DSP论文
dsp原理及应用的结课论文
DSP原理及应用的结课论文引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是指将模拟信号转换为数字信号，并对数字信号进行处理和分析的技术。
DSP技术在现代通信、音视频处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
本文将介绍DSP的基本原理以及其在实际应用中的一些案例。
DSP的基本原理1.数字信号处理的基本概念–数字信号：离散时间的信号，在时间上进行离散分布。
–连续时间信号：在时间上具有连续分布的信号。
–采样定理：它保证了模拟信号的采样频率要大于模拟信号频谱的带宽，才能在数字域中完整重建原始模拟信号。
2.数字信号处理的基本过程–信号采样：将模拟信号在时间上进行采样，转换为离散时间信号。
–数字滤波：对离散时间信号进行滤波，去除不需要的频率成分。
–数字变换：对滤波后的信号进行变换，如傅里叶变换、离散余弦变换等。
–数字重建：将变换后的数字信号进行反变换，恢复为模拟信号。
DSP在通信中的应用1.语音信号处理–信号压缩：对语音信号进行压缩，实现高效的传输和存储。
–语音增强：通过滤波和降噪技术，改善语音信号的质量。
2.图像处理–图像降噪：利用数字滤波技术去除图像中的噪声。
–图像增强：通过锐化滤波器和对比度增强算法，提高图像的清晰度和对比度。
3.无线通信–调制解调：将数字信息转换为适合传输的模拟信号，并在接收端进行解调。
–信道均衡：对信道中的失真进行补偿，提高信号质量。
DSP在音视频处理中的应用1.音频处理–声音合成：利用数字信号处理算法合成逼真的人声、乐器音色等。
–音频编码：将音频信号转换为数字数据流，实现高效的传输和存储。
2.视频处理–视频压缩：使用从模拟信号到数字信号的转换、DCT、运动补偿等技术，将视频信号压缩到较小的数据量。
–视频解码：将压缩后的视频信号进行解码，恢复为原始的视频图像。
结论DSP技术在现代通信、音视频处理等领域有着广泛的应用。
本文介绍了DSP的基本原理，以及在通信和音视频处理中的一些具体应用。
DSP技术论文(精)
DSP技术引领数字生活摘要：随着社会的发展和人们生活水平的日益提高，人们对生活的需求也在日渐增长，DSP 技术被越来越多的应用在我们的日常生活中。
市场的需求促进了技术的迅猛发展，越来越多的新产品出现在我们眼前，这一切都源于DSP 技术。
关键字：DSP 技术，数字电视，3G ，数字生活。
DSP 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。
数字信号处理是一种通过使用数学技巧执行转换或提取信息，来处理现实信号的方法，这些信号由数字序列表示。
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。
随着社会的发展和人们生活水平的日益提高，人们对生活的需求也在日渐增长，DSP 技术被越来越多的应用在我们的日常生活中。
市场的需求促进了技术的迅猛发展，越来越多的新产品出现在我们眼前，这一切都源于DSP 技术。
下面我来介绍一下DSP 芯片，DSP 芯片也称数字信号处理器，是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器器，其主要应用是实时快速地实现各种数字信号处理算法。
根据数字信号处理的要求，DSP 芯片一般具有如下主要特点：1. 在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法；2. 程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据；3. 片内具有快速RAM ，通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问；4. 具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持；5.快速的中断处理和硬件I/O支持；6. 具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器；7. 可以并行执行多个操作；8. 支持流水线操作，使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。
新近涌现的各种数字信号处理器的规格尺寸繁多，外形各式各样，令人难以胜数，其设计目标也是为了满足各种对性能要求高低不同的应用。
DSP技术发展趋势的研究和探讨论文
DSP技术发展趋势的研究和探讨论文DSP技术发展趋势的研究和探讨论文在各领域中，说到论文，大家肯定都不陌生吧，通过论文写作可以培养我们独立思考和创新的能力。
写论文的注意事项有许多，你确定会写吗？以下是小编帮大家整理的DSP技术发展趋势的研究和探讨论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
一、引言数字信号处理（Digital Signal Processing，即DSP），起源于上个世纪80年代，是一门涉及到许多学科并且广泛应用在很多领域的热门学科。
它利用微型计算机、专用处理设备，以数字方式对信号的采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别处理，得到人们需要的信号形式。
它紧紧围绕着数字信号处理的理论、实现以及应用发展。
二、DSP技术数字信号处理（DSP）的理论基础涉及的范围非常广泛。
比如微积分、概率统计、随机过程、数值分析等数学基础是数字信号处理的基本工具，同时它与网络理论、信号与系统、控制理论、通信原理、故障诊断，传感器技术等密切相关，还有近些年来蓬勃发展的一些学科：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。
