关于DSP芯片
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DSP-起始篇
数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)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。20世纪60年代以来,随着计算机和信息技术的飞速发展,数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。在过去的二十多年时间里,数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。
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。
数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论、实现和应用等几个方面发展起来的。数字信号处理在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发展。反过来,数字信号处理的应用又促进了数字信号处理理论的提高。而数字信号处理的实现则是理论和应用之间的桥梁。
数字信号处理是以众多学科为理论基础的,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基本工具,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。可以说,数字信号处理是把许多经典的理论体系作为自己的理论基础,同时又使自己成为一系列新兴学科的理论基础。
世界上第一个单片 DSP 芯片应当是1978年 AMI公司发布的 S2811,1979年美国Intel公司发布的商用可编程器件2920是DSP芯片的一个主要里程碑。这两种芯片内部都没有现代DSP芯片所必须有的单周期乘法器。1980 年,日本 NEC 公司推出的μP D7720是第一个具有乘法器的商用 DSP 芯片。
在这之后,最成功的DSP 芯片当数美国德州仪器公司(Texas Instruments,简称TI)的一系列产品。TI 公司在1982年成功推出其第一代 DSP 芯片 TMS32010及其系列产品TMS32011、TMS320C10/C14/C15/C16/C17等,之后相继推出了第二代DSP芯片TMS32020、TMS320C25/C26/C28,第三代DSP芯片TMS320C30/C31/C32,第四代DSP芯片TMS320C40/C44,第五代 DSP 芯片TMS320C5X/C54X,第二代DSP芯片的改进型TMS320C2XX,集多片DSP芯片于一体的高性能DSP芯片TMS320C8X以及目前速度最快的第六代DSP芯片TMS320C62X/C67X等。TI将常用的DSP芯片归纳为三大系列,即:TMS320C2000系列(包括TMS320C2X/C2XX)、TMS320C5000系列(包括TMS320C5X/C54X/C55X)、TMS320C6000系列(TMS320C62X/C67X)。
如今,TI公司的一系列DSP产品已经成为当今世界上最有影响的DSP芯片。TI公司也成为世界上最大的 DSP 芯片供应商,其DSP市场份额占全世界份额近 50%。
自1980年以来,DSP芯片得到了突飞猛进的发展,DSP芯片的应用越来越广泛。从运算速度来看,MAC(一次乘法和一次加法)时间已经从80年代初的400ns(如TMS32010)降低到40ns(如TMS32C40),处理能力提高了10多倍。DSP芯片内部关键的乘法器部件从1980年的占模区的40左右下降到5以下,片内RAM增加一个数量级以上。从制造工艺来看,1980年采用4μ的N沟道MOS工艺,而现在则普遍采用亚微米CMOS工艺。DSP芯片的引脚数量从1980年的最多64个增加到现在的200个以上,引脚数量的增加,意味着结构灵活性的增加。此外,DSP芯片的发展,是DSP系统的成本、体积、重量和功耗都有很大程度的下降。
DSP芯片的分类
DSP的芯片可以按照以下的三种方式进行分类。
1、按基础特性分
这是根据DSP芯片的工作时钟和指令类型来分类的。如果DSP芯片在某时钟频率范围内的任何频率上能正常工作,除计算速度有变化外,没有性能的下降,这类DSP芯片一般称之为静态DSP芯片。
如果有两种或两种以上的DSP芯片,它们的指令集和相应的机器代码机管脚结构相互兼容,则这类DSP芯片称之为一致性的DSP芯片。
2、按数据格式分
这是根据DSP芯片工作的数据格式来分类的。数据以定点格式工作的DSP芯片称之为定点DSP芯片。以浮点格式工作的称为DSP芯片。不同的浮点DSP芯片所采用的浮点格式不完全一样,有的DSP芯片采用自定义的浮点格式,有的DSP芯片则采用IEEE的标准浮点格式。
3、按用途分
按照DSP芯片的用途来分,可分为通用型DSP芯片和专用型的DSP芯片。通用型DSP芯片适合普通的DSP应用,如TI公司的一系列DSP芯片。专用型DSP芯片市为特定的DSP运算而设计,更适合特殊的运算,如数字滤波,卷积和FFT等。
DSP芯片的选择
设计DSP应用系统,选择DSP芯片时非常重要的一个环节。只有选定了DSP芯片才能进一步设计外围电路集系统的其它电路。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。一般来说,选择DSP芯片时考虑如下诸多因素。
1. DSP芯片的运算速度。运算速度是DSP芯片的一个最重要的性能指标,也是选择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性能指标来衡量:
(1) 指令周期。就是执行一条指令所需要的时间,通常以ns为单位。
(2) MAC时间。即一次乘法加上一次加法的时间。
(3) FFT执行时间。即运行一个N点FFT程序所需的时间。
(4) MIPS。即每秒执行百万条指令。
(5) MOPS。即每秒执行百万次操作。
(6) MFLOPS。即每秒执行百万次浮点操作。
(7) BOPS。即每秒执行十亿次操作。
2. DSP芯片的价格。根据一个价格实际的应用情况,确定一个价格适中的DSP芯片。
3. DSP芯片的硬件资源。
4. DSP芯片的运算速度。
5. DSP芯片的开发工具。
6. DSP 芯片的功耗。
7. 其它的因素,如封装的形式、质量标准、生命周期等。
DSP应用系统的运算量是确定选用处理能力多大的DSP芯片的基础。那么如何确定DSP系统的运算量以选择DSP芯片呢?
