用DSP技术从模拟视频信号中获取数字图像
DSP工作原理
DSP工作原理DSP（Digital Signal Processing）工作原理DSP（数字信号处理）是一种通过数字计算来处理摹拟信号的技术。
它广泛应用于音频、视频、通信和图象处理等领域。
本文将详细介绍DSP的工作原理，包括信号采样、滤波、变换和重构等过程。
一、信号采样DSP的第一步是对摹拟信号进行采样。
采样是将连续的摹拟信号转换为离散的数字信号的过程。
采样定理规定，采样频率必须大于信号频率的两倍，以避免采样误差。
采样定理的数学表示为Fs > 2Fm，其中Fs为采样频率，Fm为信号频率。
二、滤波采样后的信号通常包含多余的高频成份，需要进行滤波处理。
滤波的目的是去除不需要的频率成份，并保留感兴趣的频率范围。
常见的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等。
滤波可以通过FIR（有限脉冲响应）滤波器或者IIR（无限脉冲响应）滤波器实现。
三、变换在DSP中，常用的信号变换方法有傅里叶变换、离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）。
傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，得到信号的频谱信息。
DFT是对有限长度序列进行傅里叶变换的方法，而FFT是一种高效计算DFT的算法。
四、重构变换后的信号在频域上进行处理后，需要进行重构，将信号从频域转换回时域。
常见的重构方法包括逆傅里叶变换和逆离散傅里叶变换。
五、应用DSP技术广泛应用于各种领域。
在音频处理中，DSP可以实现均衡器、混响器和压缩器等效果。
在视频处理中，DSP可以实现图象增强、运动检测和视频编码等功能。
在通信领域，DSP可以实现调制解调、信道编码和解码，以及误码纠正等操作。
六、DSP芯片为了实现DSP的功能，通常使用专门的DSP芯片。
DSP芯片具有高性能和低功耗的特点，适合于实时信号处理。
常见的DSP芯片厂商有德州仪器（Texas Instruments）、ADI（Analog Devices）和英飞凌（Infineon）等。
总结：DSP是一种通过数字计算来处理摹拟信号的技术。
DSP工作原理
DSP工作原理DSP（Digital Signal Processing）工作原理DSP是数字信号处理的缩写，是一种基于数字技术的信号处理方法。
它通过对数字信号进行采样、量化、编码和运算等处理，实现对信号的分析、滤波、变换和合成等操作。
DSP广泛应用于通信、音频、图像、雷达、医学和控制等领域，具有高效、灵活和可靠的特点。
一、数字信号处理的基本概念1. 数字信号：将模拟信号经过采样和量化处理后得到的离散数值序列，用离散的数值来表示连续的信号。
2. 采样：将模拟信号在时间上进行离散化，按照一定的时间间隔对信号进行采集。
3. 量化：将采样得到的连续数值转换为离散的数值，通常通过量化器将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
4. 编码：将量化后的数字信号进行编码，以便存储和传输。
二、DSP的工作原理DSP的工作原理可以分为信号采集、数字信号处理和信号重建三个主要步骤。
1. 信号采集DSP系统首先需要对模拟信号进行采样，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
采样过程中，需要注意采样频率的选择，以避免采样定理的违反。
采样定理要求采样频率至少是信号最高频率的两倍，以确保采样后的数字信号能够准确还原原始信号。
2. 数字信号处理经过采样后，得到的数字信号可以进行各种数字信号处理操作。
常见的数字信号处理操作包括滤波、变换、编码和解码等。
其中，滤波是DSP中最常见的操作，用于去除信号中的噪声和干扰。
滤波可以分为低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等不同类型。
