dsp学习心得体会
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dsp学习心得体会学习心得体会篇一:DSP学习总结DSP学习总结摘要:本总结介绍了数字信号技术(DSP)的基本结构，特点，发展及应用现状。
通过分析与观察，寄予了DSP美好发展前景的希望。
关键字:数字信号处理器，DSP,特点，应用1 DSP介绍数字信号处理简称DSP，是进行数字信号处理的专用芯片，是伴随着微电子学、数字信号处理技术、计算机技术的发展而产生的新器件，是对信号和图像实现实时处理的一类高性能的CPU。
所谓“实时实现”，是指一个实际的系统能在人们听觉、视觉或按要求所允许的时间范围内对输入信号进行处理，并输出处理结果。
数字信号是利用计算机或专用的处理设备，以数值计算的方式对信号进行采集、变换、综合、估计与识别等加工处理，从而达到提取信息和方便应用的目的。
数字信号处理的实现1是以数字信号处理理论和计算技术为基础的。
2 结构32位的C28xDSP整合了DSP和微控制器的最佳特性，能够在一个周期内完成32*32位的乘法累加运算。
所有的C28x芯片都含一个CPU、仿真逻辑以及内存和片内外设备的接口信号(具体结构图见有关书籍)。
CPU的主要组成部分有:程序和数据控制逻辑。
该逻辑用来从程序存储器取回的一串指令。
实时和可视性的仿真逻辑。
地址寄存器算数单元(ARAU)。
ARAU为从数据存储器取回的数据分配地址。
算术逻辑单元(ALU)。
32位的ALU执行二进制的补码布尔运算。
预取对列和指令译码。
为程序和数据而设的地址发生器。
定点MPY/ALU。
乘法器执行32位*32位的二进制补码乘法，并产生64位的计算结果。
中断处理。
3 特点采用哈佛结构。
传统的冯?诺曼结构的数据总线和指令总线是公用的，因此在高运算时在传输通道上会出拥堵现象。
而采用哈佛结构的DSP 芯片片内至少有4 套总线:程序的地址总线与数据总线，数据的地址总线与数据总线。
由于这种结构的数据总线和程序总线分离，从而在一个周期内同能2时获取程序存储器内的指令字和数据存储器内的操作数，提高了执行速度。
dsp学习心得
dsp学习心得在过去的一段时间里，我深入研究了数字信号处理（DSP）的相关知识，并在实践中不断探索和应用。
通过这段学习过程，我不仅对DSP的概念有了更深刻的理解，而且积累了丰富的实际经验。
下面将分享我在学习DSP过程中的心得和体会。
一、了解DSP的基本概念在开始学习DSP之前，我首先对其基本概念进行了了解。
DSP，即数字信号处理，是一种通过对数字信号进行一系列算法处理来实现信号的转换、压缩、增强等目的的技术。
它在音频处理、图像处理、通信系统等领域起着重要的作用。
二、学习DSP的基础知识为了更好地掌握DSP技术，我系统地学习了相关的基础知识。
首先，我学习了数字信号的采样和量化原理，了解了数字信号与模拟信号的转换过程。
接着，我学习了常用的数字滤波器设计方法，包括FIR滤波器和IIR滤波器。
同时，我还学习了离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）等频域分析方法。
通过这些基础知识的学习，我对DSP的核心技术有了较为清晰的认识。
三、利用MATLAB进行DSP仿真实验为了更好地理解和应用DSP技术，我利用MATLAB进行了一系列的仿真实验。
我首先学习了MATLAB的基本语法和函数的使用方法，然后通过编写代码实现了常见的DSP算法。
例如，我通过MATLAB实现了数字滤波器的设计和应用，包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
此外，我还利用MATLAB进行了音频信号的压缩和解压缩实验，通过对信号的编码和解码，实现了对声音质量的有效控制。
四、应用DSP技术解决实际问题除了理论学习和仿真实验，我还将所学的DSP技术应用到了实际问题的解决中。
例如，在图像处理方面，我利用DSP技术实现了数字图像的去噪和增强。
通过选择合适的滤波器和处理算法，我成功地提高了图像的清晰度和质量。
在音频处理方面，我利用DSP技术对语音信号进行分析和识别，实现了自动语音识别的功能。
通过这些实际问题的解决，我深刻地体验到了DSP技术的强大和应用的广泛性。
dsp学习心得
dsp学习心得DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）是一门涉及数字信号的获取、处理和分析的重要学科。
