特点 1.1.2DSP芯片的结构特点一结构适于DSP算法: 求两序列h(n,xn)的卷积:h(n)*x(n)=∑h(m)x(n-m) 1m=-o0 求两序列yn),xn)的相关:R,(m)=∑x(n)y(n+m) 数字滤波器差分方程:)=∑an-)+∑6,n-) k=1 k=0 对信号进行快速傅立叶变换FFT:X()=∑x(n) N- n=0 =e别 ☆数字信号处理的突出特点:ΣAiXXi、高速实时 13

1.1 DSP系统和芯片的结构特点 1.1.2 DSP芯片的结构特点——结构适于DSP算法: 求两序列h(n), x(n)的卷积: 求两序列y(n), x(n)的相关: 数字滤波器差分方程 : 对信号进行快速傅立叶变换FFT : ☆数字信号处理的突出特点:ΣAi×Xi 、高速实时 R ( ) ( ) ( ) xy n m x n y n m  =− = +  1 0 ( ) ( ) ( ) N M k k k k y n a y n k b x n k = = = − + −   1 0 ( ) ( ) N nk N n X k x n W − = =  ( ) * ( ) ( ) ( ) m h n x n h m x n m  =− = −  13 ( ) 2 − = j N W e N

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