正是由于有这些理论发展的前提基础，和广泛的市场需求，DSP 处理的器件也应运而生，在广泛应用在各个领域的同时得到迅速的发展。
世界上第一个单片DSP芯片是1978年AMI公司发布的S2811，在这之后，1979年美国Intel公司发布的商用可编程器件2920是DSP 芯片的一个非常重要的里程碑。
即使这两种芯片内部没有现代DSP芯片的单周期乘法器，但是他们为DSP的蓬勃、迅速发展奠定了很重要的基础。
接着，1980年，日本NEC公司推出了第一个具有乘法器的商用DSP芯片，随后，美国德州仪器公司（TI公司）推出一系列DSPs 产品，广泛地应用在信号处理的各个领域。
三、DSP技术的优点和单片机比较而言，DSPs具有集成度高、CPU快速、存储器容量大，并内置了波特率发生器、FIFO缓冲器，可提供高速、同步串口、标准异步串口。
DSP结业论文(DOC)
《DSP原理与应用》结课论文DSP在电源设计中的应用专业：农业电气化与自动化班级：农电10姓名：学号：2010407201•设计目的.................................................... 1. 2•设计题目描述及要求......................................... 1. 3•报告内容.................................................... 1.3.1 设计方案...........................................3.2 DDS 的DSP 实现.................................... 2.DDS 原理............................................. 2.DDS工作模式选择.................................... 3.DSP实现DDS的优势 (3)基于DSP的DDS的参数设计.......................... .43.2.4.1标准时钟脉冲f d k的设计 (4)3.2.4.2相位累加器宽度W的选取...................... .43.2.4.3周期波形点数P的选取 (4)3.3 信号测量 ........................................... 5.3.3.1 频率测量.......................................... 5.3.3.2有效值测量........................................ 6.3.3.3 相位测量.......................................... 6.4.总结 (8)1■设计目的采用分立元件或CPLD FPG进行电源的信号发生和测量的设计，会增加硬件设计复杂程度，延长开发周期。
DSP应用论文(完成)
浅谈DSP技术的应用摘要：本文简要介绍了什么是DSP技术以及DSP技术的主要优缺点；详细介绍了DSP技术在当前信号处理、通信、语音处理、图像处理、军事、仪器仪表、自动控制、医疗、家用电器等领域的主要应用及其发展趋势。
关键字：DSP 优缺点应用趋势1 引言数字信号处理(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。
DSP数字信号处理技术(Digital Signal Processing)指理论上的技术，是一种通过使用数学技巧执行转换或提取信息，来处理现实信号的方法；而DSP数字信号处理器(Digital Signal Processor)是指一种对数字信号进行大量处理的微处理器，它具有强大的数据处理能力和较高的运行速度，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。
因此，DSP既可以代表数字信号处理技术，也可以代表数字信号处理器，两者是不可分割的，前者要通过后者变成实际产品，而后者以前者的理论为基础。
2 DSP的主要优缺点DSP的优点包括以下几个部分：1)对元件值的容限不敏感，受温度、环境等外部因素影响小；2)容易实现集成；3)可以分时复用，共享处理器；4)方便调整处理器的系数实现自适应滤波；5)可实现模拟处理不能实现的功能：线性相位、多抽样率处理、级联、易于存储等；6)可用于频率非常低的信号；7)DSP可以工作在省电状态，节省能源。
DSP的缺点包括以下几个部分：1)需要模数转换；2)受采样频率的限制，处理频率范围有限；3)数字系统由耗电的有源器件构成，没有无源设备可靠。
虽然DSP目前还有一些缺点，但是它的优点远远超过其缺点，我相信随着科学技术的发展，DSP将会不断完善和壮大。
3 DSP的应用自从DSP芯片诞生以来，DSP芯片得到了飞速的发展。
浅谈dsp的技术论文（2）
浅谈dsp的技术论文(2)浅谈dsp的技术论文篇二DSP技术的发展及应用摘要：DSP技术在计算机、电子、通信等领域得到了广泛应用，将DSP技术的应用对很多行业都有重大的意义。
利用DSP技术构建一个具有高速、实时信号处理特点的通用实践平台，设置DSP应用软件，即可对实践平台功能加以控制、改变，使之完成需要的实践活动。
本文从DSP技术的发展及特点出发，详细阐述了DSP的应用思路、结构及功能。
关键词：DSP技术;发展;应用中图分类号： C35 文献标识码： A一、DSP概述DSP(Digital Signal Processing)是一种独特的微处理器，以数字信号来处理大量信息的器件。
DSP的工作原理是将接收到的模拟信号，转换为0或1的数字信号，进而对数字信号进行删除、强化、修改等操作，在其他系统芯片中把数字数据解译回实际环境格式或模拟数据。
它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。
