Цифровая обработка сигналов
Процессоры, платы, средства разработки, программное обеспечение. Характеристика сигналов в системах цифровой обработки. Основы спектрального анализа, прямое и обратное преобразование Фурье. Корреляционный анализ и схема цифровой фильтрации данных.
| Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 09.09.2013 |
| Размер файла | 42,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
27
Размещено на http:\\www.allbest.ru\
mailto:wmsazanow@mtu-net.ru; 23.10.2013
Цифровая обработка сигналов
Сазанов В.М.
- 1. Цифровая обработка сигналов
Лекция посвящена перспективной области человеческих знаний - цифровой обработке сигналов, то есть обработке средствами вычислительной техники последовательностей равноотстоящих во времени и пространстве отсчетов.
Рассмотрены характеристики цифровых сигналов, математические основы используемых методов обработки, активно использующие преобразование Фурье в его дискретном виде, возможности обеспечения эффективности обработки за счет использования специфики именно последовательности сигналов.
Ключевые слова
Цифровая обработка сигналов, прямое и обратное преобразование Фурье, быстрое преобразование Фурье, дискретное преобразование Фурье, спектр, гармонический анализ, спектральный анализ, фильтрация и корреляция, радио и гидролокация, радиосвязь, радиоастрономия, микропроцессор, спецпроцессор, сигнальный процессор, мультимедийные технологии, обработка изображений, обработка звука, цифровая связь, помехозащищенность, компьютерная томография, анализ кардиограмм и энцефалограмм.
Определение. Цифровой обработкой сигналов принято называть в вычислительной технике арифметическую обработку последовательностей равноотстоящих во времени отсчетов. Под цифровой обработкой понимают также обработку одномерных и многомерных массивов данных.
Безусловно, данная обработка может быть выполнена с помощью обычных вычислительных средств. Например, на современном персональном компьютере с процессором типа Pentium IV обработка не представляет никаких трудностей. Однако именно специфика последовательности предоставляет дополнительные возможности для достижения высокой эффективности при жестких ограничениях систем реального времени.
Не секрет, что первые вычислительные машины были созданы в 40-х годах прошлого столетия для решения задач криптографии, баллистики, ядерной физики, практического построения систем противовоздушной обороны. Системы и методы цифровой обработки также разрабатывались в оборонных отраслях в первую очередь для решения задач радиолокации, обработки гидроакустических и тепловизионных сигналов.
Для обнаружения и уничтожения летательных аппаратов служили комплексы, состоящие из радиолокаторов, управляющих вычислительных машин и ракетных установок. В области военного морского приборостроения системы цифровой обработки использовались, в частности, для анализа гидроакустических сигналов, определения шумовых паспортов кораблей на основе спектральных характеристик, вычисления корреляционных зависимостей паспорта и реального гидроакустического сигнала.
В статье представлены две разработки отечественных вычислительных систем цифровой обработки, выполненные инженерами и учеными в 70--80 годах прошлого века.
Спецпроцессор преобразования Фурье СПФ СМ для семейства управляющих ЭВМ линии СМ3 - СМ4 был создан в 1983 году для обработки изображений поверхности планеты Венера в рамках выполнения соответствующей программы. Разработка проводилась Институтом электронных управляющих машин (ИНЭУМ) совместно с Институтом радиоэлектроники Академии наук СССР - ИРЕ АН.
Цифровые вычислительные системы “Напев” и “Айлама” предназначались для обработки гидроакустического сигнала и были предложены ЦНИИ “Агат” в 1978-1979 годах по техническому заданию Военно-морского флота (ВМФ) СССР.
Вышеприведенные разработки в силу исторических причин не послужили непосредственной основой создания аппаратной части современных микропроцессоров цифровой обработки сигналов, однако приобретенный опыт проектирования программных и аппаратных компонентов позволяет коллективам-разработчикам поддерживать мировой уровень в своих дальнейших исследованиях.
Современное гражданское применение методов цифровой обработки лежит в области мультимедийных технологий, то есть обработки звука и изображений, включающей их сжатие, кодировку. В области цифровой связи цифровыми методами выполняется модуляция и демодуляция данных для передачи по каналам связи.
Сегодня многие пользователи, имеющие на своем рабочем столе персональный компьютер, даже и не подозревают о наличии вычислительных средств -- микропроцессоров, построенных на принципах цифровой обработки сигналов, находящихся на расстоянии вытянутой руки.
Процессоры цифровой обработки сигналов, как добрые гномы или мифические демоны Максвелла, перерабатывают в “недрах” компьютера цифровую информационную руду: без устали фильтруют, анализируют, распознают, модулируют/демодулируют, уплотняют и разуплотняют, кодируют/декодируют -- всего не перечислишь.
А беря в руку трубку сотового телефона, от Motorol'ы например, вы наверное и не знаете, что держите в руках специализированное вычислительное устройство, основу которого составляет процессор обработки цифровых сигналов.
1.1 Характеристика сигналов в системах цифровой обработки
Цифровая обработка, в отличие от аналоговой, традиционно используемой во многих радиотехнических устройствах, является более дешевым способом достижения результата, обеспечивает более высокую точность, миниатюрность и технологичность устройства, температурную стабильность.
Наиболее жесткие требования к аппаратной части цифровой обработки предъявляют радиолокационные системы. Основным содержанием цифровой обработки здесь является фильтрация входных сигналов антенны, частоты сигналов от 10 МГц до 10 ГГц. Размеры преобразований могут достигать до 214 комплексных точек, требования по быстродействию составляют 109 умножений в секунду.
При обработке цифровых сигналов радиолокатора используются алгоритмы цифровой фильтрации и спектрального анализа (вычисление дискретного и быстрого преобразования Фурье -- ДПФ и БПФ), алгоритмы корреляционного анализа, обратной свертки, специальные алгоритмы линейного предсказания.
