DSP晶元

根據數字信號處理的要求，DSP晶元一般具有如下的一些主要特點：

（1）在一個指令周期內可完成一次乘法和一次加法。

（2）程序和數據空間分開，可以同時訪問指令和數據。

（3）片內具有快速RAM，通常可通過獨立的數據匯流排在兩塊中同時訪問。

（4）具有低開銷或無開銷循環及跳轉的硬體支持。

（5）快速的中斷處理和硬體I/O支持。

（6）具有在單周期內操作的多個硬體地址產生器。

（7）可以并行執行多個操作。

（8）支持流水線操作，使取指、解碼和執行等操作可以重疊執行。

與通用微處理器相比，DSP晶元的其他通用功能相對較弱些。

大規模集成性

穩定性好，精度高

可編程性

高速性能

可嵌入性

介面和集成方便

成本較高

高頻時鐘的高頻干擾

功率消耗較大等

DSP晶元可以按照下列三種方式進行分類。

1．按基礎特性分

這是根據DSP晶元的工作時鐘和指令類型來分類的。如果在某時鐘頻率範圍內的任何時鐘頻率上，DSP晶元都能正常工作，除計算速度有變化外，沒有性能的下降，這類DSP晶元一般稱為靜態DSP晶元。例如，日本OKI 電氣公司的DSP晶元、TI公司的TMS320C2XX系列晶元屬於這一類。

如果有兩種或兩種以上的DSP晶元，它們的指令集和相應的機器代碼機管腳結構相互兼容，則這類DSP晶元稱為一致性DSP晶元。例如，美國TI公司的TMS320C54X就屬於這一類。

2．按數據格式分

這是根據DSP晶元工作的數據格式來分類的。數據以定點格式工作的DSP晶元稱為定點DSP晶元，如TI公司的TMS320C1X/C2X、TMS320C2XX/C5X、TMS320C54X/C62XX系列，AD公司的ADSP21XX系列，AT&T公司的DSP16/16A，Motolora公司的MC56000等。以浮點格式工作的稱為浮點DSP晶元，如TI公司的TMS320C3X/C4X/C8X，AD公司的ADSP21XXX系列，AT&T公司的DSP32/32C，Motolora公司的MC96002等。

不同浮點DSP晶元所採用的浮點格式不完全一樣，有的DSP晶元採用自定義的浮點格式，如TMS320C3X，而有的DSP晶元則採用IEEE的標準浮點格式，如Motorola公司的MC96002、FUJITSU公司的MB86232和ZORAN公司的ZR35325等。

3．按用途分

按照DSP的用途來分，可分為通用型DSP晶元和專用型DSP晶元。通用型DSP晶元適合普通的DSP應用，如TI公司的一系列DSP晶元屬於通用型DSP晶元。專用DSP晶元是為特定的DSP運算而設計的，更適合特殊的運算，如數字濾波、卷積和FFT，如Motorola公司的DSP56200，Zoran公司的ZR34881，Inmos公司的IMSA100等就屬於專用型DSP晶元。

·DSP晶元的運算速度

·指令周期：即執行一條指令所需的時間

·TMS320VC5402－100，100MHz，10ns

·MAC時間：即一次乘法加上一次加法的時間

·大部分DSP晶元在一個指令周期完成

·FFT執行時間：即運行一個N點FFT程序所需的時間

·衡量DSP運算能力的一個指標

·MIPS：即每秒執行百萬條指令，TMS320VC5402－100，100MIPS

·MOPS：即每秒執行百萬次操作

·MFLOPS：即每秒執行百萬次浮點操作

·BOPS：即每秒執行十億次操作

·DSP晶元的價格

·DSP晶元的硬體資源

·片內RAM，ROM，外擴空間，I/O介面…

·DSP晶元的運算精度，一般16，有些24

·DSP晶元的開發工具

·DSP晶元的功耗

·其他：選擇DSP晶元還應考慮到封裝的形式（DIP、PGA、PLCC、PQFP）、質量標準、供貨情況、生命周期等

1.信號處理

2.圖像處理

3.儀器

4.聲音語言

5.控制

6.軍事

7.通訊

8.醫療

9.家用電器

DSP晶元廣泛應用於數字控制、運動控制方面的應用主要有磁碟驅動控制、引擎控制、激光印表機控制、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、數傳電台等。

數字信號處理數字濾波器

數字濾波器的實用型式很多，大略可分為有限衝激響應型和無限衝激響應型兩類，可用硬體和軟體兩種方式實現。在硬體實現方式中，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製成，顯示出體積小、穩定性高、可程式控制等優點。數字濾波器也可以用軟體實現。軟體實現方法是藉助於通用數字計算機按濾波器的設計演演算法編出程序進行數字濾波計算。

