DSP原理与应用
dsp的原理与应用实验
DSP的原理与应用实验介绍数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一种数学算法和基于嵌入式系统的技术，用于处理数字信号，是现代通信、音频处理、图像处理等领域的关键技术之一。
本文将介绍DSP的基本原理以及其在实际应用中的实验。
DSP的基本原理1.数字信号和模拟信号的区别–数字信号是离散的，模拟信号是连续的–数字信号可以用离散的数值表示，模拟信号用连续的数值表示2.采样和量化–采样是指将模拟信号在时间上离散化–量化是指将模拟信号在幅度上离散化3.傅里叶变换–DSP中常用的一种变换方法–将信号从时域转换到频域–可以分析信号的频谱特性4.滤波–常见的信号处理操作之一–可以去除噪声、选择特定频率的信号等–常用的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等DSP的应用实验1.音频处理实验–使用DSP技术对音频进行处理–实现音频的均衡器效果、混响效果等–可以提高音频的质量和效果2.语音识别实验–利用DSP算法对语音信号进行处理–通过提取特征参数来识别语音内容–可以应用于语音控制、语音识别等领域3.图像处理实验–利用DSP技术对图像进行处理和分析–实现图像增强、去噪等操作–可以应用于图像识别、图像处理等领域4.通信系统实验–使用DSP技术对通信信号进行处理–实现调制解调、信号编解码等操作–可以提高通信系统的性能和可靠性结论数字信号处理（DSP）是一种重要的信号处理技术，可以广泛应用于通信、音频处理、图像处理等领域。
通过实验可以深入了解DSP的原理和应用，提高对信号处理的理解和应用能力。
以上就是DSP的原理与应用实验的简要介绍，希望对你有所帮助！。
dsp的原理与应用
DSP的原理与应用什么是DSP数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种利用数字计算手段对传统模拟信号进行处理、分析、识别、合成等操作的技术。
相比于模拟信号处理技术，DSP具有更高的灵活性、更强的稳定性和更低的成本，因此被广泛应用于各种领域，如通信、音频处理、图像处理、雷达信号处理等。
在数字信号处理中，数字信号是以离散形式存在的，可以通过采样和量化将模拟信号转换为数字信号。
然后利用数字信号处理技术对数字信号进行滤波、变换、编码等处理，最后再将处理后的数字信号转换为模拟信号。
DSP的原理DSP的原理主要包括信号采样与量化、数字滤波、时域分析和频域分析。
以下将分别介绍这些原理及其应用。
1. 信号采样与量化在数字信号处理中，模拟信号首先需要进行采样，即在时间上离散化。
采样定理告诉我们，当采样频率满足一定的条件时，可以通过采样来准确地还原原始模拟信号。
采样定理的条件是采样频率要大于信号频率的两倍。
因此在实际应用中，为了避免采样带来的失真，通常会选择更高的采样频率。
采样之后，信号需要进行量化，即将连续的信号值离散化为有限个取值。
量化过程中，需要选取合适的量化级别，即将连续的信号分成有限个量化等级。
2. 数字滤波数字滤波是数字信号处理中最基本的操作之一，主要用于滤除信号中的噪声或不需要的频率成分。
数字滤波可以分为有限长冲激响应（FIR）滤波器和无限长冲激响应（IIR）滤波器两种。
FIR滤波器通过线性组合输入信号的多个采样点和滤波器的系数来计算滤波输出。
IIR滤波器则利用反馈，将输出值作为其中一个输入，形成滤波器的影响。
FIR滤波器的特点是稳定、易于实现，IIR滤波器则可以实现更窄的滤波带宽。
数字滤波在实际应用中广泛用于信号去噪、信号增强和通信系统中的调制解调等。
3. 时域分析时域分析是对信号在时间轴上的描述和分析。
常用的时域分析方法有自相关函数、互相关函数和卷积等。
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控制器原理及应用
dsp控制器原理及应用
DSP控制器原理及应用
DSP控制器是指采用数字信号处理技术设计的控制系统中的
一种关键组件。
它主要应用于需要高性能数字信号处理的领域，如通信、音频、图像处理、汽车控制等。
DSP控制器的原理是基于数字信号处理技术，通过将模拟信
号转换为数字信号，并利用高速的数值运算进行信号处理和控制。
其核心是DSP芯片，它集成了高性能的数字信号处理器，具有强大的计算能力和灵活的编程控制能力。
