DSP软件编程及算法实现
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定点运算中数的定标
在定点DSP中，都是采用定点数进行数值运算，其操 作数一般采用整型数来表示。而许多算法的仿真往往 是使用浮点数进行的。
对于定点DSP编程来说，数的定标是一个关键性的问 题
对于16位的DSP而言，由程序员来确定一个数的小数 点将处于16位中的哪一位。
我们可以用Q，S法来表示，不同的表示方法所带来的 数的范围和精度的
简单谈一下COFF文件格式
TI 公司的汇编器和链接器创建的目标文件采用一种称 为COFF（Common Object File Format）。公共目标文 件格式
采用这种格式的目的是为了模块化编程的方便。通过 这种格式，程序员可以自己进行代码段的管理和目标 系统存储器的管理。
在COFF文件格式中，程序员在编程时是基于代码段的 概念。
仿真结果
输出滤波器系数
采用C语言进行仿真
在DSP的C编译器出现以前，C语言担当的主要是算法 仿真的角色。与MATLAB相比、它没有强大的工具软 件包。但它的优势是可以很快地形成商业化软件，另 外由于历史原因，国际上的各种算法的交流，都是在 UNIX平台上，用C语言编写。所以C也成为被广泛使 用的仿真工具。
DSP算法的仿真
选择仿真工具 常用的算法仿真工具 MATLAB、C
信号的频谱分析及DSP实现
信号的频谱分析及DSP实现频谱分析方法有多种，包括傅里叶变换（Fourier Transform），离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform），快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform），小波变换（Wavelet Transform）等等。
这些方法可以将时域中的信号转换为频域中的信号，从而分析信号的频率特性。
傅里叶变换是最常用的频谱分析方法之一，它将一个连续时间域信号转换为连续频域信号。
傅里叶变换的复杂度较高，因此在实际应用中更多使用快速傅里叶变换（FFT），它是一种高效的离散傅里叶变换算法。
FFT 可以将离散时间域信号转换为离散频域信号，并通过频谱图展示信号的频率成分。
频谱图是频谱分析的可视化展示方式，通常以频率作为横轴，信号幅值、能量、相位等作为纵轴。
频谱图可以直观地表示信号频率成分的分布情况，有助于我们观察和分析信号的频率特性。
在数字信号处理中，频谱分析有广泛的应用。
例如，通过频谱分析可以对音频信号进行音高识别、滤波等处理。
在通信领域，频谱分析可以用于信号调制解调、信道估计与均衡等。
此外，在故障诊断中，频谱分析也可以用于振动信号和机械信号的故障特征提取。
DSP是将连续信号转换为离散信号、用数字技术对信号进行各种处理的一种技术。
数字信号处理器（DSP芯片）是一种专用的处理器，可以高效地执行数字信号处理算法。
在频谱分析中，DSP技术可以用于实现傅里叶变换、快速傅里叶变换等算法，进而对信号频谱进行分析。
通过DSP技术，可以实现信号的快速采集、变换、滤波、功率谱估计等操作，并且具有计算速度快、精度高、灵活性强等优点。
在具体的DSP实现中，通常需要进行信号采集、数模转换、滤波、频谱转换、频谱图绘制等步骤。
首先，需要使用模数转换器将模拟信号转换为数字信号，并通过采样频率确定采样点数。
然后，通过滤波器对信号进行滤波处理，去除不需要的频率成分。
接下来，使用FFT算法进行频谱转换，并通过频谱图对信号进行可视化展示。
DSP平台c语言编程优化方法精
数又很多，往往几个时脉就可以完成却浪费时间在存取堆栈的内容上，所以干脆将这些很短的子程序直接写在主程序当中，以减少时脉数。