3. 信号重建经过数字信号处理后，需要将数字信号转换为模拟信号，以便输出到外部设备或者人类感知。
信号重建是将数字信号经过数模转换器（DAC）转换为模拟信号的过程。
数模转换器将离散的数字信号转换为连续的模拟信号，通过滤波和放大等处理，最终得到与原始信号相似的模拟信号。
三、DSP的应用领域1. 通信领域：DSP在通信系统中广泛应用，用于信号调制解调、信道编码解码、自适应均衡和信号检测等方面。
通过DSP实现对数字图像的增强处理与应用分析
通过DSP实现对数字图像的增强处理与应用分析一、基本原理图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，它是一种将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
图像增强技术基本上可分成两大类：频域处理法和空域处理法。
频域处理法的基础是卷积定理，它是将图像看作波，然后利用信号处理中的手段对图像波进行处理。
空域处理法的基础是灰度映射变换，它是直接针对图像中的像素进行处理，所用到的映射变换取决于增强的目的，例如增加图像的对比度，改善图像的灰度层次等处理均属于空域处理法的范畴。
线性空域锐化滤波法是一种经典且有效的图像增强技术。
最常用的线性空域锐化滤波器是一种线性高通滤波器，其工作原理在于让图像的低频分量受到抑制而不影响高频分量，由于低频分量对应于图像中灰度值缓慢变化的区域，和图像的整体特性无关，仅与图像整体对比度以及平均灰度值等有关系，所以该滤波器把这些分量滤去后，使得图像进一步锐化。
然后通过增强图像中被模糊的细节以达到目标和背景易于分离的目的。
在空域内进行滤波是利用模板和图像进行卷积来实现的，其主要步骤如下：(1)将模板在图像中漫游，实现模板的中心与图像中某个像素位置重合；(2)将模板上系数与模板下的图像的对应像素相乘；(3)将所有乘积的结果相加；(4)将相加之和（模板的输出响应）赋给图像中对应模板中心位置的像素。
例如图1（a）给出一幅原始图像的一部分，其中sx 表示像素的灰度值。
图1（b）是一个3X3 的模板，模板内的kn 表示为模板系数。
如将k0 所在位置与图像中灰度值为s0 的像素重合（即把模板中心放在图中的(x, y)位置），则模板的输出响应R 表示为：R=k0s0+k1s1+……+k8s8 并且把R 值赋给增强图，作为(x, y)位置处的灰度值，如图1（c）所示。
如果对原图像的每个像素都这样进行处理就可以得到所有位置增强后的新灰度值。
基于DSP的数字视频图像获取与处理技术研究的文献综述..
文献综述课题名称基于DSP的数字视频图像获取与处理技术研究指导教师学院信息学院专业信号与信息处理班级信号4班学生姓名学号要求：一、说明材料来源情况；二、对课题的研究意义、研究现状等进行准确的分析与归纳并作出简要评述；三、表达自己的观点与主张，阐述该课题的发展动向和趋势。
摘要：近20年来，半导体技术的发展有力地促进了数字图像处理技术在工业、商业、医学、安防、军事、太空开发、科学研究及消费类电子产品中的广泛应用。
数字图像技术的难点在于其极大的数据量和相应要求的极快的处理速度和极大的存储空间。
当前数字视频图像采集系统的实现方式有的基于嵌入式工控机，有的基于FPGA，有的基于专用压缩芯片，还有的基于DSP[1]。
采用通用 DSP的实现方式,灵活性强，能满足特殊视频格式和处理的需要,具有很好的可扩展性、可升级性和易维护性，是目前研究的热点。
本文在研究了当前数字视频图像技术发展的基础上，提出了一种低成本高性能的基于 TMS320C6711 DSP的数字视频图像获取和处理系统的设计，并在该系统上对基本的数字图像压缩算法JPEG进行了研究。
关键词：数字视频，DSP，视频解码器，JPEG一、背景1.1嵌入式数字视频图像处理技术数字视频图像的获取就是要把模拟视频信号转换为适合数字设备处理的数字视频信号，这一过程包括摄取图像光电转换及数字化等几个步骤。