它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。
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。
二、DSP的优势在计算机技术及现代科技的迅猛发展下，DSP(数字信号处理)技术已经成为一门涉及面十分广阔的技术学科。
随着集成化DSP技术的问世，DSP技术得到了极大的发展，同时也使DSP的应用领域更为广阔。
目前，DSP技术已经在计算机、电子、通信、仪器、军事、医学等领域得到了广泛应用。
基于DSP的信号处理系统，主要具有以下优势：(1)、丰富的外设DSP具有DMA(有一组或多组独立的DMA总线，与CPU的程序、数据总线并行工作，在不影响CPU工作的条件下，DMA速度已达800Mbyte/s以上)、串口、定时器等外设。
《DSP原理及应用》课程论文题目及要求
《DSP原理及应用》课程论文题目及要求
《DSP原理及应用》课程论文题目及要求
一、论文题目：
设计一个以DSP为主要部件的能实现一定功能的系统，完成一篇《基于DSP 的×××系统设计》课程论文。
二、论文格式和内容要求：
1.封面：
《DSP原理及应用》课程论文题目：基于DSP的×××系统设计
班级：
姓名（学号）：
2.正文部分：
一、系统功能：用文字、图形描述系统实现的功能。
二、设计方案：说明系统采用的方案及采用该方案的原因。
三、硬件设计：给出用CAD软件绘制的硬件原理图并作简明扼要的说明。
四、软件设计：模块划分说明，程序流程图及带注释的程序清单。
五、系统测试：说明系统测试方案与测试的结果。
六、心得体会：设计调试过程中遇到的问题及解决办法；学习这门课程
的所获；对这门课程的教学建议等。
七、参考文献。
三、上交的材料：
1、课程论文的打印文档；
2、课程论文的电子文档（以“学号姓名论文题目”做主文件名）、以“学号”命名的CCS工程文件夹。
dsp英文作文
dsp英文作文Digital signal processing (DSP) is a fundamental field of study in electrical engineering and computer science, and it has become an integral part of modern technology. DSP involves the analysis, manipulation, and interpretation of digital signals, which are representations of continuous-time signals in a discrete-time domain. These digital signals can be derived from a wide range of sources, such as audio, video, sensor data, and communication systems.The origins of DSP can be traced back to the 1960s, when the development of digital computers and the increasing availability of digital data led to the need for efficient methods of signal processing. In the early days, DSP was primarily used in applications such as speech recognition, image processing, and telecommunications. However, as technology has advanced, the applications of DSP have expanded significantly, and it is now used in a vast array of industries, from consumer electronics to medical imaging and beyond.One of the key advantages of DSP is its ability to perform complex signal processing operations with high efficiency and accuracy. Thisis achieved through the use of specialized algorithms and hardware, such as digital signal processors (DSPs), which are designed specifically for the task of processing digital signals. These DSPs are optimized for tasks such as filtering, correlation, and fast Fourier transforms, and they can perform these operations much more quickly and efficiently than general-purpose microprocessors.Another important aspect of DSP is its ability to handle a wide range of signal types and formats. Digital signals can be represented in a variety of ways, such as discrete-time samples, continuous-time