方法六写汇编语言虽然由C语言所编译出来的汇编语言可以正确无误的执行，但是这个汇编语言却不是最有效率的写法，所以为了增加程序的效率，于是在某些地方，例如一些被呼叫很多次且程序代码不长的函式（function），必须改以自己动手写汇编语言来取代。
方法七利用平行处理的观念C6x是一颗功能强大的处理器，它CPU勺内部提供了八个可以执行不同指令的单元，也就是说最多可以同时处理八个指令。
所以如果我们可以用它来作平行处理，我们就可以大大的缩短程序执行的时间，最有效率的来利用它来作解码的动作。
最后还要知道：第三级优化（-03），效率不高（经验），还有一些诸如用一条读32位的指令读两个相邻的16位数据等，具体情况可以看看C优化手册。
但这些效率都不高（虽然ti的宣传说能达到80%我自己做的时候发现绝对没有这个效率！65泌差不多），如果要提高效率只能用汇编来做了。
还有要看看你的c程序是怎么编的，如果里面有很多中断的话，6000可以说没什么优势。
还有，profiler 的数据也是不准确的，比实际的要大，大多少不好说。
还有dsp在初始化的时候特别慢，这些时间就不要和pc机相比了，如果要比就比核心的部分。
关于profileC6x的Debug工具提供了一个profile 界面。
在图9中，包括了几个重要的窗口，左上角的窗口是显示出我们写的C语言，可以让我们知道现在做到了哪一步。
右上角的窗口显示的是C6x所编译出来的汇编语言，同样的我们也可以知道现在做到了哪一步。
左下角的窗口是命令列，是让我们下指令以及显示讯息的窗口。
而中间的profile 窗口就是在profile模式下最重要的窗口，它显示出的项目如下表：表5：profile 的各项参数[8]字段意义Cou nt被呼叫的次数In elusive 包含子程序的总执行clock数Inel-Max包含子程序的执行一次最大clock数Exclusive不包含子程序的总执行clock数Excl-Max不包含子程序的执行一次最大clock数利用这个profile 模式我们可以用来分析程序中每个函数被呼叫的次数、执行的时脉数等等。
第6章 DSP软件设计
参数1 参数1 在A中
© Software College , East China Institute of Technology , 2009 HJF
混合编程函数调用规则(续)
汇编器对被调用函数局部帧的分配
局部帧包括局部变量块和局部参数块两部分，其中局部参数块是 局部帧中用来传递参数到其他函数的部分。如果被调用函数没有 局部变量并且不再调用其他函数或需要调用的函数没有参数，则 不分配局部帧。 对于混合编程而言，若被调用函数是手工编写的汇编程序，则局 部帧由编程者自己完成分配，也不需要在堆栈中进行，而编译器 分配局部帧。 结果返回 函数调用结束后，将返回值置于累加器A中。整数和指针在累加 器A的低16位中返回， 浮点数和长整型数在累加器A 的32位中返 回。
© Software College , East China Institute of Technology , 2009 HJF
混合编程函数调用规则(续)
参数传递规则
函数调用前
低
将参数置于参数 表中， 表中，调用函数
被调用者分配局 部帧和参数表
SP SP SP 调用者的 调用者的 参数块 调用者的 调用者的 局部变量 高 (a) (b) (c) 返回地址 参数2 参数2 …… 参数n 参数n 调用者的 调用者的 局部变量 参数1 参数1 在A中 参数数据 局部数据 返回地址 参数2 参数2 …… 参数n 参数n 调用者的 调用者的 局部变量 被调用的
© Software College , East China Institute of Technology , 2009 HJF
