大学DSP教案概述

DSP原理及应用教材：《DSP芯片的原理与开发应用》(第3版)张雄伟等编著电子工业出版社1.1引言1965年，FFT的提出就标志着数字信号处理时代的到来。1982年，TI公司推出通用可编程DSP芯片，从此，DSP技术得到突飞猛进的开展，至今，它成为电子技术工程师必须了解或掌握的新技术。数字化电子产品，使得DSP的应用普及整个电子领域的各个方面第一章概述§1-1引言DSP〔DigitalSignalProcessing,简称DSP〕数字信号处理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。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。

数字信号处理的内容数字信号处理是以众多学科为理论根底的，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根本工具，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。

数字信号处理的内容数字信号处理的理论局部由另外的课程讲解，我们这门课程着重介绍实际应用，但要对理论方面有所了解。数字信号处理理论经过30年的开展，已经形成比较完善的理论体系，主要内容包括： 1、信号的采集〔A/D技术，抽样定理、量化噪声分析等〕2、离散信号分析〔时域及频域分析、变换技术、信号特征的描述〕

数字信号处理的内容3、离散系统分析〔系统的描述、单位抽样响应、转移函数及频率特性等〕4、信号处理中的快速算法〔快速傅立叶变换、快速卷积与相关等〕5、信号的估值〔功率普估计等〕6、滤波技术〔数字滤波器的设计与实现〕7、信号模型的建立8、信号处理中的特殊算法〔抽取、插值、奇异值分解、反卷积等〕1.1.2数字信号处理的实现数字信号处理的实现方法一般有以下几种：(1)在通用的计算机上用软件实现；(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。(5)用专用的DSP芯片实现。1.1.3DSP的应用DSP的应用领域概括为11个大方面：通用数字处理：包括数字滤波、自适应滤波、卷积、相关、FFT、希尔伯特变换、谱分析、模式匹配、波形发生等。通信：包括MODEM、自适应均衡、移动，数字基站、信道复用、扩频通讯等。家用计算机：高速大容量硬盘，计算机加速卡，图形加速卡，多媒体处理语音：语音编码，语音识别与合成，人声识别，语音信箱1.1.3DSP的应用图像、视频：图像压缩，机器人视觉军事：雷达探测、成像，侦察，定位，跟踪医学：CT，远程医疗，助听助视设备自动化仪表和测试设备：机器人生产线，数字示波器，逻辑分析仪航空、航天：虚拟训练设备，自动驾驶，GPS，个人数字助理：PAD消费电子：数字电视，数字相机，录音笔，DVD/VCD

本课程的内容DSP系统硬件结构和软件局部开发。硬件方面：介绍目前常用的TMS320C3X和2X/5X系列的结构，特点、性能，DSP应用系统开发。软件开发：开发环境，编程根底，DSP汇编语言，用高级语言〔C〕开发DSP程序，应用实例等。

DSP系统的优点

接口方便：数字信号的电气特性简单，不同的DSP系统连接时，只要遵循相同的协议标准即可实现连接通讯。精度高、稳定性好：数字信号处理只受量化误差和量化精度的影响，在处理过程中不在引入其它噪声，因此具有较高的信噪比。灵活性好：在DSP应用中，系统完成何种功能，依赖于软件编程实现。改变系统软件，就可以完成不同的功能。集成方便：DSP芯片将核心处理局部与通用接口等外围电路集成在单一芯片上，便于实现系统的高集成度；由一块DSP芯片加少量外围电路即可以构成一个数字产品。

DSP芯片的主要特点哈佛结构及改进的哈佛结构〔havardstructure〕：计算机的总线结构分为两种：冯.诺依曼结构和哈佛结构。冯.诺依曼结构特点是程序和数据共用一个存储空间。由于对程序和数据进行分时读写，执行速度受到影响。但这一结构使计算机结构得到简化，它成为计算机开展的一个标准。由于它原理上的特点，这一结构不适合进行具有高度实时要求的数字信号处理。哈佛结构的特点是程序和数据具有独立的存储空间，有着各自独立的程序总线和数据总线，可以同时对程序和数据寻址，大大提高了数据处理能力，适合于实时的数字信号处理。

DSP芯片的主要特点目前常用DSP芯片的根本结构是哈佛结构的改进类型。改进了数据总线和程序总线之间的局部的交叉连接。这一改进允许数据放在程序存储器中，并被算术运算指令直接使用，增强了芯片的灵活性，提高了处理器的运行能力；另一个特点是，指令可以存储在高速缓存器〔Cache〕中，节省了从程序存储器读取指令的时间，进一步提高了运行速度。

DSP芯片的主要特点指令系统的流水线操作〔pipeline〕：流水线操作是将每条指令的取指、译码、取数、执行等假设干步骤由芯片内多个单元分别完成，相当于多条指令同时执行，提高程序运行速度。以下图为四级流水线操作的例子：