嵌入式数字视频图像处理系统的实现方式多种多样，其中采用DSP 的实现方式，灵活性强，完全能满足对特殊视频格式和处理的需要，具有很好的可扩展形、可升级性和易维护性，是目前研究的一个热点方向。
1.2课题研究的意义使用DSP 进行图像处理具有以下特点：(1) 运算速度快：由于采用多级流水线并行执行的方式，使得程序执行速度大大提高，满足实时处理图像的要求。
如C6711 工作在150MHz 时，运算速度可达900MFLOPS。
(2) 支持高速大容量存储器：在图像处理中往往有大量的数据需要处理，这就要求系统具有大容量的存储器，同时实时处理图像时要求存储器也要有很高的存取速度，在这一点上C6000系列DSP实现了与目前流行的SDRAM、SBSRAM等高速大容量存储器的无缝连接，同时还支持SRAM、ROM、FLASH、FIFO等各种类型的存储器。
dsp原理与应用
dsp原理与应用数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种利用数字技术来分析、处理和修改信号的方法。
它广泛应用于音频、视频、图像等领域，并在现代通信、媒体、医疗等行业中发挥着重要作用。
本文将介绍DSP的原理和应用。
一、DSP的原理数字信号处理的原理基于离散时间信号的采样和量化，通过数学算法对信号进行处理和分析。
其核心内容包括信号的数字化、滤波、频谱分析和变换等。
1.1 信号的数字化DSP处理的信号需要先经过模数转换器（ADC），将连续时间的模拟信号转换为离散时间的数字信号。
转换后的信号由一系列采样值组成，这些采样值能够准确地表示原始信号的变化。
1.2 滤波滤波是DSP中最基本、最常用的操作之一。
通过选择性地改变信号的某些频率分量，滤波可以实现信号的去噪、降噪、降低失真等功能。
常用的滤波器类型包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
1.3 频谱分析频谱分析是对信号频率特性进行分析的过程。
通过应用傅里叶变换等数学变换，可以将时域信号转换为频域信号，提取出信号中的各种频率成分。
常用的频谱分析方法有离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）。
1.4 变换变换是DSP的核心之一，它通过应用数学算法将信号从一个时域变换到另一个频域，或者从一个频域变换到另一个时域。
常见的变换包括离散傅里叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）、小波变换等。
二、DSP的应用DSP在各个领域都有广泛的应用。
以下列举了一些常见的DSP应用：2.1 音频处理在音频处理中，DSP被广泛应用于音频信号的滤波、均衡、降噪、混响、变速变调等处理。
通过DSP的处理，可以改善音频质量，提升音乐和语音的清晰度和逼真度。
2.2 视频处理DSP在视频处理中扮演着重要角色，包括视频编解码、视频压缩、图像增强、运动估计等。
通过DSP的处理，可以实现视频的高清播放、流畅传输等功能。
2.3 通信系统在通信系统中，DSP用于调制解调、信道编码解码、信道均衡、自适应滤波等方面。
dsp原理及应用技术
dsp原理及应用技术数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种处理数字信号的技术，广泛应用于各个领域，例如通信、音频处理、图像处理等。
本文将介绍DSP的原理、应用技术以及其在不同领域中的具体应用。
一、DSP原理及基本概念数字信号处理是将连续的信号转化为离散的信号，并通过计算机进行处理和分析的技术。
其原理基于采样、量化和数字编码等基本概念。
1. 采样：将模拟信号以一定的频率进行采样，将连续信号离散化成一系列样本点，从而得到离散的信号序列。
2. 量化：对采样得到的样本进行量化，将其映射到离散的数值，以表示样本的幅度。
3. 数字编码：将量化后的样本映射为二进制码，以实现信号的数字化表示。