混合编程
变量和函数命名规则（续）
在C和汇编混合编程的时候，存在C语言和汇编语言的变量以及 函数的接口问题。 在C程序中定义的变量，编译为.asm文件后，都被归到.bss区， 变量名前面都带一个下划线。在C程序中定义的函数，编译后 在函数名前也带了一个下划线。例如： extern int num变成 extern float nums[5]变成 extern void func ( )变成 .bss _num, 1 .bss _nums, 5 _func
基于DSP的音频信号处理算法研究与实现
基于DSP的音频信号处理算法研究与实现音频信号处理是一项关键技术，它在实际生活和各个领域中得到广泛应用。
基于数字信号处理器（DSP）的音频信号处理算法研究与实现，成为了当前研究和开发的热点方向。
本文将探讨利用DSP实现音频信号处理算法的研究方法和具体实现步骤。
1. DSP的概述DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）技术是指利用数字化方法对模拟信号进行处理、计算和编码的技术。
它通过数字滤波、数字变换等算法对数字信号进行处理，具有高效性、灵活性和精确性等优势。
DSP技术在音频处理领域有着重要的应用。
2. 音频信号处理算法研究方法2.1 问题分析：首先需要明确要处理的音频信号处理问题，例如降噪、滤波、均衡等。
针对不同的处理问题，选择合适的算法进行研究。
2.2 算法选择：根据具体问题的特点，选择适合的音频信号处理算法，例如自适应滤波算法、小波变换算法等。
2.3 算法实现：将选择的算法进行进一步实现，需要借助DSP的开发环境和相应的软件工具进行编程和调试。
算法的实现过程中需要注意算法的时效性和实时性。
3. DSP音频信号处理算法实现步骤3.1 信号采集：通过外设音频采集模块，将模拟音频信号转换为数字信号，输入DSP进行处理。
3.2 数据预处理：对采集到的音频信号进行预处理，包括滤波、去噪等操作。
这一步旨在减小输入信号的噪声干扰，提高音频信号处理的质量。
3.3 算法实现：选择适当的音频信号处理算法进行实现，例如自适应滤波、小波变换等。
根据算法的特点和要求，进行程序编写和调试。
3.4 数据后处理：将处理后的数字音频信号转换为模拟信号，经过后续的数模转换模块，输出音频信号。
4. 实例分析：音频降噪算法在DSP上的实现以音频降噪算法为例，介绍基于DSP的音频信号处理算法的具体实现步骤。
4.1 问题分析：降噪算法是音频信号处理中常见的问题，通过去除背景噪声提升原始信号的质量。
4.2 算法选择：选择适合的降噪算法，例如基于自适应滤波的降噪算法，通过实时估计噪声模型并进行滤波处理。
基于DSP的软件锁相环的实现
基于DSP的软件锁相环的实现软件锁相环（Software-Defined Phase-Locked Loop，简称软件锁相环，简写为SDPLL）是一种基于数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）的锁相环控制算法。
它通过使用数字信号处理器来执行各种计算和调整，实现了锁相环的全部功能。
锁相环（Phase-Locked Loop，简称PLL）是一种闭环控制系统，用于将输入信号的频率和相位与参考信号保持同步。
传统的锁相环通常使用模拟电路来实现，而软件锁相环则通过数字信号处理器中的算法和计算来实现。
软件锁相环的实现步骤如下：1.采样输入信号：软件锁相环首先需要采样输入信号，通常使用高速模数转换器（ADC）将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