在应用方面，DSP控制器的主要作用是实现对输入信号的数
字化采样、滤波、变换和调节，从而得到所需的控制输出信号。
它可以对信号进行实时处理，满足复杂的控制算法和多种控制需求。
同时，DSP控制器还可与其他传感器、执行器等硬件
设备进行接口连接，实现完整的控制系统。
在通信领域，DSP控制器可用于实现调制解调、编码解码、
信号检测等功能，提高通信系统的传输质量和可靠性。
在音频领域，它可以实现音频信号音乐合成、音频效果处理等功能，满足高保真音质要求。
在图像处理领域，DSP控制器可以处
理图像的采集、压缩、增强等任务，实现高质量图像输出。
在汽车控制领域，它可以应用于发动机控制、车辆稳定性控制等方面，提高驾驶安全性和舒适性。
总的来说，DSP控制器的原理是基于数字信号处理技术，通
过数字化信号的处理和计算，实现对输入信号的控制输出。
在各个领域中，它都具有广泛的应用前景，可以提高系统的性能和功能。
dsp的基本原理及应用
DSP的基本原理及应用1. 什么是DSPDSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）是一种将模拟信号经过一系列数字化处理的技术。
通过在计算机或专用数字处理设备上执行数学运算来改变、分析和合成信号的特性。
DSP可以应用于音频、视频、图像、通信等领域。
2. DSP的基本原理DSP的基本原理可以总结为以下几个方面：2.1 采样和量化采样是将模拟信号转换为离散的数字信号。
它通过以一定的频率对连续时间的信号进行采集，得到一系列的采样值。
量化是将采样值进行离散化，将其映射到固定的取值集合中。
采样和量化可以通过模拟到数字转换器（ADC）实现。
2.2 数字滤波数字滤波是对信号进行滤波处理，去除不需要的频段或加强感兴趣的频段。
滤波可以通过滤波器实现，常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
数字滤波可以采用有限长冲激响应（FIR）滤波器或无限长冲激响应（IIR）滤波器。
2.3 数字信号分析数字信号分析是对信号进行频域或时域分析来提取信号的特性。
常见的数字信号分析方法包括傅里叶变换、小波变换、自相关函数、互相关函数等。
这些方法可以用于频谱分析、频率测量、信号检测等。
2.4 数字信号合成数字信号合成是根据已有的信号特性来生成新的信号。
这可以通过重采样、插值、混响、去噪、音频合成等方法实现。
数字信号合成在音频合成、图像合成、视频合成等领域有着广泛的应用。
3. DSP的应用领域DSP在各个领域都有广泛的应用，下面列举了几个主要的应用领域：3.1 音频处理DSP在音频处理中有着重要的应用，可用于音频混响、音频降噪、音频均衡器、音频效果器等方面。
例如，通过数字滤波可以实现对音频信号的降噪处理，通过数字信号合成可以实现对音频信号的合成。
3.2 视频处理DSP在视频处理中也有较多的应用，可用于图像增强、图像分割、视频编解码等方面。
例如，通过数字滤波可以实现对视频信号的去噪处理，通过数字信号合成可以实现对视频信号的合成。
dsp控制的原理及应用pdf
DSP控制的原理及应用1. DSP控制的基本原理DSP（数字信号处理）是一种基于数字技术的信号处理方法，通过将连续信号转换为离散信号，以实现信号的处理和分析。
在控制系统中，DSP控制是一种使用数字信号处理技术进行控制的方法。
其基本原理包括以下几个方面：1.1 数字信号处理数字信号处理是将模拟信号转换为数字信号，并对数字信号进行处理的过程。
通过采样、量化和编码等步骤，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
在DSP 控制中，数字信号处理用于对系统信号进行采样和分析，并生成控制信号。
1.2 控制算法控制算法是DSP控制中的核心部分。
通过对输入信号进行分析和处理，可以根据系统的要求生成控制信号。
常用的控制算法包括PID控制算法、模糊控制算法和自适应控制算法等。
这些算法可以根据具体的系统需求来选择和应用。
1.3 数字滤波数字滤波是DSP控制中常用的方法之一。
通过滤波器对输入信号进行滤波处理，可以去除噪声和干扰，获得更加准确的控制信号。
常用的数字滤波器有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
1.4 调制和解调调制和解调是在DSP控制中经常使用的技术。
通过调制技术，可以将信号转换为适合传输的形式。