В системах обработки звука цифровые процессоры обработки сигнала решают задачи анализа, распознавания и синтеза речи, сжатия речи в системах телекоммуникации. Для систем обработки изображений типовыми задачами являются улучшение изображений, сжатие информации для передачи и хранения, распознавание образов. При обработке цифровых звуковых сигналов используются алгоритмы цифровой фильтрации и спектрального анализа (вычисление ДПФ и БПФ), алгоритмы корреляционного анализа, обратной свертки, специальные алгоритмы линейного предсказания. В большинстве случаев удовлетворительные результаты обеспечивает формат данных с фиксированной запятой, длина слова 16 бит, частоты сигналов от 4 до 20 кГц (до 40 кГц в случае обработки музыки), требуемая производительность -- до 10х106 операций в секунду -- 10 MIPS по компьютерной терминологии.
Характерным для систем обработки изображений является восстановление и улучшение изображений с помощью инверсной свертки, обработка массивов отсчетов с помощью алгоритмов быстрого преобразования Фурье. При восстановлении трехмерной структуры объектов, получаемых методами проникающего излучения в дефектоскопии и медицинской интраскопии, применяются методы пространственно-частотной фильтрации. Другой класс алгоритмов - преобразование контрастности, выделение контуров, статистическая обработка изображений. Для сжатия информации наиболее эффективны ортогональные преобразования Фурье, Адамара и Уолша. Требуемая производительность оценивается величинами 100--1000 MIPS, массивы данных -- 105--106 отсчетов.
Характеристики сигналов в системах цифровой обработки
|
Назначение |
Характеристика |
Диапазон частот, размерность |
Требуемое быстродействие |
Пример / разработчик |
|
|
Радиолокационные системы |
Фильтрация сигналов антенны |
10 МГц -- 10 ГГц, до 214 точек |
109 умножений в секунду |
||
|
Обработка звуковых сигналов |
Анализ и синтез речи, сжатие и распознавание |
20 кГц (40 кГц) 16 бит |
10 MIPS |
“Напев” ЦНИИ “Агат” |
|
|
Системы обработки изображений |
Восстановление и улучшение изображений |
105--106 отсчетов |
100-1000 MIPS |
СПФ СМ ИНЭУМ, ИРЕ АН СССР |
Ниже приводятся описания двух отечественных систем цифровой обработки сигнала, которые, однако, предваряются небольшим экскурсом в математические и алгоритмические основы обработки последовательностей сигналов.
1.2 Немного “цифровой” математики
Математическая (алгоритмическая) часть систем обработки цифровых сигналов разрабатывалась за высокими заборами высоколобыми интеллектуалами оборонных НИИ по обе стороны “железного занавеса”. Предложенные ими методы обработки воплощены в алгоритмах и программах автоматизированных систем проектирования процессоров.
1.3 Спектральный анализ
Спектр -- это представление зависимости частот периодического сигнала. Спектральный язык представления сегодня стал всеобщим для всех, кто имеет дело с применением в технике различного рода колебаний. Колебательные периодические явления характеризуются тем, что через определенный промежуток времени, называемый периодом T, значение периодической величины возвращается к своему прежнему значению, что можно записать в следующем виде:
X(t+T)= x(t)
Простейшей периодической функцией является синусоидальная: X(t) = A sin ( t + )
где есть частота, связанная с периодом соотношением = 2 / T.
Спектральный анализ сигнала позволяет выделить в периодическом сигнале, в соответствии с его Фурье-представлением соотношение амплитуда--частота.
Как известно из математики, “гладкую” периодическую функцию, можно представить в виде суммы периодических синусоидальных функций кратного периода:
X(t) = A0 + A1 sin ( t + 1) + A2 sin (2 t + 2) + A3 sin (3 t + 3) + … = A 0 + Ak sin (kt + k)
Для определения коэффициентов Ak используется метод Эйлера--Фурье, состоящий в интегрировании заданной функции в промежутке [-, +].
Прямое и обратное преобразование Фурье
Базовой операцией, выполняемой над последовательностями отсчетов, является прямое и обратное преобразования Фурье, которое позволяет осуществить перенос сигнала из амплитудно-временной области в представление амплитуда--частота и обратно.
Цифровыми методами данную операцию можно выполнить на основе прямого преобразования Фурье, позволяющего произвольную периодическую непрерывную функцию x(t) представить в виде:
X(f) = x(t) e - 2ift dt
Обратное преобразование
x(t) = X(f) e - 2ift dt
При выполнении данного преобразования цифровыми методами интегрирование по всему диапазону заменяется суммированием -- обычной для вычислительной техники операцией.
Дискретный аналог, то есть дискретное преобразование Фурье, аналогичное (1) и (2), имеет вид:
X(j) = 1/N x(k) e - 2ift /N
x(k) = X(j) e- 2ift /N
при j = 0, 1, … N-1< и k= = 0, 1, … N-1.
Производя обычную замену экспоненциального члена WN = e - 2 i / N, получаются эквивалентные выражения:
X(j) = 1/N x(k) W N -jk
x(k) = X(j) W N -jk
Приемы, позволяющие сократить объемы требуемых вычислений, известны как быстрое преобразование Фурье -- БПФ. Сущность метода заключается в том, что при суммировании некоторого ограниченного временного интервала отсчетов в силу периодичности последовательность N точек может быть выражена через подпоследовательность N/2 точек, причем процедура может быть применена рекурсивно.
1.4 Корреляция
Корреляция -- это число, отражающее степень совпадения двух функций.
Для цифровой обработки интересен анализ данных двумерной матрицы, представляющей, предположим, след-картинку одного кадра в определенный момент времени.
На данной картинке-матрице можно определить глобальную корреляционную функцию, аналогичную одномерной. Поскольку операция выполняется над дискретными данными, интегрирование заменяется на суммирование. Таким образом, функция корреляции Y(m,n) может записана в следующем виде:
Y(m,n) = x(k,l) h(m-k, n-l)
Функция корреляции широко используется в цифровой обработке. Например, для определения момента начала записи камерами слежения при смене статической картинки - появлении объекта в зоне контроля.