在我学习DSP的过程中，我获得了许多知识和经验，并且对于DSP的应用也有了更深的理解。
在本文中，我将分享我学习DSP的心得和体会。
一、入门阶段学习DSP的第一步是对其基本概念和原理有所了解。
在入门阶段，我首先学习了数字信号的基本特性和表示方法。
我了解了采样定理以及离散时间信号与连续时间信号之间的转换方法。
此外，我还学习了数字滤波器的基本原理和分类，包括FIR滤波器和IIR滤波器。
在学习的过程中，我注意到了DSP领域的一些重要应用，如音频处理、图像处理和通信系统。
这加深了我对DSP的理解，并激发了我对该领域更深入学习的兴趣。
二、深入学习深入学习DSP需要对算法和工具有更深入的理解。
我开始学习常用的DSP算法，如快速傅里叶变换（FFT）和离散余弦变换（DCT）。
这些算法在音频和图像处理中非常常见，熟练掌握它们对于进行实际的信号处理至关重要。
在学习算法的同时，我还学习了一些通用的DSP工具和软件，如MATLAB和Simulink。
这些工具提供了强大的信号处理功能和仿真环境，能够帮助我们更方便地分析和设计DSP系统。
我通过实际操作和实验，加深了对DSP算法和工具的理解，并逐渐具备了独立进行信号处理任务的能力。
三、实际应用在学习DSP的过程中，我也开始思考如何将所学的知识应用到实际项目中。
例如，在音频处理方面，我尝试了噪声消除、语音识别和音乐合成等任务。
通过使用合适的数字滤波器和算法，我成功地改善了音频质量，并实现了基本的语音和音乐处理功能。
另外，我也应用DSP知识进行了一些图像处理项目。
例如，我利用图像滤波算法实现了边缘检测和图像增强。
这些实践项目不仅加深了对DSP原理的理解，还培养了我解决实际问题的能力。
四、总结体会通过学习DSP，我深刻认识到数字信号处理在现代科学和工程中的重要性。
dsp学习心得
dsp学习心得近年来，随着数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）技术的迅猛发展，该领域开始受到越来越多人的关注与追求。
我也是其中之一，通过一段时间的学习和实践，我对DSP有了一些初步的认识和体验，下面就来分享我的学习心得。
首先，我深刻认识到DSP在现代通信、音频处理、图像处理等领域中的广泛应用。
无论是手机通话时的语音信号处理，还是数字音频播放器中的音乐解码、均衡，都少不了DSP的身影。
此外，在医学图像处理、雷达信号处理等领域，DSP也发挥着重要的作用。
这使我意识到，如果能够熟练掌握DSP技术，对我未来的职业发展将会有极大的帮助。
其次，学习DSP需要具备扎实的数学基础。
众所周知，DSP是建立在数学基础之上的，尤其是离散数学、概率论、线性代数等方面的知识。
这对我来说确实是一项挑战，因为我在大学期间对数学方面的学习并不突出。
因此，我意识到，只有通过不断努力学习，才能够夯实数学基础，从而更好地掌握DSP相关知识。
另外，学习DSP需要进行大量的实践操作。
尽管理论知识十分重要，但只有通过实际操作，才能真正加深对DSP原理和算法的理解。
在学习的过程中，我利用开源的DSP开发平台，进行了一些简单的实验，如数字滤波、FFT（快速傅里叶变换）等。
通过实验，我体会到了理论知识在实际中的应用，同时也发现了实际操作中可能遇到的一些问题，并通过调试和修改不断提升自己的技能。
此外，积极参与学习交流对于DSP的学习也非常重要。
在学习的过程中，我积极参加线上和线下的学习班、讲座，还加入了一些与DSP 相关的技术交流社区。
通过与他人的交流，我不仅能够获取更多的学习资源，还能够结识一些志同道合的朋友，共同探讨和解决学习中的问题。
这对于我来说是非常宝贵的经验，也加深了我对DSP的理解和热爱。
总结起来，学习DSP需要全面提升自己的数学基础，并进行大量的实践操作，同时积极参与学习交流。
通过这些努力，我相信在不久的将来，我能够深入掌握DSP技术，为实际应用场景提供有效的解决方案，并创造出更多有意义的成果。
dsp学习心得
dsp学习心得在我大学期间，我选择了数字信号处理（DSP）作为我的专业方向。
这是一门非常有挑战性、专业化的学科，需要深入理解信号处理的理论与算法，并能够应用于实际工程中。
在学习过程中，我经历了许多挫折，但也从中获得了许多宝贵的经验和心得。
下面，我将分享一些我在DSP学习中的心得体会。
1. 基础知识的重要性在学习DSP之前，掌握基础的数学知识是十分重要的。
线性代数、微积分、概率论等知识将为后续的学习打下坚实的基础。
在很多时候，我们需要用到积分、微分、矩阵变换等数学概念，以便能够理解和推导出各种信号处理算法。
