一、數字信號處理簡介

DSP即數字信號處理（DIGITALSignalProcessing，簡稱DSP）是一門涉及許多學科而又廣泛應用于許多領域的新興學科。20世紀60年代以來，隨著計算機和信息技術的飛速發展，數字信號處理技術應運而生并得到迅速的發展。數字信號處理是一種通過使用數學技巧執行轉換或提取信息，來處理現實信號的方法，這些信號由數字序列表示。在過去的二十多年時間里，數字信號處理已經在通信等領域得到極為廣泛的應用。德州儀器、FREESCALE等半導體廠商在這一領域擁有很強的實力。

二、數字信號處理選型

主要考慮處理速度、功耗、程序存儲器和數據存儲器的容量、片內的資源，如定時器的數量、I/O口數量、中斷數量、DMA通道數等。DSP的主要供應商有TI，ADI，Motorola，Lucent和Zilog等，其中TI占有最大的市場份額。

TI公司現在主推四大系列DSP

1）C5000系列（定點、低功耗）：C54X，C54XX，C55X相比其它系列的主要特點是低功耗，所以最適合個人與便攜式上網以及無線通信應用，如手機、PDA、GPS等應用。處理速度在80MIPS--400MIPS之間。C54XX和C55XX一般只具有McBSP同步串口、HPI并行接口、定時器、DMA等外設。值得注意的是C55XX提供了EMIF外部存儲器擴展接口，可以直接使用SDRAM，而C54XX則不能直接使用。兩個系列的數字IO都只有兩條。

2）C2000系列（定點、控制器）：C20X，F20X，F24X，F24XX，C28x該系芯片具有大量外設資源，如：A/D、定時器、各種串口（同步和異步），WATCHDOG、CAN總線/PWM發生器、數字IO腳等。是針對控制應用最佳化的DSP，在TI所有的DSP中，只有C2000有FLASH，也只有該系列有異步串口可以和PC的UART相連。

3）C6000系列：C62XX，C67XX，C64X該系列以高性能著稱，最適合寬帶網絡和數字影像應用。32bit，其中：C62XX和C64X是定點系列，C67XX是浮點系列。該系列提供EMIF擴展存儲器接口。該系列只提供BGA封裝，只能制作多層PCB。且功耗較大。同為浮點系列的C3X中的VC33現在雖非主流產品，但也仍在廣泛使用，但其速度較低，最高在150MIPS。

4）OMAP系列：OMAP處理器集成ARM的命令及控制功能，另外還提供DSP的低功耗實時信號處理能力，最適合移動上網設備和多媒體家電。

其他系列的DSP曾經有過風光，但現在都非TI主推產品了，除了C3X系列外，其他基本處于淘汰階段，如：C3X的浮點系列：C30，C31，C32C2X和C5X系列：C20，C25，C50每個系列的DSP都有其主要應用領域。

數字信號處理系統

三、數字信號處理芯片的選型參數

根據應用場合和設計目標的不同，選擇DSP芯片的側重點也各不相同，其主要參數包括以下幾個方面：

（1）運算速度：首先我們要確定數字信號處理的算法，算法確定以后其運算量和完成時間也就大體確定了，根據運算量及其時間要求就可以估算DSP芯片運算速度的下限。在選擇DSP芯片時，各個芯片運算速度的衡量標準主要有：

MIPS（MillionsofInstructionsPerSecond），百萬條指令/秒，一般DSP為20~100MIPS，使用超長指令字的TMS320B2XX為2400MIPS。必須指出的是這是定點DSP芯片運算速度的衡量指標，應注意的是，廠家提供的該指標一般是指峰值指標，因此，系統設計時應留有一定的裕量。MOPS（Mill

ionsofOperationsPerSecond），每秒執行百萬操作。這個指標的問題是什么是一次操作，通常操作包括CPU操作外，還包括地址計算、DMA訪問數據傳輸、I/O操作等。一般說MOPS越高意味著乘積-累加和運算速度越快。MOPS可以對DSP芯片的性能進行綜合描述。