解调技术则将传输的信号转换回原始的信号形式。
调制和解调技术可以应用于传感器信号的采集和控制信号的输出。
2. DSP控制的应用DSP控制在各个领域中有广泛的应用。
下面列举了几个常见的领域及其应用：2.1 电力系统•电力系统的数字化控制: DSP控制可以应用于电力系统的数字化控制，通过对电力系统信号的采集和处理，实现电力系统的稳定运行和故障检测。
2.2 通信系统•无线通信系统: DSP控制可以应用于无线通信系统中的信号处理和调制解调技术，提高通信质量和传输速率。
2.3 汽车电子控制系统•发动机控制: DSP控制可以应用于汽车发动机控制系统中，通过对传感器信号的采集和处理，进行发动机的调节和控制。
2.4 工业自动化•数字化控制系统: DSP控制可以应用于工业自动化系统中的数字化控制，提高生产效率和质量。
dsp原理及应用做什么的
DSP原理及应用：做什么的？简介数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一种将模拟信号转换为数字信号并进行处理的技术。
它使用数字算法来实现对信号的滤波、压缩、编码、解码、增强、分析等操作。
DSP技术在媒体处理、通信、音频、视频、雷达、医学成像等领域有着广泛的应用。
本文将介绍DSP的原理，并探讨其在不同领域的应用。
DSP原理数字信号处理的原理基于数字信号的采样与量化，以及数字算法的应用。
DSP处理的基本流程如下：1.信号采样与量化：模拟信号经过模数转换器（ADC）进行采样，将其转换为离散的数字信号。
同时，对采集到的信号进行量化，将其表示为离散的数值。
2.数字滤波：数字滤波是DSP的核心操作之一。
它利用数字算法对信号进行滤波，包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
滤波操作可以去除噪声、增强信号等。
3.算法处理：DSP利用各种数字算法对信号进行处理。
常见的算法包括FFT（快速傅里叶变换）、FIR（有限脉冲响应滤波器）、IIR（无限脉冲响应滤波器）等。
这些算法能够实现信号的编解码、压缩、增强等功能。
4.数字解调与合成：在通信领域，DSP可以将数字信号解调为模拟信号，或将模拟信号合成为数字信号。
这一功能在无线通信、音频处理等方面有着重要的应用。
DSP应用数字信号处理技术在众多领域都有着重要的应用。
以下是几个主要领域的应用示例：1. 媒体处理•音频处理：DSP可以对音频信号进行滤波、降噪、音效处理等，广泛应用于音乐制作、音频设备等。
•视频处理：DSP可用于视频压缩、编码、解码等操作，提供高清视频播放和传输的功能。
2. 通信•无线通信：DSP在无线通信中扮演重要角色，用于数字解调、信号处理、编解码等操作，支撑起现代通信技术的发展。
•语音识别与合成：通过DSP技术，可以实现语音的识别和合成，广泛应用于智能手机、智能助理等设备。
3. 音频设备•音频放大器：DSP可以用于音频放大器的设计和优化，提供更好的音频体验。
DSP原理及应用(C54X)
第一章绪论1.1 DSP的基本原理数字信号处理（简称DSP）是一门涉及多门学科并广泛应用于很多科学和工程领域的新兴学科。
数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字的形式对信号进行分析、采集、合成、变换、滤波、估算、压缩、识别等加工处理，以便提取有用的信息并进行有效的传输与应用。
数字信号处理是以众多学科为理论基础,它所涉及的范围极其广泛。
如数学领域中的微积分、概率统计、随机过程、数字分析等都是数字信号处理的基础工具。
它与网络理论、信号与系统、控制理论、通信理论、故障诊断等密切相关。
DSP可以代表数字信号处理技术（Digital SignalProcessing）,也可以代表数字信号处理器（Digital Signal Processor）。
前者是理论和计算方法上的技术,后者是指实现这些技术的通用或专用可编程微处理器芯片。
数字信号处理包括两个方面的内容:1.法的研究 2．数字信号处理的实现数字信号处理（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。
dsp原理及应用技术 pdf
dsp原理及应用技术 pdf
DSP（Digital Signal Processing）即数字信号处理，是利用数
字计算机来对连续或离散时间的信号进行采样、量化、编码和数字算法处理的技术。