Простейшим примером цифровой обработки на основе использования преобразование Фурье, является фильтрация по частоте входного сигнала. Данную операцию традиционно выполняют аналоговым методом на основе известных из электротехники законов, радиотехнических средств и методов.
1.5 Схема цифровой фильтрации
Ниже приведена схема фильтрации аналогового сигнала, выполняемая после аналого-цифрового преобразования и предварительной аналоговой низкочастотной фильтрации цифровыми методами с последующим обратным преобразованием в аналоговый вид.
Суть цифрового преобразования при фильтрации состоит в отсечении вычислительными методами ненужных гармоник. Поступающий на вход каскада сигнал X(N) сдвигается на один такт, умножается на заранее рассчитанный коэффициент C(K), определяющий полосу пропускания фильтра, и затем суммируется с накоплением результата. Применение цифровой обработки в данном случае дает преимущества гибкого изменения полосы пропускания программными методами, технологичности и температурной стабильности, недостигаемой аналоговыми методами.
Базовая операция цифровой фильтрации, определяющая структуру аппаратных средств -- умножение на коэффициент с накоплением.
Работая над данным обзором, по долгу службы что называется, мне пришлось посетить ряд отечественных фирм, специализирующихся на создании аппаратных и программных средств обработки цифровых сигналов. Впечатления -- самые приятные. Уровень разработок -- мировой, общее ощущение от фирм -- как во вложениях хорошего хозяина: прочность, ухоженность и стабильность, настроение -- рабочее, никакого нытья и уныния!
Иными словами, цифровая обработка -- это одна из перспективных областей высоких наукоемких технологий -- high tech -- привлекательная для приложения сил. В исторической ретроспективе, лет этак через 20, в “Российской компьютерной энциклопедии - 2020” может быть напишут: “В конце ХХ века, с падением “железного занавеса” и началом перехода к рыночным отношениям, компьютерная промышленность России пережила глубокий кризис. Однако после известных событий августа 1998 года начался бурный рост прикладных направлений, связанных с разработкой промышленных контроллеров, цифровых средств связи и мультимедийных устройств для персональных компьютеров”.
Для истинных талантов -- это чудесная возможность проявить себя, заставить “мир прогнуться”. В среднем на уровне обычного активного человека с инженерным дипломом цифровые методы обработки сигналов -- это рабочие места для специалистов оборонных НИИ. Для молодежи -- мультимедийные технологии или цифровая связь -- благодатнейшие области, где порхают “жар-птицы”, которых нужно ухватить за хвост.
Вспомните еще раз историю вычислительной техники. У истоков персональных вычислений стояли два молодых (чуть больше 20-ти лет) человека -- Стив Джобс и Стив Возняк, которые, если верить компьютерной мифологии, сделали свой первый персональный компьютер -- прототип Apple-I -- в гараже, а потом захватили значительную часть мирового рынка продаж персональных компьютеров.
А деньги где взяли? Автомобильчик -- тот самый, что в гараже стоял, -- продали. А папаша Билл Гейтс, стабильно занимающий одно из первых мест в списке богатейших людей Америки? А изобретатель мыши Дуглас Энгельбард. А разработчик звуковых карт? В общем -- список бесконечен.
А мы чем хуже? Гараж есть, автомобильчик есть, образование -- на зависть Биллу и Стиву. Опять ничего не понимаю. Климат что ли у нас не тот? Но ничего, будем надеяться, что старшие товарищи -- генералы компьютерной индустрии, меня публично высекут и поправят через PC/WEEK. Кто поднимет перчатку? Или в своей стране мы никогда не дождемся ответа на неправильные вопросы и никогда не выйдем из состояния “неграждан”?
2. Цифровая обработка сигналов: микропроцессоры, платы,
Вторая статья из цикла, посвященного цифровой обработке сигналов, представляет читателю микропроцессоры для цифровой обработки, платы расширения возможностей персональных компьютеров, предназначенные для обработки сигналов, средства разработки и программное обеспечение перспективной области информационных технологий - цифровой обработки сигналов.
Статья предназначена школьникам и студентам, разработчикам вычислительных систем.
Ключевые слова
Цифровая обработка сигналов, прямое и обратное преобразование Фурье, быстрое преобразование Фурье, дискретное преобразование Фурье, спектр, гармонический анализ, спектральный анализ, фильтрация и корреляция, радио и гидролокация, радиосвязь, радиоастрономия, микропроцессор, спецпроцессор, сигнальный процессор, мультимедийные технологии, обработка изображений, обработка звука, цифровая связь, помехозащищенность, компьютерная томография, анализ кардиограмм и энцефалограмм.
Процессоры цифровой обработки сигналов, как добрые гномики или мифические демоны Максвелла, перерабатывают в «недрах» компьютера цифровую информационную руду - без устали фильтруют, анализируют, распознают, модулируют/демодулируют, уплотняют и разуплотняют, кодируют/декодируют - всего не перечислишь.
Многие пользователи, имеющие на своем рабочем столе персональный компьютер, даже и не подозревают о наличии микропроцессоров, построенных на принципах цифровой обработки сигналов, и находящихся от них на расстоянии вытянутой руки.
А беря в руку трубку сотового телефона, от Motorol'ы, например, Вы наверное и не знаете что держите в руках специализированное вычислительное устройство, основу которого составляет процессор обработки цифровых сигналов.
Традиционно, во многих радиотехнических устройствах, аналоговая обработка сигнала является более дешевым способом достижения результата. Однако, когда требуется высокая точность, миниатюрность и стабильность параметров - альтернативы цифровой обработке нет.
Исторически сложилось так, что методы цифровой обработки сигналов разрабатывались для решения задач реального времени в оборонных отраслях. Например, для обнаружения самолетов и борьбы с ними служили комплексы, состоящие из радиолокаторов, управляющих вычислительных машин и ракетных установок.