DSP芯片的主要特点指令周期 取指 译码 读数 执行M－3 Ｗ － － －M－2 Ｘ Ｗ － －M－1 Ｙ Ｘ Ｗ －M Ｚ Ｙ Ｘ ＷM＋1 － Ｚ Ｙ ＸM＋2 － － Ｚ ＹM＋3 － － － Ｚ

四级流水线操作图示

DSP芯片的主要特点专用的硬件乘法器：在一般的计算机或数据处理器上，算术逻辑运算单元只能完成两个操作数的加、减及逻辑运算，而乘法〔或除法〕指令的运行在机器内部是由加法和移位实现的，所以乘法运算需要几个指令周期才能完成，这样大大影响了处理器的运算速度。在数字信号处理中，一般都需要大量的乘法运算，所以在DSP芯片中，都设计有硬件乘法器，使得乘法运算在一个指令周期内完成，提高了处理器的运算速度。

DSP芯片的主要特点特殊的DSP指令系统：有一套专门为数字信号处理而设计的指令系统。快速的指令周期：随着半导体工艺的提高，DSP芯片的主频已由C10的20M提高到C6000系列的200M，指令周期为5ns。随着集成工艺的开展，指令周期将进一步缩短。正是由于以上特点，使得DSP芯片非常适合于实时的数字信号处理。§1.2 DSP应用系统的设计1.2.1典型系统构成输入通道前向通道输出通道后向通道存储器输入通道通讯及人机接口DSP系统译码与时序控制总线DSP芯片1.2.1 典型系统构成系统输入信号可以是电信号、声音信号、图像信号等各种信息。在前向通道中，首先通过传感器将各种信号转化为一定幅值的电信号，再将电信号进行滤波、抽样，通过A/D或V/f变换将信号变换成数字比特流，送入DSP芯片进行处理。DSP芯片按照软件的算法将前向通道的数据进行处理，将处理的结果以数据流的形式输出给后向通道。后向通道主要由D/A、f/V、平滑滤波器及功率放大器等局部组成。另外，大多数系统还具有通讯接口、人机交互局部等。上面的系统是相对完备的DSP系统，对于具体的DSP应用系统，不必具有上述的全部部件，如DVD播放机，输入DSP的视频已经是数据流，可以不需要前向系统。

方案设计DSP设计的一般步骤设计需求规范确定设计目标算法研究和系统模拟实现，定义系统性能指标选择DSP芯片软件设计软件调试系统集成和测试硬件设计硬件调试

方案设计首先明确设计任务：根据应用系统目标确定系统的技术指标，将系统功能描述准确、清楚，给出量化的技术指标。然后进行算法仿真和软件模拟〔MATLAB语言编程简单，相当于罗列一些数学公式，而且有丰富的库函数可以调用。〕确定最正确的系统算法和系统资源要求。

方案设计选择DSP芯片：设计DSP应用系统，选择DSP芯片是非常重要的一个环节。只有选定了DSP芯片，才能进一步设计其外围电路及系统的其他电路。总的来说，DSP芯片的选择应根据实际的应用系统需要而确定。不同的DSP应用系统由于应用场合、应用目的等不尽相同，对DSP芯片的选择也是不同的。一般来说，选择DSP芯片时应考虑到如下诸多因素。

方案设计DSP芯片的运算速度：是选择DSP芯片时所需要考虑的一个主要因素。DSP芯片的运算速度可以用以下几种指标来衡量：指令周期：即执行一条指令所需的时间，通常以ns为单位。如TMS320LC549在主频80MHz时指令周期为12.5ns；MAC时间：即一次乘法加上一次加法的时间。大局部DSP芯片可在一个指令周期内完成一次乘法和加法操作；FFT执行时间：即运行一个N点FFT程序所需的时间；MIPS：即每秒执行百万条指令。如TMS320LC549-80的处理能力为80MIPS，即每秒可执行八千万条指令；MOPS：即每秒执行百万次操作。如TMS320C40的运算能力为275MOPS；MFLOPS：即每秒执行百万次浮点操作。如TMS320C31在主频为40MHz时的处理能力为40MFLOPS；BOPS：即每秒执行十亿次操作。

方案设计DSP芯片的价格。DSP芯片的价格也是选择DSP芯片所需考虑的一个重要因素。如果采用价格昂贵的DSP芯片，即使性能再高，其应用范围肯定会受到一定的限制，尤其是民用产品。因此根据实际系统的应用情况，需确定一个价格适中的DSP芯片。当然，由于DSP芯片开展迅速，DSP芯片的价格往往下降较快，因此在开发阶段选用某种价格稍贵的DSP芯片，等到系统开发完毕，其价格可能已经下降一半甚至更多。

方案设计DSP芯片的硬件资源。不同的DSP芯片所提供的硬件资源是不相同的，如片内RAM、ROM的数量，外部可扩展的程序和数据空间，总线接口，I/O接口等。即使是同一系列的DSP芯片〔如TI的TMS320C54X系列〕，系列中不同DSP芯片也具有不同的内部硬件资源，可以适应不同的需要。