它通过数字计算手段对信号进行采样、滤波、谱分析、编码压缩等处理，能够更加精确和灵活地分析和处理各种类型的信号。
DSP技术广泛应用于通信、音频、视频、雷达、医学图像处理、语音识别、控制系统等领域。
以下是几种常见的DSP应
用技术：
1. 数字滤波：通过数字滤波器实现对输入信号的滤波功能，包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等，可用于信号去噪、频率选择等应用。
2. 数据压缩：通过数学算法对信号进行压缩编码，减少数据存储和传输的带宽需求，如音频压缩算法（MP3）、图像压缩算法（JPEG）等。
3. 语音处理：利用DSP技术对语音信号进行去噪、增强、压缩、识别等处理，可应用于语音通信、语音识别、语音合成等领域。
4. 图像处理：通过DSP算法对图像进行增强、分割、检测等
处理，广泛应用于医学图像处理、目标检测、图像识别等领域。
5. 音频处理：通过DSP技术对音频信号进行均衡、混响、降
噪、音效处理等，可应用于音频播放、音效合成、音乐处理等领域。
6. 通信信号处理：包括调制解调、信号解码、信道均衡等处理，用于移动通信、无线电频谱分析、信号检测等应用。
7. 实时控制系统：通过DSP算法对反馈信号进行采样和处理，实现控制系统的实时控制和调节，如机器人控制、自动驾驶等。
总之，DSP技术在各个领域都发挥着重要作用，通过数字计
算的精确性和灵活性，能够高效地处理和分析各种类型的信号，满足不同应用的需求。
dsp的原理及应用
dsp的原理及应用
DSP（数字信号处理）是一种通过对数字信号进行采样和处理
来实现信号分析、处理和合成的技术。
原理:
1. 采样：将连续时间的模拟信号转换为离散时间的数字信号。
通过对模拟信号进行周期性采样，得到一系列等距离的采样点。
2. 数字化：将采样得到的模拟信号转换为数字信号。
使用模数转换器（ADC）将模拟信号转换为二进制数据，以便计算机
进行处理。
3. 数字信号处理算法：采用数学算法对数字信号进行处理。
这些算法可以对信号进行滤波、傅里叶变换、时域分析、频域分析和图像处理等操作。
4. 数字合成：通过合成器件，将处理后的数字信号重新转换为模拟信号，以供人们感知和使用。
应用:
1. 通信系统：DSP可用于数字调制解调、信号编解码、误码
纠正和信道均衡等任务，提高通信质量和容量。
2. 音频处理：DSP可应用于音频信号的滤波、均衡、增益控制、混响和音效等处理，提高音频品质。
3. 图像处理：DSP用于静态图像和视频图像的去噪、锐化、
边缘检测、图像压缩和图像识别等处理。
4. 生物医学信号处理：DSP可应用于心电图分析、脑电图分析、正电子断层扫描等生物医学信号的提取和处理。
5. 雷达和信号处理：DSP可用于雷达信号的滤波、目标检测、目标跟踪和雷达成像等应用。
6. 控制系统：DSP可用于控制系统中的信号采样、滤波、控制算法实现和系统建模等任务。
通过DSP的应用，可以实现信号的高效处理、精确分析和准确合成，广泛应用于通信、音频、图像、医学、雷达和控制等领域，提升了信号处理的效率和准确性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
6. 把地址中的标签部分放到行帧中的Tag中，用以记录当前行所cache的内容。
3.4.1.2 cache未命中的类型 一旦cache未命中，那么这一行将被清除，所需要的数据将从更慢 速的存储空间加在到cache中，如果接下来，这一行的数据有需要访 问，那么其就要被重新加载，这种事件频发地发生会降低CPU数据读 取的平均速度。下面给出cache未命中的几种类型： 1)冲突未命中：如果一行的数据与另一行数据映射到同一个的cache行 上，那么对它们的访问必然会导致在cache中对其中一行的数据予以 清除。解决方法：在为程序安排空间时，不要把同时使用的数据放置 到同一个集上。 2)强制未命中：在数据第一次被加载到cache中时，称为强制未命中， 这是不可避免的。
IER ISTP IRP NRP PCE1 GFPGFR
中断清除寄存器
中断使能寄存器 中断服务表指针 终端返回指针 程序计数器，E1节拍
允许手动清除挂起的中断
允许使能/禁止单个中断 指向中断服务表的起点 含有从可屏蔽中断返回的地址 含有E1节拍中获取包的地址
非可屏蔽中断返回指针 含有从非可屏蔽中断返回的地址 伽罗华域多项式发生器 伽罗华域多项式发生器和域大小控制位 函数寄存器