4. 数字滤波：通过对数字信号进行滤波操作，可以去除噪声、增强信号等。
5. 数字变换：对数字信号进行变换，常见的有傅里叶变换、离散傅里叶变换等，以实现信号的频域分析。
二、DSP的应用技术DSP技术在各个领域中都有广泛的应用，下面将介绍DSP在通信、音频处理和图像处理中的具体应用技术。
1. 通信领域中的DSP应用技术在通信领域中，DSP技术起到了至关重要的作用。
其中，数字调制和解调技术是DSP在通信中的核心应用之一。
通过数字调制和解调，可以将模拟信号转化为数字信号进行传输，并在接收端进行解调还原为模拟信号。
此外，DSP在音频编解码、信号增强和数字滤波等方面也具有广泛应用。
2. 音频处理领域中的DSP应用技术在音频处理中，DSP技术可以用于音频信号的降噪和音效处理，如环境噪声抑制、回声消除和均衡器等。
此外，通过DSP技术，还可以实现语音识别、语音合成等高级音频处理技术。
3. 图像处理领域中的DSP应用技术在图像处理中，DSP技术可以应用于图像的压缩、增强和识别等方面。
图像压缩技术通过对图像进行编码和解码，将图像的数据量减小，实现图像的高效传输和存储。
图像增强技术通过滤波、锐化和去噪等操作，改善图像的质量。
基于DSP的高速数字图像获取技术研究的开题报告
基于DSP的高速数字图像获取技术研究的开题报告一、研究背景随着科技的不断发展，数字图像处理技术在人们的日常生活中越来越普及。
数字图像获取是数字图像处理的第一步，其快速、准确的获取是保证数字图像处理结果准确的前提。
因此，数字图像获取成为数字图像处理中至关重要的一环。
而现今大多数数字图像获取设备大多采用模拟CCD或CMOS图像传感器来获取图像信号，其采样速度常常受限于硬件设备性能，因此，如何提高数字图像获取的速度成为了研究热点之一。
二、研究内容和目标本文旨在研究基于DSP的高速数字图像获取技术。
采用DSP作为数字图像处理平台，通过系统设计和算法优化等手段提高数字图像获取的速度。
具体研究内容主要包括以下几个方面：1. 研究数字图像获取的基本原理和方法，了解图像传感器的工作原理及其采样速度。
2. 设计基于DSP的数字图像获取系统，包括系统硬件设计及其接口设计。
3. 优化数字图像获取算法，提高采样速度，并确保采集的图像质量。
4. 验证系统的正确性和可行性，进行系统测试和性能评估。
本文的目标是实现基于DSP的高速数字图像获取技术，能够实时采集高清图像，满足实际应用需要。
三、研究方法和技术路线1. 理论分析与文献综述，深入研究数字图像获取的原理和方法，并对目前已有的数字图像获取技术进行调查和分析。
2. 系统设计：确定基于DSP的数字图像获取系统硬件框架，包括采集模块设计、图像处理模块设计，硬件接口设计等。
3. 算法优化：采用 FPGA 进行极限优化，提高采样速度。
借助DDS模块实现采样时钟信号生成，提高采样准确率。
4. 系统测试：完成DSP系统的硬件和软件设计并进行实验，对系统进行性能评估，分析和总结测试结果。
四、研究意义本文主要研究基于DSP的高速数字图像获取技术，研究成果对于数字图像获取和其它相关领域的学术研究和工程发展具有重要意义。
主要有以下几个方面：1.拓展了数字图像获取技术的研究领域，提高了数字图像处理的效率。
基于DSP的数据采集及FFT实现
基于DSP的数据采集及FFT实现基于数字信号处理器（DSP）的数据采集和快速傅里叶变换（FFT）实现在信号处理和频谱分析等领域具有广泛的应用。
通过使用DSP进行数据采集和FFT实现，可以实现高速、高精度和实时的信号处理。
首先，数据采集是将模拟信号转换为数字信号的过程。
数据采集通常涉及到模拟到数字转换器（ADC），它将模拟信号进行采样并进行量化，生成离散的数字信号。
DSP通常具有内置的ADC，可以直接从模拟信号源获取数据进行采集。
采集到的数据可以存储在DSP的内存中进行后续处理。
数据采集的关键是采样频率和采样精度。
采样频率是指在单位时间内采集的样本数，它决定了采集到的频谱范围。
