专业课程设计

《dsp应用技术基础》课外学习项目。

dsp技术应用现状以及发展趋势。

姓名：宋凯。

学号：11121676

专业：电气工程及其自动化。

一．dsp技术简介。

dsp即为数字信号处理器(digitalsignalprocessing)，是在模拟信号变换成数字信号以后进行高速实时处理的专用处理器。它的工作原理是将现实世界的模拟信号转换成数字信号，再用数学方法处理此信号，得到相应的结果。自从数字信号处理器(digitalsignalprocessor)问世以来，由于它具有高速、灵活、可编程、低功耗和便于接口等特点，已在图形、图像处理，语音、语言处理，通用信号处理，测量分析，通信等领域发挥越来越重要的作用。

随着成本的降低，控制界已对此产生浓厚兴趣，已在不少场合得到成功应用。dsp数字信号处理器dsp芯片采用了数据总线和程序总线分离的哈佛结构及改进的哈佛结构，较传统处理器的冯？诺依曼结构具有更高的指令执行速度。

其处理速度比最快的cpu快10-50倍。

二．dsp特点。

第一，多总线结构：dsp内部一般采用的是哈佛(harvard)体系结构，它在片内至少有四套总线：程序的数据总线，程序的地址总线，数据的数据总线和数据的地址总线。

这种分离的程序总线和数据总线，可允许同时获取指令字(来自程序存贮器)和操作数(来自数据存贮器)，而互不干扰，这意味着在一个机器周期内可以同时准备好指令和操作数。有的dsp芯片内部还包含有其它总线，如dma总线等，可实现单周期内完成更多的工作。这种多总线结构就好象在dsp内部架起了四通八达的高速通道，保障运算单元及时地取到需要的数据，提高运算速度。

因此，对dsp来说，内部总线是个资源，总线越多，可以完成的功能就越复杂。

第二，多处理单元：dsp内部一般都包括多个处理单元，如硬件乘法器(mul)，累加器(acc)，算术逻辑单元(alu)，辅助算术单元(arau)以及dma控制器等。它们都可以在一个单独的指令周期内执行完计算任务，并且这种运算往往是同时完成的。

例如，当完成一个乘法和累加的同时，辅助算术单元已经完成了下一个地址的寻址工作，为下一次的运算做好了充分的准备。因此dsp可以完成连续的乘加运算，而每一次的运算都是单周期的。

第三，流水线结构：要执行一条dsp指令，需要通过取指令、解码、取操作数和执行等几个阶段，dsp的流水线结构是指它的这几个阶段在程序执行过程中是重叠的，即在执行本条指令的同时，下面的三条指令已依次完成了取操作数、解码、取指令的操作，这样就将指令周期的时间降低到最小值。正是利用这种流水线机制，保证dsp的乘法、加法以及乘加运算可以在一个单周期内完成，这对提高dsp的运算速度具有重要意义，特别是当设计的算法需要连续的乘加运算，这种结构的优越性就得到了充分的表现。

也正是这种结构，决定了dsp的指令基本上都是单周期指令，衡量一个dsp的速度也基本上以单周期指令时间为标准，其倒数就是大家熟知的mips(每秒多少兆次指令)。

第四，硬件乘法器：可以说几乎所有的dsp内部都有硬件乘法器，硬件乘法器的功能是在单周期内完成一次乘法运算，是dsp实现快速运算的重要保障。然而，并不是有了硬件乘法器就可以认为它是一个dsp，目前，已有一些mcu厂商将乘法器集成在其内部，但要真正实现类似dsp的高速性能，还需要内部上述的其他几个特征相配合。

3．哈佛结构。

哈佛结构是一种将程序指令存储和数据存储分开的存储器结构，如图1所示。**处理器首先到程序指令存储器中读取程序指令内容，解码后得到数据地址，再到相应的数据存储器中读取数据，并进行下一步的操作（通常是执行）。程序指令存储和数据存储分开，可以使指令和数据有不同的数据宽度，如microchip公司的pic16芯片的程序指令是14位宽度，而数据是8位宽度。

哈佛结构的微处理器通常具有较高的执行效率。其程序指令和数据指令分开组织和存储的，执行时可以预先读取下一条指令。目前使用哈佛结构的**处理器和微控制器有很多，除了microchip公司的pic系列芯片，还有摩托罗拉公司的mc68系列、zilog公司的z8系列、atmel公司的**r系列和arm公司的arm9、arm10和arm11。