1.2. FGPA、ARM、 DSP各自的特点
这三类器件都广泛应用于当今信号处理领域
FPGA:可以并行处理数据，IO口配置灵活，对于复杂算法实现比较困 难，成本较高，广泛应用于雷达、交换机等领域。 ARM:接口丰富、有更好的通用性，耗电低，价格低廉。相对于计算能 力，其更偏向于控制，嵌入式系统使其成为一个小型计算机。广 泛 用于手机，掌上电脑等电子消费产品中。 DSP:更注重于高速的计算能力，在机器视觉，图像处理等领域有着广泛 的应用。 对于一个系统，可以充分利用这三类器件的特点，将其整合，提高 系统的整体性能。现在的双核产品，如TI的达芬奇图像处理芯片，将 ARM核与DSP核集成到一个新品之中，ARM负责外设端口和操作系 统，DSP负责高速信号处理。
y[0]所需数据
y[0]所需数据
3.3 cache 构架
• 存储器构架包括两级 cache和外部存储器。 • L1cache分为程序 cache (L1p)和数据 cache(L2p)。 • 数据通道的管理由 cache控制器自动完成。 • CPU对L1cache访问时， 不会产生阻塞。 • L2存储器是可配置的， 能够分割为cache和 SRAM(片上可寻址空 间)。
2.1.6.控制寄存器 1)通过.S2单元对控制寄存器进行读写操作。 2)控制寄存器名称与作用
缩写 AMR
寄存器名称 寻址模式寄存器
描述 分别制定8个寄存器的寻址模式
CSR
IFR ISR
控制状态寄存器
中断标志寄存器 中断设置寄存器
全局中断使能位，高速缓冲控制位
显示中断状态 允许手动设置挂起的中断
ICR
2.1.2.寄存器组:C64x有两个通用寄存器组A和B，每个通用寄存器组有32个32 为的寄存器(A组为A0~A31，B组为B0~B31)。这些通用寄存器可当做数据、 数据地址指针或条件寄存器使用。 2.1.3.寄存器交叉通路：每个功能单元对各自数据通路的寄存器进行读写。如果 功能单元访问另一个通路的寄存器，可以通过交叉通路1x和2x进行。即A通 路的功能单元如果访问寄存器组B，则通过1x，而B通路的功能单元如果访问 寄存器A，则通过2x。 2.1.4.存储器存取通路： 1) 读取通路，将数据从存储器读取到寄存器组中。 对于寄存器组A: LD1a--低32位数据读取通路，LD1b—高32位数据读取通路. 对于寄存器组B: LD2a—低32位数据读取通路，LD2b—高32位数据读取通路. 2) 写通路，将数据从寄存器组写到存储器中。 对于寄存器组B: ST1a--低32位数据读取通路，ST1b—高32位数据读取通路. 对于寄存器组B: ST2a—低32位数据读取通路，ST2b—高32位数据读取通路. 2.1.5.数据地址通路：通过DA1和DA2的地址，可以访问任何寄存器组。
2）1990年前后。1982诞生了TMS32010， 芯片采用微米工艺NMOS制作，能够进行 硬件乘法、硬件FFT以及单指令滤波处理， 处理速度比微处理器快几十倍，在编译码 器中得到了广泛应用。
3）2000年前后。DSP运算速度得到更大提 升，系统集成度也更高。大量常用外围器 件接口集成到一个芯片上。其应用已从高 精尖的军用发展到日常民用的领域内。 迄今为止，DSP已发展为门类齐全， 开发工具完整，服务支持完备的产业链。
3.4.2 联合集cache
数据cache(L1D)为联合集cache。 3.4.2.1 L1P cache结构及工作流程
3.4.2.1 读命中 如果数据在相应行的任意两个通道中，那么就发生了读命中，数据将 发送到CPU中。 3.4.2.2 读未命中 如果两个通道都发生了读未命中，那么最近被cache进来的数据将保 存，另一个通道的数据将被清除以加载新的数据。 3.4.2.3 写未命中 与读未命中相区别，发生写未命中时，并不是从下一级存储空间中调 入相关内容，然后写进去，而是写入到一个写缓冲中，然后同过它写入 下一级的存储空间中，越过了L1D cache。 3.4.2.4 写命中 当写命中的时候，数据被写到cache中，但并不是立刻被传送到更低一级的存储 器中。这种类型的cache被称为写回cache，这是因为被CPU写访问所修改的数 据将迟一些被写回到存储器中。为了写回修改的数据，必须知道哪一行被CPU修 改了。为此，每个cache行都有一个dirty位(D)。最初，这个dirty位是0。一旦 CPU向一个cache行写数据，则要设置相应的dirty位。当由于冲突产生读未命 中而 需要清除dirty行时，这行就要被写回到存储器中。如果这行没有被修改，那么 它直 接被清除就可以，即内容被抛弃。