采样频率需要满足奈奎斯特采样定理，即至少为信号最高频率的2倍。
采样精度是指每个采样点的位数，它决定了采集到的数据的精确程度。
常见的采样精度有8位、16位、24位等。
在数据采集之后，可以使用FFT算法对采集到的数据进行频谱分析。
FFT是一种用于将时间域信号转换为频域信号的算法，它能够将连续时间的信号转换为离散频率的信号。
FFT算法的核心是将复杂度为O(N^2)的离散傅里叶变换（DFT）算法通过分治法转化为复杂度为O(NlogN)的算法，使得实时处理大规模数据成为可能。
在使用DSP进行FFT实现时，可以使用DSP芯片内置的FFT模块，也可以通过软件算法实现FFT。
内置的FFT模块通常具有高速运算和低功耗的优势，可以在较短的时间内完成大规模数据的FFT计算。
软件算法实现FFT较为灵活，可以根据实际需求进行调整和优化。
通常，FFT实现涉及到数据的预处理、FFT计算和结果后处理。
数据的预处理通常包括去除直流分量、加窗等操作，以减小频谱泄漏和谱漂的影响。
FFT计算是将采集到的数据通过FFT算法转换为频域信号的过程。
结果后处理可以包括频谱平滑、幅度谱归一化、相位分析等。
通过合理的数据预处理和结果后处理，可以获得准确的频谱信息。
除了基本的数据采集和FFT实现，基于DSP的数据采集和FFT还可以进行其他扩展和优化。
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用DSP技术从模拟视频信号中获取数字图像主要采取的是NTSC制式。
正是由于模拟视频信号制式的统一，所以导致很多技术成熟的图像获取设备，例如摄像机、照相机等都有模拟视频信号的输出接口。
本设计方案旨在利用上述的有利条件，提出一套基于TMS320C6x11系列DSP的图像获取方案，利用模拟视频信号的统一性，实现随意更换带有标准模拟视频信号输出接口的图像设备而无需在图像处理系统的硬件和软件上作修改。
同时，本方案还需提供一个相对通用的数字视频接口，可以适应TMS320C6xll系列DSP的接口。
本设计的主要技术要求有：①支持标准的模拟视频输入接口，可以对标准的模拟视频信号解码得到数字图像数据；②在不降低图像幅面的前提下，图像采集速度快，满足一定的实时性要求；③占用CPU时间少，使得图像采集过程在后台自主完成；④数字图像接口通用性好，可以在TMS320C6u1l系列乎台上通用互换。
1 总体方案设计1.1 方案的选择目前，解码模拟视频信号主要的方法有：采用A／D采样模拟视频信号和采用专用的模拟视频信号解码器。
对于前一种方案需要的外部芯片较少，只需A／D转换芯片即可；但是需要占用大量的CPU时间，在采集图像的过程中CPU基本没有额外的时间处理图像。
这个问题通常会导致图像处理系统处理图像的时间严重不足。
后一种方案采用专门的模拟视频信号解码器，需要一些额外的接口芯片，但是可以节约大量的CPU时间，图像采集过程可以全部在后台完成，基本上不需要CPU 的干预。
这个优点对于图像处理系统，特别是算法比较复杂的处理系统（例如视频监控系统）有着非常大的吸引力，所以本方案决定采用后者。
本方案中一个难点是：由模拟视频信号解码得出的数字视频信号数据量非常大，而且由于是实时视频信号，所以数据输出速率也非常高；但是相反，DSP外部存储器接口的读出速率却比较慢。
为了解决这个问题，本方案采取了两种缓冲方式．首先是使用高速FIFO，对数据进行暂存以缓解速度上的差异，但是这样的缓冲还不足以平衡两者之间的速度差异。
于是在本方案中提出了“隔行采样”的思想。
通常，隔行采样会使得分辨率下降，例如每四行采样一行数据，会使得图像垂直方向上的行数下降到原来的1／4。
这不是设计所希望的，所以为了保证图像的分辨率，设计中在隔行采样的同时，将一整幅图像的行数据交错分多次采样，然后再重新组合成一幅完整的图像。
这样既起到了缓冲速度差异的作用，又保证了图像的分辨率。
最后本方案确定的思路是，采用FIFO来暂存一行图像数据，视频解码器直接向FIF0中写入图像数据。
