数字信号处理器原理及应用1

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TMS320系列DSP原理、结构及应用

TMS320系列DSP原理、结构及应用
(3)信号处理 信号处理是指将信号从一种形式变成另一种形式的算法或结构,比
如将信号从时域转化为频域,从模拟信号转换为数字信号等。信号处理 的内容涉及广泛,尤其信号的数字处理为信号处理带来了广阔的前景。
由信号、系统和信号处理的定义,可以清晰地看到它们之间的关系, 即信号分析是基础,系统分析是桥梁,信号处理是手段,系统综合是目的。 信号处理作为手段,贯穿信号分析、系统分析、系统综合的始终。
第一章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。与模拟信号处理相比,数字信 号处理具有精确、灵活、抗干扰能力强、可靠性高、体积小、易于大规模 集成等优点。
第一章 绪论
1.1信号处理技术基础——数字信号处理
数字信号处理包括算法研究和实现方法两个方面的内容:
1.算法研究。算法研究是指如何以最小的运算量和存储器的 使用量来完成指定的任务。20世纪60年代出现的快速傅里叶变 换(FFT),使数字信号处理技术发生了革命性的变化。近几年 来,数字信号处理的理论和方法得到了迅速的发展,诸如:语音 与图像的压缩编码、识别与鉴别,信号的调制与解调、加密和解 密,信道的辨识与均衡,智能天线,频谱分析等各种快速算法都 成为研究的热点,并取得了长足的进步,为各种实时处理的应用 提供了算法基础。
第一章 绪论
1.2 DSP芯片概述
1. DSP 芯片的发展概况
DSP 芯片诞生于 20 世纪 70 年代末,至今已经得到了突飞猛进的发 展,并经历了以下三个阶段:
第一阶段,DSP 的雏形阶段(1980 年前后)。 1978 年 AMI公司生产出第一片 DSP 芯片 S2811。 1979 年美国 Intel 公司发布了商用可编程 DSP器件 Intel2920。 代表性器件主要有:Intel2920(Intel)、 PD7720(NEC)、 TMS320C10(TI)、DSP16(AT&T)、S2811(AMI)、ADSP-21 (AD公司)等

数字信号处理器及应用

数字信号处理器及应用
数字信号处理器在图像处理中用于实现高效的图 像压缩算法,如JPEG、MPEG等。
图像增强
数字信号处理器可以对图像进行增强处理,如锐 化、去噪等,提高图像质量。
3
视频处理
数字信号处理器能够实现视频的编解码、转码和 流媒体传输等功能。
音频处理
音频压缩
数字信号处理器在音频处理中用于实现音频压缩算法,如MP3、 AAC等。
智能家居控制
数字信号处理器可用于智能家居控制系统,实现 家电设备的远程控制和自动化管理。
其他领域
生物医学工程
数字信号处理器在生物医学工程领域中用于实现生理信号的采集 、分析和处理。
仪器仪表
数字信号处理器可用于各种仪器仪表中,实现高精度的数据采集 和信号处理。
电子对抗系统
数字信号处理器可用于电子对抗系统中,实现信号的快速捕获和 干扰发射等功能。
越广泛,涉及的领域也更加多样化。
工作原理
数据输入
将模拟信号转换为数字信号,输入到DSP中。
算法处理
DSP通过执行存储在存储器中的程序,对输入的数字信号进行各种 算法处理,如滤波、频谱分析、调制解调等。
结果输出
处理后的数字信号被输出,可以转换为模拟信号或进一步处理。
02 数字信号处理器 的应用领域
实例一:数字信号处理器在通信系统中的应用
数字信号处理器在通信系统中 的应用非常广泛,主要用于信 号调制、解调、滤波、频谱分
析等方面。
数字信号处理器在通信系统中 的应用实例包括手机、无线通 信网络、卫星通信等。
数字信号处理器能够快速、准 确地处理通信信号,提高通信
系统的性能和稳定性。
数字信号处理器在通信系统中 的应用有助于实现高速、大容 量的数据传输,提高通信系统 的可靠性和稳定性。

dsp原理及应用教程的答案

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DSP原理及应用教程的答案1. 什么是DSP?DSP, 即数字信号处理 (Digital Signal Processing),是将模拟信号进行采样和量化后,通过数字计算处理获得期望信号的一种技术。

