DSP技术(数字信号处理器)
DSP工作原理
DSP工作原理一、简介DSP（Digital Signal Processor，数字信号处理器）是一种专门用于数字信号处理的微处理器。
它具有高性能、低功耗和高度可编程的特点，广泛应用于通信、音频、视频、雷达、医疗等领域。
本文将详细介绍DSP的工作原理。
二、DSP的基本组成1. 数据通路（Data Path）：数据通路是DSP的核心部分，用于执行算术运算、逻辑运算和数据传输等操作。
数据通路由运算器、寄存器和数据通路控制器组成。
2. 控制器（Controller）：控制器用于控制DSP的操作，包括指令的获取、解码和执行等功能。
控制器由指令寄存器、程序计数器和控制单元等组成。
3. 存储器（Memory）：存储器用于存储程序代码、数据和中间结果等信息。
存储器包括指令存储器（程序存储器）和数据存储器。
4. 外设接口（I/O Interface）：外设接口用于与外部设备进行数据交换，如与传感器、显示器、键盘等设备的连接。
三、DSP的工作流程1. 指令获取阶段：DSP从指令存储器中获取指令，并将其存储到指令寄存器中。
2. 指令解码阶段：DSP解码指令，确定执行的操作类型和操作数。
3. 数据处理阶段：根据指令中的操作类型和操作数，DSP执行算术运算、逻辑运算或数据传输等操作。
这些操作通常涉及数据的加载、存储、运算和传输。
4. 结果存储阶段：DSP将计算结果存储到数据存储器中，以备后续使用。
5. 控制流程阶段：DSP根据控制指令中的条件判断，决定下一条要执行的指令的地址。
6. 循环处理：DSP可以通过循环指令实现对一段代码的重复执行，实现高效的数据处理。
四、DSP的优势1. 高性能：DSP具有专门优化的指令集和硬件结构，能够快速执行复杂的信号处理算法。
2. 低功耗：DSP采用高度优化的架构和电源管理技术，能够在低功耗下实现高性能的信号处理。
3. 高度可编程：DSP具有灵活的指令集和丰富的外设接口，使其能够适应各种不同的应用需求。
DSP(Digital Signal Processor 数字信号处理器)简介
DSP（Digital Signal Processor 数字信号处理器）简介DSP是什么？DSP是数字信号处理器（Digital Signal Processor）的缩写，是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。
其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号，再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。
它与CCD一样是摄像机的核心元件，如果说CCD是摄像机的“心脏”，那么DSP就是摄像机的“大脑”。
DSP的应用很广泛，并不局限与摄像机，不过大多数人并不了解DSP，下面就来揭开DSP的神秘面纱，简单介绍下DSP。
数字信号处理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。
德州仪器、Freescale等半导体厂商在这一领域拥有很强的实力。
而日本的SONY,SHARP以及韩国的三星,LG等厂商在摄像机上的DSP领域有着较强的实力。
DSP微处理器DSP（digital signal processor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。
其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号，再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。
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。
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。
DSP技术原理及应用教程
加强与数学、物理学、生物学等其他学科的交叉融合，以开拓DSP技 术在更多领域的应用。
注重实际应用
在研究过程中，注重与实际应用的结合，以提高DSP技术的实用性和 市场竞争力。
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应用前景
通信领域
DSP技术将在通信领域发挥重 要作用，如调制解调、信号编
解码等。
音频处理