waveforms, or even complex-valued signals. DSP techniques can be applied to all of these signal types, allowing for the processing and analysis of a wide range of data sources.One of the most common applications of DSP is in the field of audio processing. DSP techniques are used in a variety of audio applications, such as noise reduction, echo cancellation, and digital audio effects. In the case of noise reduction, for example, DSP algorithms can be used to identify and remove unwanted noise from an audio signal, resulting in a cleaner and more natural-sounding output.Another important application of DSP is in the field of image and video processing. DSP techniques can be used to enhance, filter, and compress digital images and video, allowing for more efficientstorage and transmission of these data types. This is particularly important in applications such as digital photography, video conferencing, and streaming media, where the ability to process and transmit large amounts of visual data is critical.In addition to these well-established applications, DSP is also playing an increasingly important role in emerging technologies such as machine learning and artificial intelligence. DSP techniques can be used to extract and analyze features from complex data sources, such as sensor data or natural language, which can then be used to train machine learning models. This has led to the development of a wide range of applications, from speech recognition to autonomous vehicles.Despite the many benefits of DSP, there are also some challenges and limitations that must be addressed. One of the main challenges is the need for efficient and accurate algorithms to process the large amounts of data that are typically involved in DSP applications. This requires a deep understanding of signal processing theory, as well as the ability to optimize algorithms for specific hardware platforms and applications.Another challenge is the need to handle the increasing complexity and diversity of digital signals. As technology continues to advance, the range of signal types and formats that must be processed isconstantly expanding, requiring more sophisticated and flexible DSP techniques.Despite these challenges, the field of DSP continues to evolve and grow, with new applications and innovations emerging all the time. As technology continues to advance, it is likely that DSP will play an increasingly important role in a wide range of industries and applications, from consumer electronics to medical imaging and