1.3. DSP生产厂商及主要系列
两大主要DSP生产厂商：
美国TI公司的主打芯片系列 TMS320C2000：C20X,F20X,F24X,F24XX。用于工业控制领域，接 口 丰富。 TMS320C5000：C54X，C54XX，C55X。低功耗，性价比高。 TMS320C6000：C62XX，C67XX，C64X。高性能，功耗和价格也高。 美国ADI公司主打芯片系列 21xx： 218x，219x。外围接口多，作为控制类芯片使用。 SHARC： 2106X，21160，21161。具有高水平的浮点性能。 TigerSHARC： TS101,TS201。比SHARC具有更高的浮点运算功能。 blackfin： BF531，BF532，BF533，BF535，BF561 。是高 性能 16位DSP信号处理能力与通用微控制器使用方便的 性能 结合。
平坦式存储器结构：CPU速度与外部存储器速度之间存在很大差异。在等待数据时，
CPU会发生阻塞。 层次式存储器结构：CPU与外部存储器之间有2级cache，L1cache与CPU速度相同， 不会发生CPU阻塞。总的存储器访问速度接近CPU的速度。
平坦式 存储器结构 CPU 600 MHz
层次式 存储器结构 CPU 600 MHz L1 cache 600 MHz
1.4.TMS320DM642芯片概论
1.4.1TMS320DM642(以下简称DM642)的主要特点： 1)属于TMS320C6000系列。 2)定点的图像/视频处理器。 3)时钟频率分为500MHz、600MHz和720MHz三种。 4)每周期可对8条32bit的指令取指。 5)6个ALU(算术逻辑单元)，每个单元支持时钟周期内的单 32bit、双16bit或4个8bit的算术运算。 2个乘法器，支持4个16x16bit的乘法运算或8个8x8的乘 法运算。 6)拥有128Kbit的L1P程序Cache和128Kbit的L1D数据 Cache。以及2Mbit的L2RAM/Cache。 7)拥有丰富的外部器件接口。
1.4.2 DM642(包括C62X/C64X/C67X系列)的内部功能框图
二、DSP的CPU数据通路与控制
2.1CPU的内部组成
2.1.1.功能单元 1)C6000系列使用超长指令集，8个功能单元 可以在同一个指令周期内并行工作。极大 提高了运算速度。 2)功能单元分为两组，每组4个。两组的单元 几乎相同。 3)各单元执行的主要操作 .L单元：算术、比较、逻辑运算，移位，常数 产生，数据打包、解包。 .S单元：算术、比较、逻辑运算，移位，常 数 产生，数据打包、解包，分支，寄 存 器与控制寄存器组之间的传输。 .D单元：加、减、线性和循环寻址计算，带 有常数偏移量的装载和存储。常数 产 生，逻辑运算。 .M单元：乘法运算，位扩展，移位、旋转， 伽罗华域乘法。
DSP原理与应用
一、绪论
1.1DSP的含义及历史 1.1.1 DSP的两种含义： Digital Signal Processing(数字信号处理) Digital Signal Processor(数字信号处理器) 本课程中DSP指第二种含义。
1.1.2 DSP的发展历史 DSP发展的三个阶段： 1）1980年前后。DSP出现之前的信号处理 靠微处理器完成，无法满足越来越大信号 量的高速处理要求。1979年AMI公司的 S811是第一个单片DSP芯片，但是内部没 有所必须的单周期乘法器。1980年NEC的 mPD7720是第一个具有硬件乘法器的DSP 芯片。 为什么乘法器对DSP很重要？回忆一下数字 信号处理课程中FFT的运算。
C64x芯片L1P的特征
协议 读分配 CPU访问时间 一个周期 容量 16KByte 行大小 32Byte 单未命中阻塞 8个周期
3.4.1.1 L1P cache结构及工作流程
1. CPU产生程序地址(32bit)。 2. cache控制器将地址分为3部分：标签，即tag(18bit)，行/集(9bit)，偏移(5bit)。 3. 根据行/集(9bit)确定这个地址的存储空间对应cache的哪一行。 4. 根据tag确定地址位于那一块存储空间中(每块为16K byte)，并据此判定其是否已被放入cache中。 5. 如果数据已在cache中，称为命中，则直接发给CPU，否则称为未命中，将从存储空间中加在到cache中。