2.1 Микропроцессоры цифровой обработки сигналов
К особенностям процессоров цифровой обработки сигналов относится малоразрядная (40 разрядов и менее) обработка чисел с плавающей запятой, преимущественное использование чисел с фиксированной запятой разрядности 32 и менее, а также ориентация на несложную обработку больших массивов данных и как уже говорилось - чрезвычайно высокие требования к производительности, обуславливаемые обработкой информации в реальном времени.
Для достижения высокой производительности процессоров цифровой обработки сигналов (процессоров ЦОС) применяют следующие методы и приемы:
введение аппаратного умножителя-накопителя и схемы циклического сдвига;
разделение шин адресов и данных (так называемая Гарвардская архитектура);
использование многошинных структур;
развитые средства хранения - блоки регистров, кэш-память большого объема;
использование сокращенной системы команд;
развитый параллелизм на различных уровнях устройств памяти, сумматоров, умножителей, шин, на уровне процессорных элементов; на уровне исполнения команд - длинное командное слово;
построение многосвязных процессорных структур с использованием конвейерной и систолической обработки;
обработка множественных потоков команд и данных на массиве процессоров.
2.2 Зарубежные микропроцессоры
Разработками в области процессоров цифровой обработки сигналов традиционно занимаются такие фирмы как Texas Instruments с широко известной серией процессоров TMS320C, Analog Devices (ADSP-21XX), Motorola (серия DSP56XXX), Hitachi (SP-DSP), NEC, Siemens, Zilog.
Тенденция последнего развития процессоров ЦОС состоит в использовании двух и более аппаратных устройств умножения-накопления, что позволяет по меньшей мере удвоить вычислительную мощность цифровой обработки.
Другой интересной инновацией явилось использование фирмой Texas Instruments в процессоре TMS320C67 сверхдлинного командного слова - а именно длиной 128 разрядов, что позволяет говорить о максимальной глубине параллелизма в 8 команд за один процессорный такт.
Другое направление - интеграция на одном кристалле функциональных возможностей обычных процессоров обработки данных и процессоров, предназначенных для цифровой обработки сигналов. Добавления устройства умножения с накоплением результата в структуру обычного процессора обработки данных позволяет фирмам Motorola, NEC, SGS Thompson говорить о расширении функциональных возможностей предлагаемых на рынок процессоров. Крайний случай интеграции - объединение на одной подложке полноценных процессоров данных и цифровой обработки сигналов - Hyperstone, Siemens, ZSP.
В таблице 1 представлена сводная информация о наиболее интересных архитектурных решения последнего года и решениях устоявшихся, «проголосованных рублем», проверенных временем.
Более детальная информация может быть получена непосредственно у фирм-разработчиков (www - адреса указанны в таблице). Обзор 27 различных реализаций процессоров ЦОС можно найти обратившись к www.ednmag.com. Кроме непосредственных разработчиков, на рынке устройств цифровой обработки специализируется ряд консультационных фирм. Отметим две из них.
Оценить производительность процессора цифровой обработки сигналов можно на основе числа выполняемых в секунду операций с фиксированной или плавающей точкой - это так называемый MIPS. Более справедливым будет наверное сравнение производительности цифровых сигнальных процессоров на основе эталонных тестов, учитывающих специфику цифровой обработки. Один из таких тестов предложен фирмой Berkerley Design Technology Inc. - индекс BDTI . Кроме этого, фирма специализируется на анализе рынка, оценке и сравнении решений, а также оказании консультационных и обучающих услуг в области технологий цифровой обработки. Доступ к материалам фирмы можно получить с помощью электронной почты (E-mail: info@bdti.com).
Наиболее полная информация о технических и маркетинговых аспектах стратегии развития процессоров цифровой обработки может быть найдена в каталоге с привлекательным названием “DSP STRATEGIES 2000” от фирмы “FORWARD CONCEPTS”. Каталог содержит более 500 страниц, 170 рисунков и 90 таблиц. Как говориться хорошо - но за 3750$. Но наверное столько и должна стоить полновесная информация.
Представим наиболее продвинутые процессоры цифровой обработки сигналов.
Texas Instruments TMS320Cххх
TMS320C6x - один из старших представителей ряда процессоров TMS320 фирмы Texas Instruments .
Процессор заявлен фирмой как первый процессор цифровой обработки сигналов использующий сверхдлинное командное слово, обрабатывающий данные с плавающей и фиксированной запятой, имеющий дуальные пути обмена данными и два комплекта из 4-х функциональных устройств, которые допускают совместную параллельную работу.
Вариант реализации процессора TMS320C62 предназначен для выполнения операций с фиксированной запятой.
Структура ядра процессора включает восемь функциональных устройств: два умножителя 16х16 и шесть 32-х разрядных арифметических устройств; также имеются 40 разрядное арифметико-логическое устройство и 40 разрядная многорегистровая схема циклического сдвига. Каждое функциональное устройство имеет свой собственный банк из 16 32-х разрядных регистров, каждый из которых может иметь доступ к регистрам банка данных другого функционального устройства.
Процессор TMS320C6x поддерживает параллелизм на уровне функциональных устройств. В течение одного процессорного цикла каждое функциональное устройство может выполнить до 4-х операций чтения в своем собственном регистровом банке также как и цикл записи в регистр в том же самом цикле работы процессора ввиду разной длительности выполнения команд.
Более мощный вариант - TMS320C67 предназначен для реализации операций с плавающей запятой. Шесть из восьми функциональных устройств могут выполнять операции с плавающей запятой.