它在实际应用中具有广泛的意义,例如在通信、音频处理、图像处理和控制系统等领域都有重要的应用。

2. DSP的基本原理DSP的基本原理是将模拟信号进行采样,通过模数转换器将其转换为数字信号,然后用数字信号来进行处理,最后再通过数模转换器将其转换回模拟信号。

整个过程中,涉及到数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析等基本技术。

3. DSP的应用领域DSP广泛应用于各个领域,下面列举了一些常见的应用领域:•通信领域:DSP可以用于语音编解码、信号调制解调、通信算法优化等。

•音频处理:DSP在音频处理中具有重要地位,可以用于降噪、音频效果处理、音频识别等。

•图像处理:在数字图像处理中,DSP可以用于图像增强、图像压缩、图像识别等。

•控制系统:DSP可以应用于控制系统中的自适应控制、信号滤波、系统辨识等。

•雷达和遥感:DSP在雷达信号处理和遥感图像处理中有着广泛的应用。

4. DSP的优点DSP相比于传统的模拟信号处理,具有以下几个优点:•灵活性:数字信号处理器可以通过修改算法来适应不同的应用需求,具有更大的灵活性。

•稳定性:数字信号处理器对噪声和干扰具有较好的抗干扰能力,可以保证系统的稳定性。

•可编程性:数字信号处理器可以进行编程,具有易用性和可调节性。

•高精度:通过采样和量化处理,数字信号处理可以实现更高的精度,并且不容易受到模拟信号处理中的漂移和误差的影响。

5. DSP的发展趋势随着科技的不断进步,DSP技术也在不断发展和演进。

以下是一些DSP发展的趋势:•高速和低功耗:随着芯片工艺的进步,DSP芯片可以实现更高的计算速度和更低的功耗。

•集成度提高:随着集成电路技术的发展,DSP芯片的集成度将进一步提高,功能更加强大。

《数字信号处理原理与实践》教学课件1

《数字信号处理原理与实践》教学课件1
前置预滤波器的作用:使输入模拟信号的最高频率限制在一定范围。
A/D变换器:对输入的模拟信号进行抽样、量化和编码,将模拟信号变成为 在时间上和幅 值上均量化离散的信号,即数字信号。
5
3.系统的基本组成与实现
数字信号处理器: 功能:承担数字信号的各种处理工作。 形式:通用计算机、各种数字硬件或软硬件构成 的专用处理器、某个处理软件或软件包。
D/A变换器:将数字信号变成模拟信号。 模拟滤波器滤:滤除不需要的高频分量,输出所需的
模拟信号。
6
4.数字信号处理的实现方法
(1)分类:软件实现、硬件实现和软硬件相结合的实现方法。 (2)软件实现方法:按照信号处理的原理和算法,自行编写程序
或者采用现有程序在通用计算机上实现。特点:灵活、运算 速度较慢。 (3)硬件实现方法:按照具体的要求和算法,设计硬件结构图, 用乘法器、加法器、延时器、存储器、控制器以及输入输出 接口部件实现的一种方法。特点:运算速度快、灵活不够。 (4)软硬件相结合:单片机、通用DSP、专用DSP、各种嵌入 式(FPGA、ARM)等。
(4)数字电视:应用于数字电视系统中的视频压缩和音频压缩。 (5)军事与尖端科技:雷达和声纳信号处理、雷达成像、自适应波束合成、阵列天线信号处理、
导弹制导、全球定位GPS、航天飞船和侦察卫星等。 (6)生物医学工程:心脑电图、超声波、CT扫描、核磁共振和胎儿心音的自适应检测等。 (7)其它领域:地球物理学、音乐制作、消费电子、仪器仪表和自动控制与监测等。
4
3.系统的基本组成与实现
(1)组成
xa (t)
前置预
滤波器
A/D x(n) 数字信号 y(n) D/A
变换器
处理器
变换器
模拟

数字信号处理器原理及应用PPT全套课件

数字信号处理器原理及应用PPT全套课件

(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。
实时性
高频信号的处理
可以处理包括微波毫米波乃 按照奈准则的要求, 至光波信号 受S/H、A/D和处理速 度的限制
3、一个硬件系统适用于不同的软件
4、数字信号处理的实现
(1) 在通用的微机上用软件实现。 (2)用单片机来实现。
(3)利用专门用于信号处理的可编程DSP来实现。
(4)利用特殊用途的DSP芯片来实现。 (5)用FPGA开发ASIC芯片实现数字信号处理算法。
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。

数字信号处理-原理实现及应用(高西全-第3版)第1章 时域离散信号和系统

数字信号处理-原理实现及应用(高西全-第3版)第1章 时域离散信号和系统

2020/7/5
信息与通信工程系—数字信号处理
14
时域离散信号的表示
用图形表示
直观
1
0.5
xaT(n)
0
-0.5
-1
-4
-2
0
2
4
6
n
为了醒目,在每一条竖线的顶端加一个小黑点。
2020/7/5
信息与通信工程系—数字信号处理
15
Matlab 语言中的序列表示
t=-0.025:0.001:0.025; xat=0.9*sin(50*pi*t); subplot(2,1,1); plot(t,xat);axis([-0.025,0.03,-1,1]); xlabel('t'); ylabel('xat(t)');
a nun
1 a 0
1 1 O 1
23
4n
2020/7/5
信息与通信工程系—数字信号处理
24
正弦序列
x(n) Asin(nT ) Asin(n )
T 采样间隔 ; 模拟信号的角频率
数字域的数字频率
T 1
x(n)
0
2 /10
-1
-10 -5
0
5 10
n
2020/7/5
信息与通信工程系—数字信号处理
信号的产生、传输和处理需要一定的物理装置,这样 的物理装置常称为系统。
系统的基本作用是对输入信号进行加工和处理,将其
转换为所需要的输出信号。
2020/7/5
信息与通信工程系—数字信号处理
6
1.1 引言
信号、系统数学描述的意义
为了把握信号与系统的特征参数
系统输出的预测