beyond.In conclusion, digital signal processing is a critical field of study that has had a profound impact on modern technology. Through the use of specialized algorithms and hardware, DSP enables the efficient and accurate processing of a wide range of digital signals, with applications spanning a diverse array of industries. As technology continues to advance, the importance of DSP is only likely to grow, making it an increasingly essential field of study for those interested in the cutting edge of electrical engineering and computer science.。
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数字信号处理技术与发展前景缪家骏(徐州医学院,江苏徐州)内容摘要: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。
通过对互联网上资料的搜集和整理，以及由资深工程师多年的实践经验总结,得出了DSP技术的七大特点和五大趋势。
希望对读者在学习以及研究方面有些许启发。
关键词:数字信号处理,DSP技术,发展趋势Abstract:When it appeared in 1960s, Digital Signal Processing developed rapidly by the rapid development of computer and information technology . In the past 20 years , DSP has been largely used in the field like information communication. We founded that DSP has seven characteristics and five development directions through collecting information on the internet and asking DSP engineers. It might will be useful to the readers.Key words: DSP,embedded,electronic technology数字信号处理（DigitalSignalProcessing，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DSP技术图解的应用。
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。
数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。
数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。
数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。
因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。
而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。
数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。
数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。
1.实现方法DSP的实现方法一般有以下几种：(1) 在通用的计算机（如PC机）上用软件（如Fortran、C语言）实现；(2) 在通用计算机系统中加上专用的加速处理机实现；(3) 用通用的单片机（如MCS-51、96系列等）实现，这种方法可用于一些不太复杂的数字信号处理，如数字控制等；(4) 用通用的可编程DSP实现。
与单片机相比，DSP芯片具有更加适合于数字信号处理的软件和硬件资源，可用于复杂的数字信号处理算法；(5) 用专用的DSP芯片实现。
在一些特殊的场合，要求的信号处理速度极高，用通用DSP 芯片很难实现，例如专用于FFT、数字滤波、卷积、相关等算法的DSP芯片，这种芯片将相应的信号处理算法在芯片内部用硬件实现，无需进行编程。
在上述几种方法中，第1种方法的缺点是速度较慢，一般可用于DSP算法的模拟；第2种和第5种方法专用性强，应用受到很大的限制，第2种方法也不便于系统的独立运行；第3种方法只适用于实现简单的DSP算法；只有第4种方法才使数字信号处理的应用打开了新的局面。
历史世界上第一个单片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μPD7720是第一个具有乘法器的商用DSP芯片。
2.特点考虑一个数字信号处理的实例，比如有限冲击响应滤波器（FIR）。
用数学语言来说，FIR 滤波器是做一系列的点积。
取一个输入量和一个序数向量，在系数和输入样本的滑动窗口间作乘法，然后将所有的乘积加起来，形成一个输出样本。
类似的运算在数字信号处理过程中大量地重复发生，使得为此设计的器件必须提供专门的支持，促成了了DSP器件与通用处理器（GPP）的分流：2.1对密集的乘法运算的支持GPP不是设计来做密集乘法任务的，即使是一些现代的GPP，也要求多个指令周期来做一次乘法。