В отличие от большинства процессоров цифровой обработки сигналов, TMS320C6x не поддерживает отдельное адресное пространство для адресов и данных (Гарвардская архитектура). Вместо этого в процессоре обеспечена отдельная память данных с двумя 32-х разрядными шинами для загрузки данных из памяти в банки регистров. Два других 32-х разрядных шины данных позволяют сохранять значения регистров в памяти, 32-х разрядная шина адресов поддерживает процесс обмена. Также 32-х разрядная шина адресует память программы, причем ширина шины данных - 256 разрядов. Такая разрядность шины позволяет процессору извлекать (но не исполнять) восемь 32-х разрядных команд за один цикл. Texas Instruments называет этот процесс “пакетной выборкой”.
Из вышесказанного следует, что TMS320C6x может выполнять за один процессорный такт от одной до 8 команд. Пакет исполнительных сверхдлинных команд, сформированный компилятором, может заставить 8 функциональных устройств процессора выполнять полностью параллельную, полностью последовательную (читай конвейерную) или произвольное сочетание параллельной и последовательной обработки цифровых данных.
Процессор TMS320C6x не имеет в своем составе явно обозначенного умножителя-накопителя. На самом деле, данный процессор выполняет операции умножения с накоплением, так необходимые в алгоритмах цифровой обработки сигналов, путем конвейерного исполнения операций умножения и сложения на различных функциональных устройствах, что дает в итоге выполнение данной операции за один процессорный такт (при рабочей частоте процессора TMS320C6x 200 МHz.)
Analog Devices ADSP-2106X (Sharc)
Процессор ADSP-2106X с фирменным наименованием Sharc - “Акула” - один из наиболее продвинутых в семействе цифровой обработки сигналов и рекламируется фирмой Analog Devices как обладающий наилучшим соотношением цена/производительность.
Как видно из таблицы 1, процессор имеет 32-х разрядный формат обрабатываемых данных с фиксированной и плавающей запятой, построен на основе 4-х внутренних шин, имеет большую внутреннею память, контроллер ввода-вывода для разгрузки операций обмена. Ядро процессора - умножитель, арифметико-логическое устройство и многорегистровая схема циклического сдвига могут работать параллельно, выполняя несколько команд за один такт процессора. Обмен данными и командами построен по улучшенной Гарвардской схеме при которой результатом обмена по шинам данные-память и программа-память может быть как данные так и команда. При наличии 2-х раздельных шин данные-память и команда-память и встроенного кэша команд, процессор ADSP-2106X может в течении одного цикла извлекать два операнда и инструкцию из кэш- памяти.
Процессор использует 10 входовой регистровый файл из 32 регистров для обмена и хранения промежуточных результатов в цепи умножитель - арифметико-логическое устройство - сдвигатель, а также шинами команд/данных. Длина инструкции в 48 разрядов позволяет параллельно выполнять, например, умножение, сложение, вычитание и переход в одном командном слове.
Две независимые схемы генерации адреса/данных выполняют буферизацию данных циклических вычислений, автоматическое управление индексацией адресов.
Средства управления вводом - выводом включают два высокоскоростных последовательных порта, параллельный порт для связи с хост процессором, интерфейс с внешней памятью и периферийными устройствами. межпроцессорный обмен допускает общение с 6 аналогичными процессорами (ADSP-2106X).
Процессор ADSP-2106х допускает работу как с внешней так и с внутренней памятью. Некоторые модели процессоров содержат до 512 Кбайт встроенной памяти, организованной в два блока двухпортового ОЗУ. Разработчик программы работы процессора может использовать данную память для хранения комбинации из 16-ти, 32-х или 40 разрядных данных и 48 разрядных инструкций, и выполнять до 4-х обращений в течение одного цикла: память программ для команд и данных, память данных для извлечения данных, внешняя загрузка с использованием контроллера ввода-вывода.
Подсистема ввода-вывода процессора-акулы выполняет операции ввода-вывода одновременно с работой центрального процессорного узла. Контроллер ввода-вывода управляет в режиме прямого доступа операциями чтения/записи между встроенной и внешней памятью а также внешними периферийными устройствами. Контроллер прямого доступа к памяти управляет как адресацией памяти так и шириной шины обмена. Синхронные порты поддерживают потоки данных со скоростями до 40 Мбит в секунду. Шесть коммуникационных портов могут передавать 4-х битные данные с максимальной пропускной способностью до 240 Мбайт в секунду.
Узлы процессора, такие как центральное обрабатывающее устройство, контроллер ввода-вывода выполняют бесконфликтный обмен через устройство многошинного перекрестного обмена. Во избежание узких мест построение межсоединений выполнено так что беспрепятственный обмен данными/командами допускается между внешней и внутренней памятью, данными ввода-вывода и все это в течении одного процессорного цикла.
Модели процессоров 21060 и 21062 имеют шесть коммуникационных портов для организации взаимодействующего массива процессоров. Порты обеспечивают доступ к пространству памяти соседнего процессора и теоретически позволяют создавать произвольные вычислительные цепочки, конвейеры, систолические структуры.
Параллельный порт служит как средство прямого доступа к внешней памяти, периферийным устройствам (жесткие диски) или хост-процессору. До шести процессоров ADSP-2106х могут разделять параллельный порт с основным процессором вследствие унифицированного адресного пространства с 32-х разрядной адресной шиной и 32-х или 48 разрядной шиной данных. При 40 MHz тактовой частоте, процессор обеспечивает 15 наносекундное время доступа к памяти без циклов ожидания. Интерфейс с хост процессором поддерживает различные системные шины персональных компьютеров - широко распространенную стандартную шину ISA и более современную шину PCI.
Одной из тенденций развития микропроцессорной индустрии является интеграция в одном процессоре обычных узлов для обработки данных (сумматор, регистры, память) с узлами, характерными для цифровой обработки сигналов - среди которых наиболее типичный - аккумулятор-умножитель. Такой подход можно назвать крупнопанельным строительством. По такой методике построен процессор mPD7701x фирмы NEC, основные технические характеристики которого приведены в табл. 1.
Строительными блоками современного процессора могут служить уже и процессорные элементы и целые полнокровные процессоры.