当FIFO中写入了有效图像数据后，由CPLD向 DSP 发出中断请求；同时，DSP接到中断请求后，启动DMA方式将一行图像数据从FIFO 中读入到其外部RAM中存放。
CPLD主要完成“隔行采样”的实现、控制解码器向FIFO中写入数据以及DSF从FIFO中读出数据。
另外，本方案目前主要是针对PAL制式模拟信号的。
PAL制模拟信号传输的图像幅面大小为720×576像素。
下面的设计主要针对该格式的视频信号展开。
如果需要对NSTC等其他制式视频信号解码，只需要在软件上作一些修改即可。
1.2 系统框图在本方案中，模拟视频信号解码器采用的是Philips公司的SAA7111A。
对于PAL制式模拟视频信号，l行图像数据有720个像素；同时由于 YUV分量采用了4：2：2抽样，所以需要1440字节的存储空间存储1行数据。
由于本方案中需要用到FIFO对1行数据暂存，所以FIFO的存储深度必须大于1440字节，最后选定高速FIFO采用IDT公司的IDT72V23l，其具有2K×9位的存储深度。
同时还使用了Laittice公司的 CPLD——LC4128V，作为中间逻辑接口控制“隔行采样”的完成、解码器对FIFO的写操作以及DSP对FIFO的读操作，系统框图如图l所示。
2 硬件方案设计2．1 芯片介绍本方案选用SAA7111A作为前端视频解码器。
SAA71llA视频解码器是双通道模拟预处理电路、自动钳位和增益控制电路、时钟产生电路、数字多标准解码器、亮度／对比度／饱和度控制电路、彩色空间矩阵的组合，是一款功能完善的视频处理器。
SAA711lA只需要单一的3．3V电源供电，与C6x11 的I／O电压一致。
SAA7111A接收CVBS(复合视频)或S-video模拟视频输入，可以将PAL、SECAM、NTSC模式的彩色视频信号解码为CCIR-60l／656兼容的彩色数字分量值，器件功能通过I2C接口控制。
SAA7111A的主要性能特点如下：◆4路模拟输入一一4路CVBS或2路Y／C或1路Y／C和2路CVBS；◆主通道静态增益可编程，自动增益控制选择的CVBS或Y／C通道；◆2个8位视频CMOS模数转换器；◆片上时钟产生器，只需要24.576 MHz单一时钟输入；◆自动探测50 Hz和60 Hz场频，自动在PAL和NTSC标准间切换；◆可以处理PALBGHI、PALN、PAL M、NTSC M、NTSC N、NTSC 4.43、NTSC-Japan 和SECAM信号。
从以上特点可以看出，SAA7111A功能强大，性能全面，可以满足各种视频转换处理的需要，完全符合本系统的要求。
SAA7111A已经在各种视频处理系统中得到广泛的应用，技术性能已得到充分的证明。
采用SAA7111A具有很高的性价比。
2.2 DSP与FOFO接口技术TMS320C6xll的外部存储器接口(EMIF)提供了功能十分强大的外部接口，可以实现与诸多种类的存储器的无缝接口，如SBSRAM、 SDRAM、SRAM、ROM等等。
但是其对FIFO的接口并不能做到真正的无缝接口，需要增加一些外部逻辑来调整它们之间的时序。
本方案中采用的FIFO一一IDT72V23，是标准的同步FIFO，具有两个独立的读写时钟——RCLK、WCLK；同时还具有读写控制信号WENl、WEN2、REN1和REN2。
对于本设计而言，要求DSP从FIFO中将数据读出，故关键考虑DSP对IDT72V23l的读时序。
图2是IDT72V31数据读出的时序。
图2中，tENS为REN1(REN2)的最短建立时间(SETUP)，tDS为数据的最短建立时间(SETUP)。
由图2可以看出IDT72V231与一般SRAM读时序的一个很大区别是：当RCLK上升沿到来以后，需要有一个比较长的延时tA才会有有效数据出现在总线上。
此前一段时间内总线上的数据是不稳定的，并且该延时最长可达到12ns。
点击看原图但是对于TMS320C6x11而言，数据的读入是在ARE信号的上升沿完成的，故这里设计的主要问題是FIFO的RCLK时钟怎样提供。