MFLOPS（MillionFloatingPointOperationsPerSecond），百萬次浮點操作/秒，這是衡量浮點DSP芯片的重要指標。例如TMS320C31在主頻為40MHz時，處理能力為40MFLOPS，TMS320C6701在指令周期為6ns時，單精度運算可達1GFLOPS。浮點操作包括浮點乘法、加法、減法、存儲等操作。應注意的是，廠家提供的該指標一般是指峰值指標，因此，系統設計時應注意留有一定的裕量。

MBPS（MillionBitPerSecond），它是對總線和I/O口數據吞吐率的度量，也就是某個總線或I/O的帶寬。例如對TMS320C6XXX、200MHz時鐘、32bit總線時，總線數據吞吐率則為800Mbyte/s或6400MBPS。

ACS（Multiply-AccumulatesPerSecond），例如TMS320C6XXX乘加速度達300MMACS~600MMACS。

指令周期，即執行一條指令所需的時間，通常以ns（納秒）為單位，如TMS320LC549-80在主頻為80MHz是的指令周期為12.5ns。MAC時間，執行一次乘法和加法運算所花費的時間：大多數DSP芯片可以在一個指令周期內完成一次MAC運算。

FFT/FIR執行時間，運行一個N點FFT或N點FIR程序的運算時間。由于FFT運算/FIR運算是數字信號處理的一個典型算法，因此，該指標可以作為衡量芯片性能的綜合指標。

（2）運算精度：一般情況下，浮點DSP芯片的運算精度要高于定點DSP芯片的運算精度，但是功耗和價格也隨之上升。一般定點DSP芯片的字長為16位、24位或者32位，浮點芯片的字長為32位。累加器一般都為32位或40位。定點DSP的特點是主頻高、速度快、成本低、功耗小，主要用于計算復雜度不高的控制、通信、語音/圖像、消費電子產品等領域。通常可以用定點器件解決的問題，盡量用定點器件，因為它經濟、速度快、成本低，功耗小。但是在編程時要關注信號的動態范圍，在代碼中增加限制信號動態范圍的定標運算，雖然我們可以通過改進算法來提高運算精度，但是這樣做會相應增加程序的復雜度和運算量。浮點DSP的速度一般比定點DSP處理速度低，其成本和功耗都比定點DSP高，但是由于其采用了浮點數據格式，因而處理精度，動態范圍都遠高于定點DSP，適合于運算復雜度高，精度要求高的應用場合；即使是一般的應用，在對浮點DSP進行編程時，不必考慮數據溢出和精度不夠的問題，因而編程要比定點DSP方便、容易。因此說，運算精度要求是一個折衷的問題，需要根據經驗等來確定一個最佳的結合點。

（3）字長的選擇：一般浮點DSP芯片都用32位的數據字，大多數定點DSP芯片是16位數據字。而Motorola公司定點芯片用24位數據字，以便在定點和浮點精度之間取得折衷。字長大小是影響成本的重要因素，它影響芯片的大小、引腳數以及存儲器的大小，設計時在滿足性能指標的條件下，盡可能選用最小的數據字。

（4）存儲器等片內硬件資源安排：包括存儲器的大小，片內存儲器的數量，總線尋址空間等。片內存儲器的大小決定了芯片運行速度和成本，例如TI公司同一系列的DSP芯片，不同種類芯片存儲器的配置等硬件資源各不相同。通過對算法程序和應用目標的仔細分析可以大體判定對DSP芯片片內資源的要求。幾個重要的考慮因素是片內RAM和ROM的數量、可否外擴存儲器、總線接口/中斷/串行口等是否夠用、是否具有A/D轉換等。

（5）開發調試工具：完善、方便的的開發工具和相關支持軟件是開發大型、復雜DSP系統的必備條件，對縮短產品的開發周期有很重要的作用。開發工具包括軟件和硬件兩部分。軟件開發工具主要包括：C編譯器、匯編器、鏈接器、程序庫、軟件仿真器等，在確定DSP算法后，編寫的程序代碼通過軟件仿真器進行仿真運行，來確定必要的性能指標。硬件開發工具包括在線硬件仿真器和系統開發板。在線硬件仿真器通常是JTAG周邊掃描接口板，可以對設計的硬件進行在線調試；在硬件系統完成之前，不同功能的開發板上實時運行設計的DSP軟件，可以提高開發效率。甚至在有的數量小的產品中，直接將開發板當作最終產品。