數字信號處理傅里葉變換

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演演算法，簡稱快速傅里葉變換，以FFT表示。自有了快速演演算法以後,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，也可以通過軟體實現。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演演算法。

數字信號處理譜分析

在頻域中描述信號特性的一種分析方法，不僅可用於確定性信號，也可用於隨機性信號。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徵或隨機信號的特性。

實際上，經常遇到的隨機過程多是平穩隨機過程而且是各態歷經的，因而它的樣本函數集平均可以根據某一個樣本函數的時間平均來確定。平穩隨機信號本身雖仍是不確定的，但它的相關函數卻是確定的。在均值為零時,它的相關函數的傅里葉變換或Z變換恰恰可以表示為隨機信號的功率譜密度函數，一般簡稱為功率譜。這一特性十分重要，這樣就可以利用快速變換演演算法進行計算和處理。

在實際中觀測到的數據是有限的。這就需要利用一些估計的方法，根據有限的實測數據估計出整個信號的功率譜。針對不同的要求，如減小譜分析的偏差，減小對雜訊的靈敏程度，提高譜解析度等。已提出許多不同的譜估計方法。在線性估計方法中，有周期圖法，相關法和協方差法；在非線性估計方法中,有最大似然法,最大熵法，自回歸滑動平均信號模型法等。譜分析和譜估計仍在研究和發展中。

數字信號處理的應用領域十分廣泛。就所獲取信號的來源而言，有通信信號的處理，雷達信號的處理，遙感信號的處理，控制信號的處理，生物醫學信號的處理，地球物理信號的處理，振動信號的處理等。若以所處理信號的特點來講，又可分為語音信號處理，圖像信號處理，一維信號處理和多維信號處理等。

數字信號處理語音信號處理

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徵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。關於語音識別方法，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、雜訊等重要參數，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徵參數隨時間的變化規律，然後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，是製造聲碼器的依據。語音信號處理是迅速發展中的一項信號處理技術。

數字信號處理圖像信號處理

圖像信號處理的應用已滲透到各個科學技術領域。譬如，圖像處理技術可用於研究粒子的運動軌跡、生物細胞的結構、地貌的狀態、氣象雲圖的分析、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。

數字信號處理振動信號處理

機械振動信號的分析與處理技術已應用於汽車、飛機、船隻、機械設備、房屋建築、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，作為輸入信號。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採用的一種特殊方法。

數字信號處理地球物理處理

為了勘探地下深處所儲藏的石油和天然氣以及其他礦藏，通常採用地震勘探方法來探測地層結構和岩性。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複雜的，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。

數字信號處理生物醫學處理

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於診斷檢查和監護。例如，用於細胞學、腦神經學、心血管學、遺傳學等方面的基礎理論研究。人的大腦神經系統由約100億個神經細胞所組成，是一個十分複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並列進行的，並具有特殊的功能，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，關於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，都可藉助於信號處理的原理和技術來進行。

信號處理用於診斷檢查較為成功的實例，有腦電或心電的自動分析系統、斷層成像技術等。斷層成像技術是診斷學領域中的重大發明。X射線斷層的基本原理是X射線穿過被觀測物體后構成物體的二維投影。接收器接收后，再經過恢復或重建，即可在一系列的不同方位計算出二維投影,經過運算處理即取得實體的斷層信息,從而大屏幕上得到斷層造像。信號處理在生物醫學方面的應用正處於迅速發展階段。

數字信號處理在其他方面還有多種用途，如雷達信號處理、地學信號處理等，它們雖各有其特殊要求，但所利用的基本技術大致相同。在這些方面，數字信號處理技術起著主要的作用。

指令周期：即執行一條指令所需的時間

TMS320VC5402－100，100MHz，10ns

MAC時間：即一次乘法加上一次加法的時間

FFT執行時間：即運行一個N點FFT程序所需的時間

MIPS：即每秒執行百萬條指令，TMS320VC5402－100，100MIPS

MOPS：即每秒執行百萬次操作

MFLOPS：即每秒執行百萬次浮點操作

BOPS：即每秒執行十億次操作

1)電源：TPS73HD3xx，TPS7333，TPS56100，PT64xx

2)Flash：AM29F400，AM29LV400，SST39VF400

3)SRAM：CY7C1021，CY7C1009，CY7C1049

4)FIFO：CY7C425，CY7C42x5

5)Dual port：CY7C136，CY7C133，CY7C1342

6)SBSRAM：CY7C1329，CY7C1339

7)SDRAM：HY57V651620BTC

8)CPLD：CY37000系列，CY38000系列，CY39000系列

9)PCI：PCI2040，CY7C09449

10)USB：AN21xx，CY7C68xxx

11)Codec：TLV320AIC23，TLV320AIC10

12)A/D,D/A：ADS7805，TLV2543