因此，学生们在学习DSP之前，最好能够对这些数学知识有一个扎实的理解。
2. 算法的掌握与应用在DSP学习中，算法的掌握是至关重要的。
最常见的算法包括傅里叶变换、滤波算法、离散余弦变换等。
这些算法的理解程度将决定你在信号处理领域的应用能力。
因此，我花费了大量的时间和精力来学习和理解这些算法。
我通过阅读教材、参加课程并完成相关的实践项目来不断加深对算法的理解。
同时，我发现了一些学习方法，如参加学习小组、参加学术研讨会等，这些方法可以帮助我更好地理解和应用算法。
3. 实践的重要性实践是学习DSP的重要环节。
只有亲自动手实践，才能真正掌握所学的理论知识。
在我的学习过程中，我利用MATLAB等工具进行实验，以便更好地理解并验证所学的算法。
我通过编写代码、调试程序、观察输出结果等方式进行实践，不断改进和完善我的学习成果。
通过实践，我不仅加深了对信号处理算法的理解，还锻炼了我的编程和问题解决能力。
4. 多角度的思考在学习DSP的过程中，我发现多角度思考问题是十分重要的。
在实际应用中，我们会面对各种各样的问题和挑战，需要能够从不同的角度进行思考和解决。
我努力培养了创造性思维和综合性思考的能力，利用各种方法和技术来解决各类问题。
在多角度思考的过程中，我发现很多问题可以得到更好的解决方案，也为自己在学术研究和工程实践中积累了宝贵的经验。
dsp心得体会范文
dsp心得体会范文dsp心得体会篇一：DSP原理及应用的学习体会这个学期通过《对DSP芯片的原理与开发应用》课程的学习，对DSP芯片的概念、基本结构、开发工具、常用芯片的运用有了一定的了解和认识，下面分别谈谈自己的体会。
一，DSP芯片的概念数字信号处理(DigitalSignalProcessing)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、增强、滤波、估值、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。
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。
在通信、等诸多领域得到极为广泛的应用。
DSP(DigitalSignalProcess)芯片,即数字信号处理器,是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器，其应用主要是实时快速的实现各种数字信号处理算法。
该芯片一般具有以下主要特点：（1）在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法；（2）程序与数据空间分开，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，使取值、译码和执行等操作可以同时进行。
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uPD7720是第一个具有乘法器的商用DSP芯片。
当前，美国德州公司（TI），Motorola公司，模拟器件公司（AD），NEC公司，AT&T公司是DSP芯片主要生产商。
选择合适的DSP芯片，是设计DSP应用系统的一个非常重要的环节。
dsp原理及应用的学习心得
DSP原理及应用的学习心得1. 什么是DSP数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一种通过一系列算法和技术来处理数字信号的方法。
DSP主要关注对数字信号进行采样、量化、变换、滤波和重构等一系列操作，以实现信号的增强、压缩、识别等目标。
2. DSP原理的学习心得在学习DSP原理的过程中，我深刻体会到了数字信号处理的重要性和广泛应用的范围。
下面是我对DSP原理学习的几点心得体会：•数学基础的重要性在DSP原理的学习中，数学基础是非常重要的。
特别是离散系统、傅里叶变换和滤波器设计等概念，需要对差分方程、复数运算、傅里叶级数和变换等数学知识进行理解。
因此，我在学习之前，花了很多时间恶补数学知识，尤其是差分方程和复数运算方面的基础知识。
通过充分掌握相关的数学知识，我更好地理解了DSP原理和应用。
•信号的时域和频域表示数字信号可以通过时域和频域进行表示和分析。
在学习中，我深入了解了时域和频域的概念，并学会了使用傅里叶变换将信号从时域转换到频域，以及使用逆傅里叶变换实现频域信号的逆变换。
这些知识对于我理解和分析信号在不同域上的特性和特征是非常有帮助的。