1. 按样点处理
按样点处理就是DSP算法对每一个输入样点循环一次。例如;一个采用LMS算法的256抽头德的自适应FIR滤波器,假定每个抽头的计算需要3个MAC周期,则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125μs的时间,DSP芯片的MAC周期为200μs,则768个周期需要153.6μs的时间,显然无法实时处理,需要选用速度更快的芯片。
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。所以选择DSP芯片应该比较一帧内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⊿τ(ns),则该DSP芯片在一帧内所提供的最大运算量为⊿τ/ P 条指令。
DSP芯片的基本结构
DSP芯片的基本结构包括:
(1)哈佛结构;
(2)流水线操作;
(3)专用的硬件乘法器;
(4)特殊的DSP指令;
(5)快速的指令周期。
哈佛结构
哈佛结构的主要特点是将程序和数据存储在不同的存储空间中,即程序存储器和数据存储器是两个相互独立的存储器,每个存储器独立编址,独立访问。与两个存储器相对应的是系统中设置了程序总线和数据总线,从而使数据的吞吐率提高了一倍。由于程序和存储器在两个分开的空间中,因此取指和执行能完全重叠。
流水线与哈佛结构相关,DSP芯片广泛采用流水线以减少指令执行的时间,从而增强了处理器的处理能力。处理器可以并行处理二到四条指令,每条指令处于流水线的不同阶段。
专用的硬件乘法器
乘法速度越快,DSP处理器的性能越高。由于具有专用的应用乘法器,乘法可在一个指令周期内完成。
特殊的DSP指令DSP芯片是采用特殊的指令。
快速的指令周期哈佛结构、流水线操作、专用的硬件乘法器、特殊的DSP指令再加上集成电路的优化设计可使DSP芯片的指令周期在200ns以下。
DSP系统的特点
数字信号处理系统是以数字信号处理为基础,因此具有数字处理的全部特点:
接口方便:
DSP系统与其它以现代数字技术为基础的系统或设备都是相互兼容,这样的系统接口以实现某种功能要比模拟系统与这些系统接口要容易的多。
编程方便:
DSP系统种的可编程DSP芯片可使设计人员在开发过程中灵活方便地对软件进行修改和升级。
稳定性好:
DSP系统以数字处理为基础,受环境温度以及噪声的影响较小,可靠性高。
精度高:
16位数字系统可以达到的精度。
可重复性好:
模拟系统的性能受元器件参数性能变化比较大,而数字系统基本上不受影响,因此数字系统便于测试,调试和大规模生产。
集成方便:
DSP系统中的数字部件有高度的规范性,便于大规模集成。
DSP芯片的应用
自从DSP芯片诞生以来,DSP芯片得到了飞速的发展。DSP芯片高速发展,一方面得益于集成电路的发展,另一方面也得益于巨大的市场。在短短的十多年时间,DSP芯片已经在信号处理、通信、雷达等许多领域得到广泛的应用。目前,DSP芯片的价格也越来越低,性能价格比日益提高,具有巨大的应用潜力。DSP芯片的应用主要有:
(1) 信号处理--如,数字滤波、自适应滤波、快速傅里叶变换、相关运算、频谱分析、卷积等。
(2) 通信--如,调制解调器、自适应均衡、数据加密、数据压缩、回坡抵消、多路复用、传真、扩频通信、纠错编码、波形产生等。
(3) 语音--如语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、说话人辨认、说话人确认、语音邮件、语音储存等。
(4) 图像/图形--如二维和三维图形处理、图像压缩与传输、图像增强、动画、机器人视觉等。
(5) 军事--如保密通信、雷达处理、声纳处理、导航等。
(6) 仪器仪表--如频谱分析、函数发生、锁相环、地震处理等。
(7) 自动控制--如引擎控制、深空、自动驾驶、机器人控制、磁盘控制。
(8) 医疗--如助听、超声设备、诊断工具、病人监护等。
(9) 家用电器--如高保真音响、音乐合成、音调控制、玩具与游戏、数字电话/电视等