（6）功耗與電源管理：一般來說個人數字產品、便攜設備和戶外設備等對功耗有特殊要求，因此這也是一個該考慮的問題。它通常包括供電

電壓的選擇和電源的管理功能。供電電壓一般取得比較低，實施芯片的低電壓供電，通常有3.3V、2.5V，1.8V，0.9V等，在同樣的時鐘頻率下，它們的功耗將遠遠低于5V供電電壓的芯片。加強了對電源的管理后，通常用休眠、等待模式等方式節省功率消耗。例如TI公司提供了詳細的、功能隨指令類型和處理器配置而改變的應用說明。

（7）價格及廠家的售后服務因素：價格包括DSP芯片的價格和開發工具的價格。如果采用昂貴的DSP芯片，即使性能再高，其應用范圍也肯定受到一定的限制。但低價位的芯片必然是功能較少、片內存儲器少、性能上差一些的，這就帶給編程一定的困難。因此，要根據實際系統的應用情況，確定一個價格適中的DSP芯片。還要充分考慮廠家提供的的售后服務等因素，良好的售后技術支持也是開發過程中重要資源。

（8）其他因素：包括DSP芯片的封裝形式、環境要求、供貨周期、生命周期等。

四、數字信號處理應用

廣義來說，數字信號處理是研究用數字方法對信號進行分析、變換、濾波、檢測、調制、解調以及快速算法的一門技術學科。但很多人認為：數字信號處理主要是研究有關數字濾波技術、離散變換快速算法和譜分析方法。隨著數字電路與系統技術以及計算機技術的發展，數字信號處理技術也相應地得到發展，其應用領域十分廣泛。

數字控制、運動控制方面的應用主要有磁盤驅動控制、引擎控制、激光打印機控制、噴繪機控制、馬達控制、電力系統控制、機器人控制、高精度伺服系統控制、數控機床等。

面向低功耗、手持設備、無線終端的應用主要有：手機、PDA、GPS、數傳電臺等。

1.數字濾波器

數字濾波器的實用型式很多，大略可分為有限沖激響應型和無限沖激響應型兩類，可用硬件和軟件兩種方式實現。在硬件實現方式中，它由加法器、乘法器等單元所組成，這與電阻器、電感器和電容器所構成的模擬濾波器完全不同。數字信號處理系統很容易用數字集成電路制成，顯示出體積小、穩定性高、可程控等優點。數字濾波器也可以用軟件實現。軟件實現方法是借助于通用數字計算機按濾波器的設計算法編出程序進行數字濾波計算。

2.傅里葉變換

1965年J.W.庫利和T.W.圖基首先提出離散傅里葉變換的快速算法，簡稱快速傅里葉變換，以FFT表示。自有了快速算法以后，離散傅里葉變換的運算次數大為減少，使數字信號處理的實現成為可能。快速傅里葉變換還可用來進行一系列有關的快速運算，如相關、褶積、功率譜等運算。快速傅里葉變換可做成專用設備，也可以通過軟件實現。與快速傅里葉變換相似，其他形式的變換，如沃爾什變換、數論變換等也可有其快速算法。

3.譜分析

在頻域中描述信號特性的一種分析方法，不僅可用于確定性信號，也可用于隨機性信號。所謂確定性信號可用既定的時間函數來表示，它在任何時刻的值是確定的；隨機信號則不具有這樣的特性，它在某一時刻的值是隨機的。因此，隨機信號處理只能根據隨機過程理論，利用統計方法來進行分析和處理，如經常利用均值、均方值、方差、相關函數、功率譜密度函數等統計量來描述隨機過程的特征或隨機信號的特性。