•滤波器设计与应用滤波器在DSP中扮演着非常重要的角色。
我学习了滤波器的设计原理和常见的滤波器类型，例如低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
通过掌握滤波器的设计技巧和参数调节方法，我能够根据实际需求设计和应用不同类型的滤波器，以达到对信号的处理和改变。
•DSP在音频处理中的应用音频处理是DSP中广泛应用的领域之一。
我了解了音频信号的特性和处理方法，学会了如何应用DSP技术对音频信号进行降噪、均衡、压缩和特效处理等。
通过实际操作和实践，我体会到了DSP在音频处理中的强大能力和良好效果，也对音频处理领域有了更深入的了解。
3. DSP应用的学习心得在学习DSP应用的过程中，我探索了不同领域的应用，并获得了一些宝贵的经验和心得：•DSP在通信领域的应用通信领域是DSP应用最为广泛的领域之一。
dsp学习心得
dsp学习心得近年来，随着科技的快速发展，数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）作为一门应用广泛的技术应运而生。
作为一名对DSP有兴趣的学习者，我在学习过程中积累了一些心得，现在与大家分享。
一、认识DSPDSP是一种处理数字信号的技术，通过对信号进行采样、转换、分析和处理，从而实现信号的改善、修复、增强以及提取等操作。
DSP广泛应用于通信、音频、视频、图像处理等领域，其优点在于精度高、速度快、适应性强。
二、DSP学习方法1.建立坚实的数学基础，精通基本的信号与系统理论。
DSP涉及到线性代数、概率论、拓扑学等多个数学学科，只有建立好数学基础，才能更好地理解和应用DSP算法。
2.深入理解离散系统和连续系统的区别。
离散信号与连续信号有着本质的区别，了解二者的差异，才能正确理解和操作离散系统的特性。
3.学会使用合适的工具和软件。
Matlab、Python等工具和软件在DSP学习中起到了至关重要的作用，拥有熟练的操作技能，可以更高效地进行信号分析和算法实现。
4.多动手实践，多做项目实践。
通过实际的项目实践，对所学的知识进行巩固和应用，真正理解实际应用场景中DSP的作用和影响。
三、DSP的应用领域1.通信领域。
通信系统离不开DSP技术的支持，例如数字调制解调、频谱分析、信道估计等都需要借助DSP的算法和方法。
2.音频处理。
音频编解码、音频增强、语音识别等方面都需要用到DSP技术，为音频处理带来更好的效果和体验。
3.视频处理。
视频压缩编码、视频降噪、视频增强等方面都离不开DSP的应用，使得视频的质量和稳定性得到提升。
4.图像处理。
图像滤波、图像识别、图像分割等都需要运用到DSP技术，提高图像的质量和分析的准确性。
四、未来发展趋势随着人工智能、物联网等领域的迅速发展，DSP技术将会越来越重要和广泛应用。
例如，基于DSP的语音识别和人脸识别技术，在智能手机、智能家居等领域的应用将会更加普及。
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dsp学习心得体会篇一：DSP学习总结DSP学习总结摘要：本总结介绍了数字信号技术（DSP）的基本结构，特点，发展及应用现状。
通过分析与观察，寄予了DSP 美好发展前景的希望。
关键字：数字信号处理器，DSP,特点，应用1 DSP介绍数字信号处理简称DSP，是进行数字信号处理的专用芯片，是伴随着微电子学、数字信号处理技术、计算机技术的发展而产生的新器件，是对信号和图像实现实时处理的一类高性能的CPU。
所谓“实时实现”，是指一个实际的系统能在人们听觉、视觉或按要求所允许的时间范围内对输入信号进行处理，并输出处理结果。
数字信号是利用计算机或专用的处理设备，以数值计算的方式对信号进行采集、变换、综合、估计与识别等加工处理，从而达到提取信息和方便应用的目的。
数字信号处理的实现是以数字信号处理理论和计算技术为基础的。
2 结构32位的C28xDSP整合了DSP和微控制器的最佳特性，能够在一个周期内完成32*32位的乘法累加运算。
所有的C28x芯片都含一个CPU、仿真逻辑以及内存和片内外设备的接口信号（具体结构图见有关书籍）。
CPU的主要组成部分有：程序和数据控制逻辑。
该逻辑用来从程序存储器取回的一串指令。
实时和可视性的仿真逻辑。
地址寄存器算数单元（ARAU）。
ARAU为从数据存储器取回的数据分配地址。
算术逻辑单元（ALU）。
32位的ALU执行二进制的补码布尔运算。
预取对列和指令译码。
为程序和数据而设的地址发生器。
定点MPY/ALU。