方案设计DSP芯片的运算精度。一般的定点DSP芯片的字长为16位，如TMS320系列。但有的公司的定点芯片为24位，如Motorola公司的MC56001等。浮点芯片的字长一般为32位，累加器为40位。

方案设计DSP芯片的开发工具。在DSP系统的开发过程中，开发工具是必不可少的。如果没有开发工具的支持，要想开发一个复杂的DSP系统几乎是不可能的。如果有功能强大的开发工具的支持，如C语言支持，那么开发的时间就会大大缩短。所以，在选择DSP芯片的同时必须注意其开发工具的支持情况，包括软件和硬件的开发工具。

方案设计DSP芯片的功耗。在某些DSP应用场合，功耗也是一个需要特别注意的问题。如便携式的DSP设备、手持设备、野外应用的DSP设备等都对功耗有特殊的要求。目前，3.3V供电的低功耗高速DSP芯片已大量使用。

方案设计其他。除了上述因素外，选择DSP芯片还应考虑到封装的形式、质量标准、供货情况、生命周期等。有的DSP芯片可能有DIP、PGA、PLCC、PQFP等多种封装形式。有些DSP系统可能最终要求的是工业级或军用级标准，在选择时就需要注意到所选的芯片是否有工业级或军用级的同类产品。假设设计的DSP系统不仅仅是一个实验系统，可能有几年甚至十几年的生命周期，那么需要考虑所选DSP芯片供货是否也有同样的周期等。

方案设计在上述诸多因素中，一般而言，定点DSP芯片的价格较廉价，功耗较低，但运算精度稍低。而浮点DSP芯片的优点是运算精度高，且C语言编程调试方便，但价格稍贵，功耗也较大。例如TI的TMS320C2XX/C54X系列属于定点DSP芯片，低功耗和低本钱是其主要的特点。而TMS320C3X/C4X/C67X属于浮点DSP芯片，运算精度高，用C语言编程方便，开发周期短，但同时其价格和功耗也相对较高。

方案设计DSP应用系统的运算量是确定选用处理能力为多大的DSP芯片的根底。运算量小那么可以选用处理能力不是很强的DSP芯片，从而可以降低系统本钱。相反，运算量大的DSP系统那么必须选用处理能力强的DSP芯片，如果DSP芯片的处理能力达不到系统要求，那么必须用多个DSP芯片并行处理。

方案设计那么如何确定DSP系统的运算量以选择DSP芯片呢？下面我们来考虑两种情况。1．按样点处理所谓按样点处理就是DSP算法对每一个输入样点循环一次。数字滤波就是这种情况。在数字滤波器中，通常需要对每一个输入样点计算一次。

方案设计例如，一个采用LMS算法的256抽头的自适应FIR滤波器，假定每个抽头的计算需要3个MAC周期，那么256抽头计算需要256×3＝768个MAC周期。如果采样频率为8kHz，即样点之间的间隔为125s，DSP芯片的MAC周期为200ns，那么768个MAC周期需要153.6s的时间，显然无法实时处理，需要选用速度更高的DSP芯片。表1.1示出了两种信号带宽对三种DSP芯片的处理要求，三种DSP芯片的MAC周期分别为200ns、50ns和25ns。

方案设计表1.1用DSP芯片实现数字滤波应用领域采样率（kHz）采样周期（

s）256抽头LMS滤波运算量（MAC数）每样点允许MAC指令数（200ns）每样点允许MAC指令数（50ns）每样点允许MAC指令数（25ns）话音812576862525005000声频44.122.7768113453907

方案设计从表中可以看出，对话音的应用，后两种DSP芯片可以实时实现，对声频应用，只有第三种DSP芯片能够实时处理。当然，在这个例子中，没有考虑其他的运算量。

方案设计2．按帧处理有些数字信号处理算法不是每个输入样点循环一次，而是每隔一定的时间间隔〔通常称为帧〕循环一次。例如，中低速语音编码算法通常以10ms或20ms为一帧，每隔10ms或20ms语音编码算法循环一次。所以，选择DSP芯片时应该比较一帧内DSP芯片的处理能力和DSP算法的运算量。假设DSP芯片的指令周期为p〔ns〕，一帧的时间为〔ns〕，那么该DSP芯片在一帧内所能提供的最大运算量为/p条指令。

方案设计例如TMS320LC549-80的指令周期为12.5ns，设帧长为20ms，那么一帧内TMS320LC549-80所能提供的最大运算量为160万条指令。因此，只要语音编码算法的运算量不超过160万条指令，就可以在TMS320LC549-80上实时运行。DSP芯片是系统的核心，选择好DSP芯片是系统设计成功的关键步骤。

方案设计设计实时DSP系统：系统设计包括硬件设计和软件设计。 硬件设计主要根据系统要求设计DSP芯片及外围电路〔如转换、控制、存储、输出等〕。