Возможен подход, когда разработчик объединяет на одном кристалле обычный процессор обработки данных и полноценный процессор цифровой обработки. По такому пути пошла фирма Hyperstone при разработке процессора E1-32. (см. табл. 1)
При решении задач обработки графической информации (выделение контуров, границ областей) характерно большое число простых битовых операций над строками массивов. При больших размерностях массивов (смотри пример тепловизионной системы) такую обработку выполняют как правило параллельно. Для таких вычислений представляет интерес матричный процессор BOPS ManArray, представленный на рис. 3.
Данный процессор содержит матрицу 2х2 процессорных элемента и один процессор последовательности. Матрица может служить элементарным кирпичиком - строительным блоком для построения матриц большей размерности, то есть 2х4 и 4х4. Архитектура процессора поддерживает топологию которая позволяет объединять наборы процессорных элементов и организовывать кольцевые и циклические структуры, гиперкубические и вообще произвольные структуры, соответствующие запросам алгоритма обработки. Важность рассмотрения данного топологического типа процессора определяется тем, что производительность любого параллельного алгоритма напрямую зависит от эффективности обмена данными и стоимости механизма межсоединения.
Процессорный элемент содержит 5 функциональных устройств, мультипортовый регистровый файл (32х32 регистра), память сверхдлинного слова команды, локальную память данных и три интерфейса.
Каждое из 5 функциональных устройств включает устройство умножения с накоплением и обычное арифметическое устройство, устройство выборки данных, 32-х разрядное устройство загрузки и 32-х разрядное устройство записи. Устройство выборки поддерживает операции манипулирования данными такие как сдвиг, циклический сдвиг, преобразования чисел с плавающей запятой и коммуникации процессорный элемент - процессорный элемент. Три интерфейса обеспечивают обмен с 32-разрядной шиной команд, 32-х разрядной шиной данных и межпроцессорный обмен.
2.3 Средства макетирования
Фирмы разработчики для обучения и ознакомления с новыми процессорами выпускают простейшие аппаратные средства, допускающие ввод-вывод низкочастотных сигналов и имеющие ограниченные возможности для отладки программного обеспечения.
Российские игроки рынка цифровой обработки сигналов
|
1. Инструментальные системы |
|||||
|
2. Микролаб Системс |
|||||
|
3. AUTEX |
|||||
|
4. Группа компаний SPIRIT |
Полнофункциональная аппартура может быть построена на базе процессоров TMS320 с помощью семейства систем ТОРНАДО предлагаемой фирмой MICROLAB SYSTEMS.
Архитектура аппаратных средств макетирования предполагает модульность и открытость. На самой макетной плате размещен только сам процессор цифровой оработки сигналов, оперативная и постоянная память и интерфейс с основным компьютером (хост-компьютером). Средства ввода-вывода аналоговых и цифровых сигналов и средства скан-эмуляции устанавливаются на разъемы расширения.
Логические, электрические и конструктивные параметры интерфпйсов расширения одинаковы для всех систем ЦОС ТОРНАДО.
Конструктор
Оперативность разработки
Отладка программного обеспечения с помощью эмуляционного модуля UECM
Совместимость интерфейсов связи
2.4 Возможности ЦОС ТОРНАДО
ОСОБЕННОСТИ
процессоры ЦОС TMS 320C3x/C4xC/5xC6x
одно и мультипроцессорная открытая архитектура
параллельность вычислений в процессоре ЦОС и обмена данными между интерфейсом ПК и внутренней шиной с разделением доступа (SB)
постраничный доступ от ISA -шины ко всему адресному простьранству шины SB
эмуляция внешних процессоров ЦОС TMS 320
низкая стоимость.
Расширение
параллельный (PIOX), последовательный (SIOX) и линк (LINK) интерфейсы расширения ввода-вывода
дочерние модули АЦП \ ЦАП \ ЦВВ и сопроцессоров
Средства проектирования
MPSD / JTAG порты для XDS510 \ MIRADE-5100
дочерний эмуляционный модуль UECM и опциональный эмуляционный контроллер ECC
идентичность эмуляторам XDS510 MIRAGE - 5100 при более низкой стоимости
эмуляция процессора ЦОС на платах ТОРНАДО
внешние буферные поды UECM для эмуляции внешних процессоров TMS
отладчики TI HLL Debugger, GoDSP Code Composer
Дочерние модули ввода-вывода
многоканальные инструментальные модули АЦП \ ЦАП \ ЦВВ
модули для систем обработки речи
модули длоя систем связи
модули для цифровых звукостудий
модули с интерфейсом телефонной станции / линии
модули ввода-вывода радиочастотных сигналов
наращивание модулей SIOX PIOX
Области применения
обработка речи
цифровые звукостудии
связь и радиоприем
мультимедиа
акустика и вибродиагностика
радиолокация и гидролокация
измерительная техника
медицинская техника
проектирование систем ЦОС
2.5 Средства проектирования алгоритмов
На рынке предлагается ряд вариантов систем автоматизации проектирования цифровых сигнальных процессоров, отличающихся по критериям стоимость/возможности.
Одна из систем - HYPERSIGNAL фирмы Hyperception.
САПР представляет собой интегрированную программную систему для проектирования алгоритмов и систем цифровой обработки сигналов в режимах моделирования или реального времени. Система функционируем на персональных компьютерах IBM PC в среде Microsoft Windows 95 или NT.
Пакет Hypersignal Block Diagram из состава САПР HYPERSIGNAL может использоваться для автономной отладки алгоритмов ЦОС на персональном компьютере с использованием только возможностей центрального процессора. Комплексную отладку систем ЦОС позволяет выполнять пакет Hypersignal RIDE. Пакет поддерживает системы ЦОС, установленные в центральном компьютере связанные с ним по последовательному интерфейсу.