乘法器执行32位*32位的二进制补码乘法，并产生64位的计算结果。
中断处理。
3 特点采用哈佛结构。
传统的冯·诺曼结构的数据总线和指令总线是公用的，因此在高运算时在传输通道上会出拥堵现象。
而采用哈佛结构的DSP 芯片片内至少有4 套总线：程序的地址总线与数据总线，数据的地址总线与数据总线。
由于这种结构的数据总线和程序总线分离，从而在一个周期内同能时获取程序存储器内的指令字和数据存储器内的操作数，提高了执行速度。
多单元的并行处理技术。
DSP 内部一般都集成了多个处理单元，比如ARAU（地址寄存器算术单元），MUL（硬件乘法器)，ALU（算术逻辑单元），ACC （累加器），DMA 控制器等。
它们可在同一个周期内并行地执行不同的任务。
采用了超流水线技术。
DSP芯片的哈佛结构就是为实现流水线技术而设计的。
采用流水线技术可使DSP芯片单周期完成乘法累加运算，极大地提高了运算速度。
采用硬件乘法器。
数字信号处理中最基本的一个运算是乘法累加运算，也是最重要和最耗时的运算，为了提高芯片的运算速度，必须大幅度降低乘法运算的时间。
于是在DSP 芯片中设计了硬件乘法器，并且运算所需时间最短，仅为一个机器周期。
这种单周期的硬件乘法器是DSP芯片实现高速运算的有力保证。
现代高性能的DSP芯片数据字长从16位增加到32位，具有两个或更多的硬件乘法器，以便提高运算速度。
安排了JTAG接口。
DSP芯片的结构非常复杂，工作速度又非常高，外部引脚也特别多，封装面积也非常小，引脚排列异常密集，对于此种情况，传统的并行仿真方式已不适合于DSP芯片。
于是有关国际组织公布了JTAG接口标准。
在DSP芯片内部安排JTAG接口，为DSP芯片的测试和仿真提供了很大的方便。
采用了大容量片内存储器。
外部存储器一般不能适应高性能DSP核的处理速度，因此在片内设置较大容量的程序和数据存储器以减少对外部存储器的访问速度，充分发挥DSP 核的高性能。
设置了特殊寻址模式。
为了满足FFT积分数字信号处理的特殊要求，DSP芯片大多包含有专门的硬件地址发生器，用以实现循环寻址和位翻转寻址，并在软件上设置了相应的指令。
程序的加载引导。
DSP芯片要执行的程序一般在EPROM、FLASH存储器中。
但是，该存储器的访问速度较慢，虽然有一些高速EPROM、FLASH 存储器，但价格昂贵、容量有限，而高速大容量静态RAM的价格又在不断下降。
故采用程序的加载引导是一个性能价格较好的方法。
DSP芯片在上电复位后，执行一段引导程序，用于从端口或外部存储器中加载程序至DSP芯片的高速RAM 中运行。
设置了零消耗循环控。
数字信号处理有一大特点：很多运算时间都用于执行较小循环的少量核心代码上。
大部分DSP芯片具有零消耗循环控制的专门硬件，可以省去循环计数器的测试指令，提高了代码效率，减少了执行时间。
设置了多种外设和接口。
为了加强DSP芯片的通用性，DSP芯片上增加了许多外设。
例如：多路DMA通道、外部主机接口、外部存储器接口、芯片间高速接口、外部中断、串行口、定时器、可编程锁相环、A/D转换器和JTAG接口等。
4 发展及应用现状数字信号处理(DSP)技术已经在我们的生活中扮演一个不可或缺的角色。
DSP的核心是算法与实现，越来越多的人正在认识、熟悉和使用它。
因此，合理地评价DSP的优缺点，及时了解DSP的现状以及发展趋势，正确使用DSP芯片，才有可能真正发挥出DSP的作用。
在近20多年时间里，DSP芯片的应用已经从军事、航空航天领域扩大到信号处理、通信、雷达、消费等许多领域。
主要应用有：信号处理、通信、语音、图形、图像、军事、仪器仪表、自动控制、医疗、家用电器等。
5 前景与展望随着DSP芯片性能的不断改善，用它来作为实时处理已成为当今和未来发展的热点之一。
随着生产技术的改进和产量的增大，它已成为当前产量和销售量增长幅度最大的电子产品之一。
DSP广泛应用于军事、通信、语音、图像、仪器、工作站、控制及诸多的电子设备中。
例如，雷达、导航与制导、全球定位、语音和图像鉴别、高速调制解调器、多媒体以及通用的数字信号处理产品。
近年来,DSP 给铁路也带来了巨大的技术革新,铁路的设备尤其是铁路信号系统已从分立模拟系统经过集成化、计算机化发展到数字信号处理时代。
例如，地面移频自动闭塞系统中现已大量应用了16位定点DSP产品如TMS320C25、TMS320C2XX系列等，由之建立的系统的工作精度、稳定度都很高、铁路上SJ型数字化通用式机车信号的大量推广也得益于DSP带来的突出优点。