DSP技术在音频信号处理方面 具有天然优势，如音频编解码 、音频效果处理等。
图像处理
DSP技术也可应用于图像信号 处理，如图像增强、目标检测 等。
工业控制
DSP技术将应用于工业控制领 域，实现智能化、高精度的信
号处理。
06
结论
主要观点总结
DSP技术原理
数字信号处理（DSP）是一门跨学科的综合性技术，涉及数学、电路、计算机等多个领域。其主要原理是将模拟信号转换 为数字信号，然后通过计算机进行运算处理，以达到改善信号质量或提取有用信息的目的。
应用领域
DSP技术在通信、雷达、声呐、图像处理、语音识别、生物医学工程等领域有着广泛的应用。通过DSP技术，可以实 现信号的滤波、频谱分析、参数估计、模式识别等功能。
FFT算法将DFT的计算复杂度从 $O(N^2)$降低到$O(Nlog N)$，大 大提高了计算效率。
03
DSP技术的应用领域
通信领域
调制解调
频谱分析
信道均衡
语音压缩
在数字通信中，调制解调是 将基带信号转换为频带信号 的过程，反之亦然。DSP技 术可以快速实现各种调制解 调算法，如QPSK、QAM等 ，提高通信速率和抗干扰能 力。
DSP芯片采用先进的制程技术，具有低功耗 的特点，延长了设备的待机时间。
dsp原理及技术
dsp原理及技术DSP（Digital Signal Processing）原理及技术一、概述DSP，即数字信号处理，是指利用数字计算机或数字信号处理器（DSP芯片）对模拟信号进行采样、量化、编码、数字滤波、数字调制和解调等一系列算法和技术的处理过程。
本文将介绍DSP的基本原理和技术。
二、DSP的基本原理1. 信号采样与量化在DSP系统中，模拟信号首先要经过采样和量化过程转换为数字信号。
采样是指将连续的模拟信号在时间上离散化，量化则是将采样后的信号在幅度上离散化。
2. 数字信号的编码与解码编码是将模拟信号的采样值转换为二进制代码，使其能够被数字计算机或DSP芯片进行处理。
解码则是将数字信号重新转换为模拟信号。
3. 数字滤波技术数字滤波是DSP中一项重要的技术，用于对信号进行频率分析和去除干扰。
常见的数字滤波器包括FIR（有限脉冲响应）滤波器和IIR （无限脉冲响应）滤波器等。
4. 数字调制与解调技术数字信号在传输过程中，通常需要进行调制和解调。
调制是将数字信号转换为模拟信号，解调则将模拟信号还原为数字信号。
常见的数字调制方式包括ASK（振幅键控）、FSK（频移键控）和PSK（相移键控）等。
三、DSP的应用领域1. 通信领域DSP在通信领域中有着广泛的应用，如无线通信、数字电视、音频处理等。
DSP的高效处理能力和灵活性使得通信系统能够更好地实现信号处理、噪声抑制、编解码等功能。
2. 视频与音频处理在视频和音频处理中，DSP能够实现视频压缩编码（如MPEG）、音频解码（如MP3）等技术，提供更高质量、更高压缩率的音视频传输和存储。
3. 图像处理DSP在图像处理中广泛应用于图像滤波、边缘检测、图像增强、数字图像识别等领域。
DSP能够快速高效地处理大量图像数据，提供准确可靠的图像处理结果。
4. 控制系统DSP在控制系统中的应用也十分重要，可用于数字控制环节、算法实时运算以及信号控制等。
DSP的高性能使得控制系统具备更高的精度和更灵活的控制方式。
dsp工作原理
dsp工作原理
DSP（数字信号处理器）是一种专门用于处理数字信号的电子
设备。
它通过采样、量化和数字编码等技术，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，然后利用高速数字运算和算法处理这些数字信号。
DSP的工作原理主要包括信号采样、数字滤波、数字转换、算法运算和信号重构等几个环节。
首先，信号采样是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的过程。
采样定理告诉我们，为了准确地还原信号，采样频率必须大于信号最高频率的两倍。
因此，DSP通过使用采样定理，选择适当的采样频率，将模拟信号离散化。
接下来，数字滤波是DSP的一项核心任务。
它可以通过滤波
器设计和实施，减少或去除离散信号中的噪声、干扰和非相关的频率成分，从而提高信号的质量和可靠性。
数字滤波器主要分为有限冲激响应（FIR）和无限冲激响应（IIR）两种类型，它们使用不同的算法对信号进行滤波处理。
然后，数字转换是将离散的数字信号转换为模拟信号的过程。
常见的数字转模拟转换器（DAC）可以将数字信号转换为模
拟电压或电流输出，以便将处理后的信号传递给模拟设备或外部电路。