Фирма является дистрибутором САПР HYPERSIGNAL и предлагает драйверы Hypersignal RIDE для полного ряда систем ТОРНАДО и ТОРНАДО-Е и дочерних модулей ввода-вывода сигналов. Таким образом фирма “МикроЛАБ СИСТЕМС” реализует комплексный подход к проблеме проектирования систем обработки сигналов.
На базе систем ТОРНАДО и HYPERSIGNAL разработчики получили возможность “визуально” создавать и отлаживать системы ЦОС.
Визуальное проектирование
Интересной особенностью современного состояния проектирования систем цифровой обработки является использование подхода, позволяющего “визуально” и быстро создавать и отлаживать программное обеспечение систем ЦОС реального времени.
САПР Hypersignal RIDE автоматически компилирует “визуализированный” алгоритм, генерирует и загружает файл в формате, совместимом со средствами разработки программного обеспечения фирмы Texas Instruments.
Отображение данных также осуществляется в режиме реального времени на ПК в среде Windows95/ NT.
Стоимостные характеристики
|
КОМПОНЕНТА |
ФУНКЦИЯ |
ПРИМЕЧ. |
ЦЕНА |
|
|
ТОРНАДО |
400 - 500 |
|||
|
HYPERSIGNAL |
4000 - 5000 |
|||
|
ОБУЧЕНИЕ |
100 - 200 $/ день |
|||
|
ПОДДЕРЖКА |
Операционные системы
Операционные системы реального времени (ОСРВ) - база для разработки прикладного программного обеспечения систем управления и коммуникации. Операционные системы упрощают процесс разработки сводя его к написанию небольшого числа функций, соответствующих каждому процессу обработки данных.
Работая над данным обзором, “по долгу службы” что называется, мне пришлось посетить ряд отечественных фирм, специализирующихся на разработке аппаратных и программных средств обработки цифровых сигналов. Впечатления - самые приятные. Уровень разработок - мировой, общее ощущение от фирм - как во дворе хорошего хозяина - прочность, ухоженность и стабильность, настроение - рабочее, и - никакого нытья и уныния!
Иными словами, цифровая обработка - это одна из перспективных областей высоких наукоемких технологий - “high tech” - привлекательная для приложения сил. В исторической ретроспективе, лет этак через 20, в “Российской компьютерной экциклопедии - 2020” может быть напишут: “В конце 20 века, с падением “железного занавеса” и началом перехода к рыночным отношениям, компьютерная промышленность России пережила глубокий кризис. Однако, после известных событий августа 1998 года начался бурный рост прикладных направлений, связанных с разработкой промышленных контроллеров, цифровых средств связи и мультимедийных устройств для персональных компьютеров”.
Для истинных талантов - это чудесная возможность проявить себя - заставить “мир прогнуться”. В среднем, на уровне обычного активного человека с инженерным дипломом - цифровые методы обработки сигналов - это рабочие места для специалистов оборонных НИИ. Для молодежи - мультимедийные технологии или цифровая связь - благодатнейшие области, где порхают “жар - птицы”, которых нужно пытаться ухватить за хвост.
Вспомните еще раз историю вычислительной техники. У истоков персональных вычислений стояли два молодых (чуть больше 20-ти лет) человека - Стив Джобс и Стив Возняк, которые, если верить компьютерной мифологии, сделали свой первый персональный компьютер - прототип “Apple-I” - в гараже, и захватили потом значительную часть мирового рынка продаж персональных компьютеров.
А деньги где взяли? Автомобильчик тот самый, что в гараже стоял - продали. А папаша Билл Гейтс - стабильно одно из первых мест в списке богатейших людей Америки? А - изобретатель мыши Дуглас Энгельбард. А - разработчик звуковых карт? В общем - список бесконечен.
А мы чем хуже? Гараж есть, автомобильчик есть, образование - на зависть Биллу и Стиву. Опять ничего не понимаю. Климат что ли не тот? Но ничего, будем надеяться, что “Старшие товарищи - Генералы компьютерной индустрии”, меня публично высекут и поправят через PC/WEEK. Кто поднимет перчатку? Или в своей стране мы никогда не дождемся ответа на неправильные вопросы и никогда не выйдем оз состояния “неграждан”?
Использованные источники
1. Специализированный процессор для выполнения быстрого преобразования Фурье и обработки сигналов СПФ СМ. Рекламные материалы. М.: ИНЭУМ, 1984.
2. В.В.Корнеев, А.В.Киселев Современные микропроцессоры. М.:НОЛИДЖ, 1998. 240 с.
3. Цифровые процессоры обработки сигналов: Справочник/ А.Г. Остапенко, С.И. Лавлинский, А.В.Сушков и др. Под ред. А.Г. Остапенко. М.: Радио и связь, 1994. -264 с.
4. Э.Клингман Проектирование специализированных микропроцессорных систем: Пер. с англ. -М.: Мир, 1985. 363 с.
5. Цифровые процессоры обработки сигналов: Справочник /А.Г.Остапенко, С.И.Лавлинский, А.Б.Сушков и др.; Под ред. А.Г.Остапенко, М.: Радио и связь, 1994, 264 с.
6. Белоус А.И. и др. Микропроцессорный комплект БИС серии К1815 для цифровой обработки сигналов: Справочник/ А.И.Белоус, О.Б. Поддубный, В.М. Журба; под ред. А.И. Сузопарова. - М.: Радио и связь, 1992. -256 с.
7. Лапа В.Г., Математические основы кибернетики. Издательское объединение «Вища школа», 1974, 452 с.
8. M. Levy, DSP - Architecture Directory, EDN April 23, 1998, p. 47- 111
9. Евстигнеев В.Г., Кошарновский А.Н. Использование российской и зарубежной элементной базы при разработке систем цифровой обработки видео и управляющей информации.
10. Корнеев В.В., Киселев А.В. Современные микропроцессоры. М.: Изд-во “Нолидж”, 1998. 240с.; ил.