語音信號處理語音信號處理是信號處理中的重要分支之一。它包括的主要方面有：語音的識別，語言的理解，語音的合成，語音的增強，語音的數據壓縮等。各種應用均有其特殊問題。語音識別是將待識別的語音信號的特征參數即時地提取出來，與已知的語音樣本進行匹配，從而判定出待識別語音信號的音素屬性。關于語音識別方法，有統計模式語音識別，結構和語句模式語音識別，利用這些方法可以得到共振峰頻率、音調、嗓音、噪聲等重要參數，語音理解是人和計算機用自然語言對話的理論和技術基礎。語音合成的主要目的是使計算機能夠講話。為此，首先需要研究清楚在發音時語音特征參數隨時間的變化規律，然后利用適當的方法模擬發音的過程，合成為語言。其他有關語言處理問題也各有其特點。語音信號處理是發展智能計算機和智能機器人的基礎，是制造聲碼器的依據。語音信號處理是迅速發展中的一項信號處理技術。

4.圖像信號處理

圖像信號處理的應用已滲透到各個科學技術領域。譬如，圖像處理技術可用于研究粒子的運動軌跡、生物細胞的結構、地貌的狀態、氣象云圖的分析、宇宙星體的構成等。在圖像處理的實際應用中，獲得較大成果的有遙感圖像處理技術、斷層成像技術、計算機視覺技術和景物分析技術等。根據圖像信號處理的應用特點，處理技術大體可分為圖像增強、恢復、分割、識別、編碼和重建等幾個方面。這些處理技術各具特點，且正在迅速發展中。

5.振動信號處理

機械振動信號的分析與處理技術已應用于汽車、飛機、船只、機械設備、房屋建筑、水壩設計等方面的研究和生產中。振動信號處理的基本原理是在測試體上加一激振力，做為輸入信號。在測量點上監測輸出信號。輸出信號與輸入信號之比稱為由測試體所構成的系統的傳遞函數（或稱轉移函數）。根據得到的傳遞函數進行所謂模態參數識別，從而計算出系統的模態剛度、模態阻尼等主要參數。這樣就建立起系統的數學模型。進而可以做出結構的動態優化設計。這些工作均可利用數字處理器來進行。這種分析和處理方法一般稱為模態分析。實質上，它就是信號處理在振動工程中所采用的一種特殊方法。

6.地球物理處理

為了勘探地下深處所儲藏的石油和天然氣以及其他礦藏，通常采用地震勘探方法來探測地層結構和巖性。這種方法的基本原理是在一選定的地點施加人為的激震，如用爆炸方法產生一振動波向地下傳播，遇到地層分界面即產生反射波，在距離振源一定遠的地方放置一列感受器，接收到達地面的反射波。從反射波的延遲時間和強度來判斷地層的深度和結構。感受器所接收到的地震記錄是比較復雜的，需要處理才能進行地質解釋。處理的方法很多，有反褶積法，同態濾波法等，這是一個尚在努力研究的問題。

7.生物醫學處理

信號處理在生物醫學方面主要是用來輔助生物醫學基礎理論的研究和用于診斷檢查和監護。例如，用于細胞學、腦神經學、心血管學、遺傳學等方面的基礎理論研究。人的腦神經系統由約100億個神經細胞所組成，是一個十分復雜而龐大的信息處理系統。在這個處理系統中，信息的傳輸與處理是并列進行的，并具有特殊的功能，即使系統的某一部分發生障礙，其他部分仍能工作，這是計算機所做不到的。因此，關于人腦的信息處理模型的研究就成為基礎理論研究的重要課題。此外，神經細胞模型的研究，染色體功能的研究等等，都可借助于信號處理的原理和技術來進行。

五、未來DSP發展趨勢

在相當長的時期內，無線應用仍將是可編程DSP市場的驅動引擎。DSP技術仍將是能夠訪問窄帶、寬帶或是無線互聯網的主要手段，它還是新興的分組（IP）電話市場的關鍵技術，DSP仍將是整個半導體工業的技術驅動力。

在產品應用上，目前重要的DSP應用產品，如移動電話、調制解調器、HDD等個人計算機與通訊領域應用產品。但種種跡象表明，數字革命促進了高性能DSP的廣泛應用，如數碼相機、VoIP電話和手持電子設備等。中國在消費電子產品上的發展更為引人注目，許多消費類電子產品需要更低成本、更易使用的DSP產品，如音響設備、DVR、機頂盒等。整體來看，DSP應用在通訊領域、數字影音的產品將越來越普及。