本设计中采用的解决办法如下：RCLK=!(ARE)REN1&REN2=CEx+AOE+Address也就是说，RCLK是由DSP的ARE信号取反得到的，而REN1和REN2信号是由DSP的AOE信号经过地址译码后提供。
这样设计的 TMS320C6xll与FIFO接口为了配合FIFO读出时序的要求，还必须要求DSP的读时序(主要是Setup／Strobe／Hold三个时序段)满足以下要求：Setup≥(tENS+tSKEW)／tcycStrobe≥(tA+tDS)／tcycStrobe≥(tCLKH（min）/tcycHold+Setup≥(tCLKL（min）/tcycSetup+Strobe+Setup≥(trc（min）/tcyc从时序图上的数据可以看出，tENS≥5ns，tA≤12 ns，tDS≥5 ns；同时，由于IDT72V23l的要求，RCLK高电平时间(tCLKH（min）大于等于8ns、RCLK低电平时间(tCLKL（min）大于等于8 ns以及读写周期(trc（min）必须大于等于20ns。
加上一定的冗余，最后计算可以得到：Setup≥20nsStrobe≥30 nsHold≥l0ns在本设计的TMS320C6211的系统板上，EMIF的外部时钟频率是100 MHz，所以tcyc=10ns。
这样可以得出DSP中CExCTL寄存器中Setup值设置为2，Strobe 值设置为3，Hold值设置为1。
实际系统实现证明。
通过这样的硬件接口设计后，TMS320C621l可以很稳定地从FIF0中读出数据。
2.3 隔行采样技术由于DSP接口与FIFO的接口速度只能达到15MB／s的速度，同时当DSP把图像数据从FIFO中读出来以后还需要将数据存入其外部存储器中，这样 DSP与FIFO的接口速度是完全不可能跟上解码器SAA7111A的有效数据输出速度(最低19.8 MB／s)的，所以DSP无法实时地从视频流中抓出一幅完整的图像。
因此，在DSP与SAA711lA的接口之间采用高速FIFO进行缓冲的同时，还采取了“隔行采样”的方法来缓冲速度上的差异。
通过计算得出DSP每隔4 行有效视频信号采1行视频数据是合理的。
(把DSP将获取的数据存人其外部存储器中所需要的时间考虑在内。
)“隔行采样”的结果会导致所获取的图像垂直分辨率下降(对于PAL制式视频信号由原来的576行／幅下降到144行／幅)。
为了保证图像的分辨率，本设计中将每幅图像分成连续的4次采样．在连续的4次采样中，分别抓取图像中不同的144行数据，也就是说，现在DSP抓取1幅完整幅面(720×576)大小的图像需要分4次获取，然后对数据重排组合得到完整的图像。
PAL制信号是按照50Hz的场频对图像进行输出的，即每秒种可以传输25幅图像，现在由于“隔行采样”的原因，DSP每秒钟可以从PAL制信号中解码出6.25幅完整幅面大小的图像。
这个速度完全可以满足很多实时系统的要求，如视频监控系统。
“隔行采样”功能的具体实现是由CPLD配合SAA7111A输出的同步信号(行同步、场同步信号)来完成的。
由于IDT72V231(FIFO)的写入控制是通过WEN信号完成的，因此CPLD可以通过控制WEN信号来实现图像的隔四行一采样。
具体WEN信号的产生逻辑如图3所示。
点击看原图由图3可以清晰地看出，通过这种采样方式以后，每次输出的图像行是隔4行输出l行，而连续4次获取的图像则是一整幅图像576行图像数据中互不相同的144行数据，这四部分图像按照一定规律组合便可以得到一幅幅面为720×576像素的完整数宇图像。
另外由图3可以看出，SAA7111A每向FIFO中写入一行图像数据(需要53.3μs)，DSP则有相当于4行图像数据输出的时间(约256μs)来读出这一行图像数据。
因此“隔行采样”有效地缓冲了数据输出和数据读入速度上的差距。
3 软件方案设计解码器DSP方软件的设计主要分成两个部分：①将图像数据从FIFO中读出来存人到DSP的外部RAM中去；②对读出的数据进行重排，组合成完整的图像。