哈佛结构是指程序和数据空间独立的体系结构，目的是为了减轻程序运行时的访存瓶颈。

例如最常见的卷积运算中，一条指令同时取两个操作数，在流水线处理时，同时还有一个取指操作，如果程序和数据通过一条总线访问，取指和取数必会产生冲突，而这对大运算量的循环的执行效率是很不利的。哈佛结构能基本上解决取指和取数的冲突问题。而对另一个操作数的访问，就只能采用enhanced哈佛结构了，例如像ti那样，数据区再split，并多一组总线。

或向ad那样，采用指令cache，指令区可存放一部分数据。在典型情况下，完成一条指令需要3个步骤，即：取指令、指令译码和执行指令。

从指令流的定时关系也可看出冯·诺依曼结构与哈佛结构处理方式的差别。举一个最简单的对存储器进行读写操作的指令，指令1至指令3均为存、取数指令，对冯·诺依曼结构处理器，由于取指令和存取数据要从同一个存储空间存取，经由同一总线传输，因而它们无法重叠执行，只有一个完成后再进行下一个。

如果采用哈佛结构处理以上同样的3条存取数指令，由于取指令和存取数据分别经由不同的存储空间和不同的总线，使得各条指令可以重叠执行，这样，也就克服了数据流传输的瓶颈，提高了运算速度。

四．dsp的应用。

1）通信领域的应用。

以gsm为代表的第二代数字移动通信在全世界得到广泛应用。第三代移动通信产品的目标在于为提供一个全球统一，高效的无线移动标准而努力，并能提供宽带数据业务。3g产品广泛应用了cdma,智能天线，软件无线电和多用户检测等尖端技术。

移动通信的通信协议通常可分为4层，即应用层，网络层，数据链路层和物理层。鉴于此，移动通信终端可分为射频部分，模拟基带部分，数字基带部分。无论是通用的信号处理还是移动通信的信号处理，都对dsp有较高的要求，特别是3g移动通信产品的宽带数据业务对dsp的处理能力的要求更高。

另一方面，多制式、低功耗和便携式又对移动终端的电路设计提出了更高的要求，在这种形势下，尽量简化电路芯片个数，将数字基带电路功能前移以及将和专用接口芯片集成化，以成当前dsp芯片发展的趋势。

2）声音处理领域的应用。

dsp的另一重要应用领域是声音处理。声音数字压缩技术早已获得应用，其中以脉冲编码调制(pcm)的方法最普遍。但由于它只能压缩50%数字，因此仍未足以应付未来计算机应用。

dsp已经在音效应用中得到广泛采用，而且大部分应用于音效产品的技术，例如应用于多**音效卡。

3）语音识别领域的应用。

dsp应用于语音识别领域，motorola公司等厂商的设计人员都特别重视dsp在语音识别中的应用。语音识别就是实时完成你想要做的事情，就是你要求该设备能即时识别你所讲的话。当然，也能处理传送中的文字。

一段相当长的程序，只有靠dsp才能完成。语音识别技术获得许dsp**商的支持。motorola公司已经推出了pc媒介开发套件。

这是一种适合软、硬件开发人员应用的开发平台，方便他们建立语音识别、语音合成引擎、扬声器等设备。语音识别还可依赖于微控制器的发展，特可以采用带有dsp及其它器件的微控制器。

4）其它领域的应用：

a.通用数字信号处理，包括数字滤波，卷积，相关，fft,自适应滤波，模式匹配等；

b.家用计算机。包括高速大容量硬盘，语音识别与合成，计算机加速卡，扫描仪，阵列处理机和多**处理等；如硬盘驱动器使用dsp，能大大提高数据存取速度、缩小体积，促进pc进一步缩小体积、减轻重量，可应用于掌上电脑。

由于dsp速度高、数据传送快，还可以代替微控制器用于激光打印机、激光扫描及光盘只读存储器等计算机外设。

c.图像、**处理。包括图像变换。

图像处理，图像压缩，运动估计等。d.军事用途。

雷达探测，雷达成像，声纳信号处理，加密通信和电子对抗等。e.航空航天。

包括虚拟训练设备，自动驾驶，gps,故障记录和分析设备等。f.消费电子。

包括高保真音响，数字电视，游戏机，智能家电等。

在这个信息化的时代，dsp应用在通讯领域、数字影音的产品将越来越普及，使得相关市场需求越来越大，未来dsp市场竞争将越趋激烈。相信在未来的时间里dsp技术一定会被更加重视及关注，会为科技的进步带来很大发展。

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