2.数字信号处理：采样得到的数字信号经过数字信号处理器进行各种运算和处理。
首先，对信号进行滤波，以去除不需要的频率成分。
然后，进行频率和相位的测量。
这可以通过计算信号的快速傅里叶变换（FFT）来实现。
另外，还可以使用相关函数或自相关函数来测量相位。
3.锁相环控制：基于测量得到的频率和相位信息，软件锁相环通过控制数字信号处理器内部的参数来调整输出信号的频率和相位，使其与参考信号同步。
控制算法通常包括PID控制等经典控制方法，以及其他更复杂的先进算法，如模糊逻辑控制、神经网络控制等。
4.输出信号生成：根据锁相环控制算法的计算结果，软件锁相环生成调整后的输出信号。
通常，使用数字信号处理器内部的数字频率合成器（NCO）来生成所需的频率和相位。
软件锁相环具有以下优点：1.灵活性：软件锁相环可以根据不同的需求进行定制，可以实现更复杂和灵活的控制算法，适应不同的应用场景。
2.可编程性：软件锁相环的算法和参数可以通过编程进行调整和改变，不需要修改硬件电路，提高了系统的可调性和可维护性。
3.数字精度：软件锁相环的计算和控制都是基于数字信号处理器进行的，具有很高的计算精度和稳定性。
使用CCS进行DSP编程(四)--CCS编程入门
使用CCS进行DSP编程（四）——实现Host和DSP通信pacificxu首先对题目进行一下解释，之所以取这个名字，是为了与前面三篇文章相对应，连成一个系列，这里不仅仅涉及使用CCS进行DSP编程，主机端的程序便是用Visual C++实现的。
通信包括许多手段：中断、mailbox、直接数据传输等等，这里并不一一列举。
现在讨论实现Host和DSP通信。
假定读者对CCS的使用已经比较了解，并有了一定的CCS编程经验。
如果读者还不太了解，请参阅《使用CCS进行DSP 编程（一）——CCS编程入门》、《使用CCS进行DSP编程（二）——实现FFT》、《使用CCS进行DSP编程（三）——实现DMA和Interrupt》及其他CCS的学习文档。
下面用闻亭公司的C6xP板硬件和闻亭公司的PCI仿真器为例，来实现Host 和DSP通信。
对于‘C6Xpa板同样有效。
闻亭公司的C6xP板是一款具有PCI接口的高速信号处理EVM板，接口芯片是AMCC的S5933，兼容PCI Local Bus Revision 2.1协议。
PCI接口比较适合用来进行Host和DSP的高速大数据量数据交换。
主机通过HPI接口可直接访问DSP的所有存储空间，允许主机初始化DSP，可以从主机加载程序。
前面几篇文章所讲的都是从JTAG接口加载程序，这样比较适合于程序的开发调试，对于实际的系统来说，大部分都是系统自己从EEPROM或Flash加载，现在我们可以从主机通过应用程序来加载，基于此，许多耗时的算法PC机不能实时完成的可以由DSP来完成。
这个过程可以这样来描述：PC机执行应用程序，加载算法到DSP端，并将需要处理的数据传送到DSP，DSP计算完成后将数据传回PC，整个过程由PC 来控制启动、工作、完成，使用起来比较方便。
当然，DSP算法还需要首先用仿真器通过JTAG接口调试好才行。
接下来看看实现这个功能的一个典型系统框图：在这个框图里，我简化了主机PC执行程序的其他部分，突出了与DSP进行通信有关的内容。
基于DSP的语音编解码器的设计及算法优化
Ｇ ７ ９是对 电话带宽语音 信号进 行编码 的标 准 ， 输入 的 ．２ 对 模拟语音信号用 ８ Ｈ 采样 ，６ ｉ线性 Ｐ Ｍ量化 ， ｋｚ １ｂｔ Ｃ 帧长为 １ｍ ， ０ ｓ
图 １ Ｇ ７ ９编 码 算 法 的 基本 原理 框 图 ．２
音编解码算法 ， 并对实现过程 中 Ｃ语 言级、 汇编级和算法级的有效优化方法进 行 了研 究。
关 键 词 Ｃ —Ｃ Ｌ ＳＡ Ｅ Ｐ算 法 Ｄ Ｐ 优化 Ｓ 语 音 编 解 码器