在DSP内部，有一组高速算术逻辑单元（ALU）和内存单元，用于进行各种数字信号处理算法的计算和运算。
这些算法可以根据具体应用而不同，例如滤波、频谱分析、压缩、解调等。
最后，通过数字信号处理完成后，可以使用数字模拟转换器（ADC）重新将数字信号转换为模拟信号，进而恢复出原始的连续模拟信号。
综上所述，DSP的工作原理是将模拟信号通过采样、数字滤波、数字转换、算法运算等一系列的处理步骤，将信号转换、处理和重新还原，用于实现各种信号处理和分析的功能。
DSP应用技术-DSP及其应用概述
① C55xTM DSP内核可以为高达600 MIPS的性能提供300 MHz；
② 目前TMS320C5510 DSP已经开始投产，TMS320C5509 DSP 可提供样片；
③ 在整个C5000TM DSP平台上可实现软件兼容。
(2) 应用：功能丰富的便携产品，2G、2.5G、3G手机与基站， 数字音频播放器，数码相机，电子图书，语音识别，GPS接收器， 指纹/模式识别，无线调制解调器，耳机，生物辨识。
③ 高达7 MB的片上内存；
④ 两个多通道缓冲串行端口(McBSP)(三个用于C6202与 C6203 DSP的McBSP)；
⑤ 16位主机端口接口(HPI)(32位用于C6202、C6203与C6204 DSP的扩展总线)；
⑥ 两个32位定时器；
⑦ 300 MHz时速率高达2400 MIPS(C6203 DSP)。
(6) 具有软、硬件等待功能，能与各种存取速度的存储器接 口。
(7) 针对滤波、相关和矩阵运算等需要大量乘法累加运算的 特点，DSP芯片大多配有独立的乘法器和加法器，使得在同一 时钟周期内可以完成乘、累加两个运算。
(8) 低功耗，DSP一般为0.5～4 W，而采用低功耗技术的 DSP芯片只有0.1 W，可用电池供电。
(2) 特性：OMAP5910双内核处理器同时包括。 ① 150 MHz的TI增强ARM925微处理器： * 16 KB指令高速缓冲存储器以及8 KB数据缓冲器； * 数据与指令MMU； * 32位与16位指令集。
② 150 MHz TMS320C55xTM DSP内核： * 24 KB指令高速缓冲存储器； * 160 KB SRAM； * 用于视频算法的硬件加速器。
(3) 特性：高级自动电源管理；可配置的空闲域，以延长电 池寿命；缩短调制过程，从而加快产品上市进程。
数字信号处理器
数字信号处理器概述数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）是一种专用的微处理器，主要用于数字信号处理和算法执行。
它采用专门的硬件和软件设计，能够高效地执行各种数字信号处理任务，如滤波、编解码、音频处理和图像处理等。
数字信号处理器在很多领域被广泛应用，包括通信、音频、视频、雷达、电力、医疗等。
架构和特点数字信号处理器具有独特的架构和特点，以满足对高性能、低功耗、高可编程性和低成本的需求。
1. 单指令多数据（SIMD）架构：数字信号处理器采用SIMD架构，具有多个数据通路和一个控制单元。
这样可以并行处理多个数据，提高处理速度和效率。
2. 数据内存和指令内存分离：数字信号处理器有独立的数据内存和指令内存，这使得其能够在执行指令的同时读写数据。
这样可以减少数据传输的延迟，提高处理速度。
3. 浮点数运算支持：数字信号处理器支持浮点数运算，可以进行高精度的计算。
这对于信号处理和算法执行非常重要。
4. 高速时钟和并行运算单元：数字信号处理器的时钟频率通常很高，可以达到几百兆赫兹甚至更高。
同时，它通常具有多个并行运算单元，可以同时执行多条指令，提高处理能力。
5. 低功耗设计：数字信号处理器通常被应用于移动设备和嵌入式系统，因此功耗是一个非常重要的考虑因素。
数字信号处理器采用了低功耗的设计，通过减少供电电压和优化电路结构来降低功耗。
应用领域数字信号处理器在许多领域都有广泛的应用。
1. 通信：数字信号处理器在通信系统中起着重要的作用。
它可以处理和调制数字信号，实现信号的传输和接收。
同样，数字信号处理器也可以进行解调和解码，还可以执行音频和视频编码。
2. 音频：数字信号处理器广泛应用于音频处理领域。
它可以实现音频信号的滤波、降噪、混响等处理，提高音质和音乐效果。
3. 视频：数字信号处理器可以用于视频编码和解码，实现视频的压缩和解压缩。
此外，它也可以进行图像处理，如图像滤波、边缘检测等。
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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。