而DSP处理器使用专门的硬件来实现单周期乘法。
DSP处理器还增加了累加器寄存器来处理多个乘积的和。
累加器寄存器通常比其他寄存器宽，增加称为结果bits的额外bits 来避免溢出。
同时，为了充分体现专门的乘法-累加硬件的好处，几乎所有的DSP的指令集都包含有显式的MAC指令。
2.2存储器结构传统上，GPP使用冯.诺依曼存储器结构。
这种结构中，只有一个存储器空间通过一组总线（一个地址总线和一个数据总线）连接到处理器核。
通常，做一次乘法会发生4次存储器访问，用掉至少四个指令周期。
大多数DSP采用了哈佛结构，将存储器空间划分成两个，分别存储程序和数据。
它们有两组总线连接到处理器核，允许同时对它们进行访问。
这种安排将处理器存贮器的带宽加倍，更重要的是同时为处理器核提供数据与指令。
在这种布局下，DSP得以实现单周期的MAC 指令。
还有一个问题，即现在典型的高性能GPP实际上已包含两个片内高速缓存，一个是数据，一个是指令，它们直接连接到处理器核，以加快运行时的访问速度。
从物理上说，这种片内的双存储器和总线的结构几乎与哈佛结构的一样了。
然而从逻辑上说，两者还是有重要的区别。
GPP使用控制逻辑来决定哪些数据和指令字存储在片内的高速缓存里，其程序员并不加以指定（也可能根本不知道）。
与此相反，DSP使用多个片内存储器和多组总线来保证每个指令周期内存储器的多次访问。
在使用DSP时，程序员要明确地控制哪些数据和指令要存储在片内存储器中。
程序员在写程序时，必须保证处理器能够有效地使用其双总线。
此外，DSP处理器几乎都不具备数据高速缓存。
这是因为DSP的典型数据是数据流。
也就是说，DSP处理器对每个数据样本做计算后，就丢弃了，几乎不再重复使用。
2.3零开销循环如果了解到DSP算法的一个共同的特点，即大多数的处理时间是花在执行较小的循环上，也就容易理解，为什么大多数的DSP都有专门的硬件，用于零开销循环。
所谓零开销循环是指处理器在执行循环时，不用花时间去检查循环计数器的值、条件转移到循环的顶部、将循环计数器减1。
与此相反，GPP的循环使用软件来实现。
某些高性能的GPP使用转移预报硬件，几乎达到与硬件支持的零开销循环同样的效果。
2.4定点计算大多数DSP使用定点计算，而不是使用浮点。
虽然DSP的应用必须十分注意数字的精确，用浮点来做应该容易的多，但是对DSP来说，廉价也是非常重要的。
定点机器比起相应的浮点机器来要便宜（而且更快）。
为了不使用浮点机器而又保证数字的准确，DSP处理器在指令集和硬件方面都支持饱和计算、舍入和移位。
2.5专门的寻址方式DSP处理器往往都支持专门的寻址模式，它们对通常的信号处理操作和算法是很有用的。
例如，模块（循环）寻址（对实现数字滤波器延时线很有用）、位倒序寻址（对FFT很有用）。
这些非常专门的寻址模式在GPP中是不常使用的，只有用软件来实现。
2.6执行时间的预测大多数的DSP应用（如蜂窝电话和调制解调器）都是严格的实时应用，所有的处理必须在指定的时间内完成。
这就要求程序员准确地确定每个样本需要多少处理时间，或者，至少要知道，在最坏的情况下，需要多少时间。
如果打算用低成本的GPP去完成实时信号处理的任务，执行时间的预测大概不会成为什么问题，应为低成本GPP具有相对直接的结构，比较容易预测执行时间。
然而，大多数实时DSP应用所要求的处理能力是低成本GPP所不能提供的。
这时候，DSP对高性能GPP的优势在于，即便是使用了高速缓存的DSP，哪些指令会放进去也是由程序员（而不是处理器）来决定的，因此很容易判断指令是从高速缓存还是从存储器中读取。
DSP一般不使用动态特性，如转移预测和推理执行等。
因此，由一段给定的代码来预测所要求的执行时间是完全直截了当的。
从而使程序员得以确定芯片的性能限制。
2.7开发工具的要求因为DSP应用要求高度优化的代码，大多数DSP厂商都提供一些开发工具，以帮助程序员完成其优化工作。
例如，大多数厂商都提供处理器的仿真工具，以准确地仿真每个指令周期内处理器的活动。
无论对于确保实时操作还是代码的优化，这些都是很有用的工具。
GPP厂商通常并不提供这样的工具，主要是因为GPP程序员通常并不需要详细到这一层的信息。
GPP缺乏精确到指令周期的仿真工具，是DSP应用开发者所面临的的大问题：由于几乎不可能预测高性能GPP对于给定任务所需要的周期数，从而无法说明如何去改善代码的性能。
3.应用现代社会对数据通信需求正向多样化、个人化方向发展。
而无线数据通信作为向社会公众迅速、准确、安全、灵活、高效地提供数据交流的有力手段，其市场需求也日益迫切。
正是在这种情况下，3G、4G通信才会不断地被推出，但是无论是3G还是4G，未来通信都将离不开DSP技术（数字信号处理器)，DSP作为一种功能强大的特种微处理器,主要应用在数据、语音、视像信号的高速数学运算和实时处理方面，可以说DSP将在未来通信领域中起着举足轻重的作用。
为了确保未来的通信能在各种环境下自由高效地工作，这就要求组成未来通信的DSP要具有非常高的处理信号的运算速度，才能实现各种繁杂的计算、解压缩和编译码。
而目前DSP 按照功能的侧重点不一样，可以分为定点DSP和浮点DSP，定点DSP以成本低见长，浮点DSP以速度快见长。
如果单一地使用一种类型的DSP，未来通信的潜能就不能得到最大程度的发挥。
为了能将定点与浮点的优势集于一身，突破DSP技术上的瓶颈，人们又推出了一种高级多重处理结构--VLIW结构，该结构可以在不提高时钟速度的情况下，实现很强的数字信号处理能力，而且它能同时具备定点DSP和浮点DSP所有的优点。
为了能推出一系列更高档的新技术平台，人们又开始注重DSP的内核技术的开发，因为DSP的内核就相当于计算机的CPU一样，被誉为DSP的心脏，大量的算法和操作都得通过它来完成，因此该内核结构的质量如何，将会直接影响整个DSP芯片的性能、功耗和成本。