Размещено на allbest.ru
...Подобные документы
Характеристика и область применения сигналов в системах цифровой обработки. Специализированный процессор цифровой обработки сигналов СПФ СМ: разработчики и история, структура и характеристики, область применения, алгоритмы и программное обеспечение.
курсовая работа [224,9 K], добавлен 06.12.2010Сущность цифровой обработки аналоговых сигналов, их преобразование и оценка необходимой скорости. Построение веерного растра на экране монитора, применение интерполяции для устранения искажения. Принцип работы каналов интерполятора и схема его блока.
контрольная работа [441,1 K], добавлен 14.01.2011Обзор особенностей речевых сигналов, спектрального анализа и способов его применения при обработке цифровых речевых сигналов. Рассмотрение встроенных функций и расширений Matlab по спектральному анализу. Реализация спектрального анализа в среде Matlab.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 25.05.2015Цифровая обработка сигналов и ее использование в системах распознавания речи, дискретные сигналы и методы их преобразования, основы цифровой фильтрации. Реализация систем распознавания речи, гомоморфная обработка речи, интерфейс записи и воспроизведения.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 10.06.2010Общее понятие и классификация сигналов. Цифровая обработка сигналов и виды цифровых фильтров. Сравнение аналогового и цифрового фильтров. Передача сигнала по каналу связи. Процесс преобразования аналогового сигнала в цифровой для передачи по каналу.
контрольная работа [24,6 K], добавлен 19.04.2016Исследование принципов разработки генератора аналоговых сигналов. Анализ способов перебора адресов памяти генератора аналоговых сигналов. Цифровая генерация аналоговых сигналов. Проектирование накапливающего сумматора для генератора аналоговых сигналов.
курсовая работа [513,0 K], добавлен 18.06.2013Структурная схема устройства, принцип его работы. Выбор элементов функциональной схемы стенда. Разработка аппаратной части, конструктивное построение. Технология изготовления печатной платы. Обеспечение системы электробезопасности проектируемого изделия.
дипломная работа [2,0 M], добавлен 14.02.2011История развития научного направления цифровой обработки сигналов, биография ее основателя В.А. Котельникова. Основы теории потенциальной помехоустойчивости. Достижения В.А. Котельникова в развитии теории оптимального приема многопозиционных сигналов.
реферат [28,3 K], добавлен 14.01.2011Исследование теоретических основ математического аппарата теории цифровой обработки сигналов. Расчет параметров рекурсивных цифровых фильтров с использованием средств вычислительной техники. Методы проектирования алгоритмов цифровой обработки сигналов.
контрольная работа [572,7 K], добавлен 04.11.2014Сигнал - материальный носитель информации и физический процесс в природе. Уровень, значение и время как основные параметры сигналов. Связь между сигналом и их спектром посредством преобразования Фурье. Радиочастотные и цифровые анализаторы сигналов.
реферат [118,9 K], добавлен 24.04.2011Исследование цифровой обработки сигналов и её применения в различных сферах деятельности. Изучение достоинств и недостатков медианной фильтрации. Анализ принципов работы медианных фильтров. Реализация медианной фильтрации при помощи MatLab712 R2011a.
курсовая работа [5,3 M], добавлен 04.07.2013Оценка алгоритмов цифровой обработки сигналов в условиях наличия и отсутствия помех. Проектирование модели дискретной свертки в среде Mathcad 14. Анализ кодопреобразователей циклических кодов и их корректирующие способности. Работа цифрового фильтра.
курсовая работа [3,0 M], добавлен 11.02.2013Разработка структурной и функциональной схем устройства преобразования аналоговых сигналов на микропроцессоре PIC. Входное буферное устройство, аналого-цифровой преобразователь. Устройство цифровой обработки сигнала, широтно-импульсный модулятор.
контрольная работа [612,9 K], добавлен 11.04.2014Схема, технические параметры и принцип работы шестиканального цифрового вольтметра. Прототипы схем измерения и отображения информации, подключения клавиатуры, сбора и накопления данных. Обработка аналоговых сигналов в микроконтроллере, его инициализация.
курсовая работа [3,4 M], добавлен 12.03.2013Характеристика видов и цифровых методов измерений. Анализ спектра сигналов с использованием оконных функций. Выбор оконных функций при цифровой обработке сигналов. Исследование спектра сигналов различной формы с помощью цифрового анализатора LESO4.
дипломная работа [2,5 M], добавлен 03.05.2018Концепция построения системы сбора данных. АЦП микроконтроллера ATmega8L: основные характеристики и принцип работы. Спектральный анализ сигналов. Быстрое преобразование Фурье. Схема сопряжения микроконтроллер-компьютер, его программное обеспечение.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 18.08.2014Сущность линейной обработки дискретных сигналов. Характеристика основных структурных элементов цифровых фильтров - элемента единичной задержки (на интервал дискретизации сигнала), сумматора и умножителя. Виды последовательности дискретных отчетов.
презентация [79,8 K], добавлен 19.08.2013Положения теории сигнальных микропроцессоров и КИХ-фильтров. Программируемая логическая интегральная схема (ПЛИС) и языки описания аппаратуры. Классификация ПЛИС, цифровая фильтрация. Цифровые процессоры обработки сигналов. Методы реализации КИХ-фильтров.
дипломная работа [2,2 M], добавлен 07.04.2017Расчет спектральной плотности экспоненциального импульса цифрового устройства с помощью формулы прямого преобразования Фурье. Построение АЧХ и ФЧХ спектральной плотности. Построение амплитудного спектра периодического дискретизированного сигнала.
контрольная работа [197,1 K], добавлен 23.04.2014Изучение линейных систем перевода сигнала. Сущность дискретного преобразования Фурье. Объяснения, демонстрации и эксперименты по восстановлению искаженных и смазанных изображений. Рассмотрение теории деконволюции и модели процесса искажения и шума.
дипломная работа [8,0 M], добавлен 04.06.2014