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DSP技术（数字信号处理器）DSP技术概况数字信号处理（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。
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。
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。
在这之后，最成功的DSP芯片当数美国德州仪器公司（T exasInstruments，简称TI）的一系列产品。
TI公司在1982年成功推出其第一代DSP芯片TMS32010及其系列产品TMS32011、TMS320C10/C14/C15/C16/C17等，之后相继推出了第二代DSP芯片TMS32020、TMS320C25/C26/C28，第三代DSP芯片TMS320C30/C31/C32，第四代DSP芯片TMS320C40/C44，第五代DSP芯片TMS320C5X/C54X，第二代DSP芯片的改进型TMS320C2XX，集多片DSP 芯片于一体的高性能DSP芯片TMS320C8X以及目前速度最快的第六代DSP 芯片TMS320C62X/C67X等。
TI将常用的DSP芯片归纳为三大系列，即：TMS320C2000系列（包括TMS320C2X/C2XX）、TMS320C5000系列（包括TMS320C5X/C54X/C55X）、TMS320C6000系列（TMS320C62X/C67X）。
如今，TI公司的一系列DSP产品已经成为当今世界上最有影响的DSP芯片。
TI公司也成为世界上最大的DSP芯片供应商，其DSP市场份额占全世界份额近50％。
DSP处理器与通用处理器的比较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：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、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。
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。
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。
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。
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。
7、定点DSP指令集定点DSP指令集是按两个目标来设计的：·使处理器能够在每个指令周期内完成多个操作，从而提高每个指令周期的计算效率。
·将存贮DSP程序的存储器空间减到最小（由于存储器对整个系统的成本影响甚大，该问题在对成本敏感的DSP应用中尤为重要）。
为了实现这些目标，DSP处理器的指令集通常都允许程序员在一个指令内说明若干个并行的操作。
例如，在一条指令包含了MAC操作，即同时的一个或两个数据移动。
在典型的例子里，一条指令就包含了计算FIR滤波器的一节所需要的所有操作。
这种高效率付出的代价是，其指令集既不直观，也不容易使用（与GPP的指令集相比）。
GPP的程序通常并不在意处理器的指令集是否容易使用，因为他们一般使用象C或C++等高级语言。
而对于DSP的程序员来说，不幸的是主要的DSP 应用程序都是用汇编语言写的（至少部分是汇编语言优化的）。
这里有两个理由：首先，大多数广泛使用的高级语言，例如C，并不适合于描述典型的DSP算法。
其次，DSP结构的复杂性，如多存储器空间、多总线、不规则的指令集、高度专门化的硬件等，使得难于为其编写高效率的编译器。
即便用编译器将C源代码编译成为DSP的汇编代码，优化的任务仍然很重。
典型的DSP应用都具有大量计算的要求，并有严格的开销限制，使得程序的优化必不可少（至少是对程序的最关键部分）。
因此，考虑选用DSP的一个关键因素是，是否存在足够的能够较好地适应DSP处理器指令集的程序员。
8、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。
DSP技术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。