用DSP技术的优点有：①可以程序控制，同一个硬件配置可以设计各种软件来执行多种多样的信号处理任务。
②稳定性好,抗干扰性能强。
③重复性好，易于批量化生产，而模拟器件很难控制。
④易于实现多种智能算法。
目前，外国的许多跨国公司已经涉足我国的DSP行业，我国的DSP应用已有了相当的基础，许多企业都在从事数字信号处理系统及相关产品的开发与应用。
从应用范围来说，数字信号处理器市场前景看好。
DSP不仅成为手机、个人数字助理等快速增长产品中的关键元件，而且它正在向数码相机和电机控制等领域挺进。
随着DSP芯片技术的不断发展，向多功能化、高性能化、低功耗化放向发展，DSP日益进入人们的生活，DSP在我国会有良好的应用前景。
参考文献[1] 彭启棕.DSP技术[M].成都:电子科技大学出版社，1997[2] FIEDLER R. Beyond instruction level parallelism-newtrend in programmable DSP machines. Developmentof Data and Communications Technology ChemnitzUniversity of Technology, May XX.[3] 胡广书.数字信号处理[M].北京：清华大学出版社，XX[4] 张雄伟，陈亮，徐光辉编著.DSP芯片的原理与开发应用[M].北京：电子工业出版社，XX[5] Michale J Bass,Clayton M Future of the Miroprocessor Business[J]IEEE SPECTRUM,XX[6] 陈是知，姜蕊辉.TMS320F2812原理与开发实践[M].中国电力出版，XX篇二：DSP原理及应用的学习体会这个学期通过《对DSP芯片的原理与开发应用》课程的学习，对DSP芯片的概念、基本结构、开发工具、常用芯片的运用有了一定的了解和认识，下面分别谈谈自己的体会。
一，DSP芯片的概念数字信号处理(Digital Signal Processing)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、增强、滤波、估值、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。
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。
在通信、等诸多领域得到极为广泛的应用。
DSP(Digital Signal Process)芯片,即数字信号处理器,是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器，其应用主要是实时快速的实现各种数字信号处理算法。
该芯片一般具有以下主要特点：（1）在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法；（2）程序与数据空间分开，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，使取值、译码和执行等操作可以同时进行。
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uPD7720是第一个具有乘法器的商用DSP芯片。
当前，美国德州公司（TI），Motorola公司，模拟器件公司（AD），NEC公司，AT&T公司是DSP芯片主要生产商。
选择合适的DSP芯片，是设计DSP应用系统的一个非常重要的环节。
一般来说，要综合考虑如下因素：（1），DSP芯片的运算速度；（2），DSP芯片的价格；（3），DSP芯片的硬件资源；4），DSP芯片的运算精度；（5），DSP芯片的开发工具；（6），DSP芯片的功耗等等。
二，DSP芯片的基本结构。
TI公司的TMS320系列芯片的基本结构包括：（1）哈佛结构。
哈佛结构是一种并行体系结构，主要特点是将程序和数据存储在不同的存储空间中，独立编址，独立访问。
由于设立了程序总线和数据总线两条总线，从而使数据的吞吐量提高了一倍。
为了进一步提高芯片性能，TMS320系列芯片允许数据存放在程序存储器中，并被算术运算指令直接使用；还把指令存储在高速缓冲器(Cache)中，减少从存储器中读取指令需要的时间。
（2）流水线。
DSP芯片广泛采用流水线以减少指令执行时间，从而增强了处理器的处理能力。
以三级流水线为例，取指，译码和执行操作可以独立的处理，在第N个指令取指时，前一个（N-1）个正在译码，而第N-2个指令则正在执行。