ＤＥＳ ＧＮ Ｉ ＡＮＤ ＡＬＧｏＲＩ ＴＨＭ ｏＰＴＩ Ｉ Ｍ ＺＡＴＩ ｏＮ ｏＦ ＰＥＥＣＨ Ｓ ＥＮＣｏＤＩ ＮＧ ＡＮＤ ＤＥＣｏＤＩ ＮＧ ＢＡＳＥＤ ｏＮ ＤＳＰ
基 于 Ｄ Ｐ的语 音 编解 码 器 的设 计 及 算 法 优 化 Ｓ
侯榆青 王 宾 卢艳玲 唐 升
（ 北 大 学 信 息 科学 与技 术 学 院 西 陕 西 西 安 ７ ０６ ） １０ ９
摘 要
设计 了基 于 Ｔ 公 司定 点 Ｄ Ｐ芯片 Ｔ ３０ Ｃ ４ ２的语音编解码硬件平 台， Ｉ Ｓ ＭＳ２ Ｖ ５０ 在此平 台上， 实时实现 了较复杂 的 Ｇ ７９语 ．２
０ 概
述
佳固定码本矢量 ， 得到语音模型 中的随机激励信号 ， 最后确两
个码本 的增益 ， 两个码本及其对应 的增益 ， 对 采用共轭结构两级
近年来 ， 语音编码技术在 Ｉ Ｐ网络电话 、 数字蜂 窝移动通信 、 综合业务数 字 网 （Ｓ Ｎ 等领域 发挥 着重 要 的作用 … 。Ｇ．２ ＩＤ ） ７９
根据该算法对处理器计算 速度和存储 空间 的要 求 ， 同时考虑 功 耗、 成本 等方 面 因素 ， 择 了 Ｔ 选 Ｉ公 司 的 Ｔ ３ ０ Ｃ ４ ２（ ＭＳ２ Ｖ ５ ０ 简称 Ｖ ５０ ） Ｃ ４ ２ 构建系统 ， 实时实现了 Ｇ ７９算法 。 ．２
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在有了C编译器、特别是CCS开发系统开发系统以后 C语言直接可在CCS开发平台上完成一些系统仿真 从商业化的C，C++到 DSP的移植工作也容易了许多 通常要非常注意以下两个问题
1。内存空间的使用问题 2。数据类型与精度控制问题
图象小波变换的仿真实例
程序
仿真结果
DSP算法的移植与实现
对于浮点DSP处理器、算法的移植相对简单一些 但也要注意数据的范围和精度的控制。 对于定点DSP处理器、就要特别注意定点化工作 和防止数据溢出的处理。
M AT L A B 仿 真
在实现某种DSP算法功能前，一般可以先充分利 用 MATLAB的编程简单、调试方便的优点来求取各种必须 的系统参数，并利用所求得的系统参数模拟实现DSP过 程，来进行算法的验证和各项参数的调整。等仿真通过 各项指标都以达到设计要求。然后再考虑用C语言、或 DSP的汇编语言来实现。
2） 机电控制算法 电机伺服、PLC算法
3） 通信类算法 DTMF收发、调制解调算法、通信信道编解码
4） 信号处理算法
语音信号编解码算法 G.723、G.729、MP3、AAC 静止图象编解码算法 JPEG、JPEG2000、小波变换压缩算法 视频编解码算法 MPEG1、MPEG2、MPEG4、H.263压缩算法
DSP内核特点对算法的影响
1）硬件上采用了多总线哈佛结构，提高 了数据的处理能力与速度。 我们可以利用块搬移指令在程序与数 据空间，两块数据空间之间实现快速 的数据块搬移。
2）采用了独立的硬件乘加器，极大地提高 了数字信号处理算法的运行速度。 特别在实现FIR滤波器、相关器、卷积器 等数字信号处理算法时应当充分利用这个 特性。
Q，S表示法及数的范围
浮点数与定点数之间的转换
• 浮点数（f）转换为定点数I： I = f × 2Q • 定点数（I）转换为浮点数f： f = I × 2-Q
例如： 浮点数 f=0.5 采用 Q=15 的定标后， 则定点数 I = 0.5 × 215 = 16384
此时所表示数的范围为 –1 到 1 所表示数的精度为
2 -15
数的定标要注意的问题
• 1. 在作运算时最重要的就是保证两个操作数的定标值 一样
• 2. 程序变量的Q值的确定，直接影响到系统的性能指 标，特别对于中间变量，若Q值定高了，提高了系统
的精度，但可能会带来中间结果的溢出。若Q值定低 了就能保证不溢出，但是损失了精度。
关键就在于用理论分析或统计的方法估计出每一中 间变量的可能动态范围MAX，然后以2MAX的数据范围 来定标。
DSP软件编程与算法实现
西北工业大学
论题目录
• DSP应用系统的一般开发流程 • DSP与MCS51、PC硬件结构对算法的影响 • 针对不同的算法来选择DSP与编程语言 • DSP常用算法简介 • DSP算法的仿真 • DSP算法的移植与实现
DSP应用系统的一般开发流程
1. 概念分析与建立模型 2. 算法设计与仿真 3. 算法移植与软件编程 4. DSP软件仿真 5. DSP实时调试仿真
定点运算中数的定标
• 在定点DSP中，都是采用定点数进行数值运算，其操 作数一般采用整型数来表示。而许多算法的仿真往往是 使用浮点数进行的。
• 对于定点DSP编程来说，数的定标是一个关键性的问 题
• 对于16位的DSP而言，由程序员来确定一个数的小数 点将处于16位中的哪一位。
• 我们可以用Q，S法来表示，不同的表示方法所带来的 数的范围和精度的
FIR滤波器仿真实例
仿真结果
输出滤波器系数
采用C语言进行仿真
在DSP的C编译器出现以前，C语言担当的主要是算法 仿真的角色。与MATLAB相比、它没有强大的工具软 件包。但它的优势是可以很快地形成商业化软件，另 外由于历史原因，国际上的各种算法的交流，都是在 UNIX平台上，用C语言编写。所以C也成为被广泛使 用的仿真工具。
权衡现有优化算法与算法的DSP优化间的利弊 注意现有优化算法不一定适合DSP的实现 3）DSP设有循环寻址、位反转寻址等特殊指令 循环寻址在实现滤波器，多采样率滤波器 上有很大好处。 位反转寻址加速了FFT算法的实现。 4）内部独立的DMA总线控制器，通过DSP器件中 一组或多组独立的DMA总线，可以实现程序执 行与数据传输的并行工作。 5）指令执行采用流水线结构，具有较高的指令执 行速度，我们在设计算法，特别是程序编写时 应特别注意一方面利用好流水线，另一方面有 效地防止流水线冲突。
MCS51单片机内核
累加器ACC 算术单元逻辑ALU 堆栈指针SP 令计数器PC一般处理器内核
Cache结构 CPU内总线 PCI总线桥 流水线结构 PCI总线
单内核DSP
多总线结构 硬件乘法器 流水线结构 内部PLL
多内核DSP
分组FILE结构 VLIW指令结构 EMIF接口
针对不同的算法来选择 DSP与编程语言
• 汇编语言，线性汇编语言，高级语言？
• 首先的问题是您要做什么？
• 其次是您选择什么样的DSP？
• 然后是您的应用对系统实时性要求如何？
• 最后，您可以权衡一下采用那一种语言。
DSP常用算法简介
1） 通用数字信号处理算法 FIR滤波器、IIR滤波器、DFT变换、FFT变换。
单 独 使 用 M AT L A B 语 言 就 可 以 实 现 C 、 F O R T R A N 等语 言的许多功能，并且实现起来更加简洁方便，同时它也
MATLAB的不足
MATLAB有其不足之处，如数值计算只能按固定精 度 进行，很难作底层硬件控制，运算效率也不如C，等等 因为它主要用于数值计算，所以对于仿真、特别是定点 DSP的仿真来说、这些缺陷不影响其强大的仿真功能。
DSP算法的仿真
• 选择仿真工具 • 常用的算法仿真工具 MATLAB、C
对于通信类还可选用 SYSTEMVIEW 高端仿真工具 SPW、COSSAP
M AT L A B 简 介
在具体编程实现某个DSP算法之前，一般首先需要 对其 进行模拟仿真。MATLAB目前已经成为非常优秀的仿真 工 具、现行的版本已经包含了许多强大的工具软件包。被 各 个学科广泛使用。