dsp原理及应用做什么的

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原理及应用技术 pdf

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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技术概述
一、信号处理是非功率系统的基本特征 1,信号处理的基本概念。 可对物理系统建立数学模型。这个物理系统的数 学描述,就是物理系统对信号的处理方式描述和 要求。 • • 信号处理的工程定义: 对信号按一定规则进行变换,形成新的信号。 信号处理的数学定义: 对信号按一定规则进行数学变换。
2,电子系统就是一个信号处理系统。 3,信号处理就是一种数学运算。
DSP技术概述
二、信号处理的基本内容 信号处理的基本内容包括: 1,传统意义的信号滤波。 2,波形变换。 3,信号转换。 4,信号合成。 5,信号分离。 6,特征识别。 7,信号提取。 8,信息提取。 严格地说,信号处理并不等于信息处理。信息是驮 载在信号之上的,从信息处理的角度看,首先应 处理信号,然后才是处理信息。因此,信号处理 属于信息处理的一部分。
DSP技术概述
4,算法概念。 • 算法代表了DSP系统的基本结构 • 算法具有健壮性——稳定性、收敛性、收 敛速度、突变性。 • 算法具有目标针对性 5,仿真技术基本概念。 • 参数仿真——研究系统参数的变化条件。 • 电路仿真——器件特性和应用参数研究。 • 系统仿真——系统行为特性研究。
DSP技术概述
投资大 灵活性差 开发周期长
DSP芯片的发展
• 世界上第一个单片 DSP 芯片是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则是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μP D7720是第一个具 有乘法器的商用 DSP 芯片。
DSP技术概述
2,工程应用特点比较。 ASP和DSP技术在工程技术中都有应用。在一般情况下,不可 能单独使用ASP或DSP。 ASP和DSP技术比较: • 信号输入。ASP技术在各种工程信号的输入技术上,有着不 可取代的位置。DSP技术往往都需要有ASP作为前置和后置 技术。 • 性能价格比。一般地说,DSP技术比ASP技术具有更高的性 能价格比。 • 复杂程度。ASP技术的复杂程度远高于DSP技术。 • 知识性。DSP技术需要有新的知识和技术,而由于电子技术 等工程技术的限制,ASP技术往往不需要有新知识。原因是 ASP技术的应用范围有限。 • 软件性。ASP技术几乎不需要有软件参与,而DSP技术则无 法离开软件。 • 集成性。集成性包括系统集成和电路集成两方面。ASP难以 实现系统集成,而从工程技术的角度看,ASP的电路集成成 本和应用性也远不及DSP系统。
为什么要用DSP处理器?
• 当考虑以下方面时,需要处理许多“高”频率的信号

当考虑以下方面时,需要使用GPP处理器:
– 大的存储器 – 高级操作系统
DSP芯片的特点
• 在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法; • 哈佛结构(程序和数据空间分开),可以同时访 问指令和数据; • 片内具有快速RAM,可通过独立的数据总线在 两块中同时访问; • 采用硬件支持低开销或无开销的循环及跳转; • 快速的中断处理和硬件IO; • 具有在单个周期内操作的多个硬件地址产生器; • 可并行执行多个操作; • 流水线结构,使取指、译码和执行等操作可以重 叠执行;
DSP技术概述
三、工程信号处理 • 工程信号处理是指工程实际中所需要的工程信号 处理技术,其中不包括信息处理技术。工程信号 处理的基本内容包括上述8项基本内容。 • 工程信号处理的基本特点是信号对象比较明确, 处理要求与应用领域有关。
DSP技术概述
四、ASP和DSP技术比较 1,ASP和DSP处理技术的区别。 • 实时性。ASP技术属于并行处理技术,因此,具有 天然的实时性好的特点。DSP属于串行处理技术, 因此具有实时性差的特点。 • 频率特性。在处理同样的信号时,ASP需要的频带 宽度一般远小于DSP系统。 • 灵活性。ASP是固定参数系统,系统的灵活性远不 及DSP系统。 • 智能性。目前的ASP技术无法实现智能性。 • 实施性。ASP的实施技术比DSP要复杂的多,所以, DSP系统更易于工程实现。 • 集成性。集成性包括系统集成和电路集成两方面。 ASP难以实现系统集成,而从工程技术的角度看, ASP的电路集成成本和应用性也远不及DSP系统。
课程名称:
数字信号处理器原理及应用
课程简介:
《数字信号处理器原理及应用》是电子信息工程专业的 限选专业课程。 数字信号处理器(Digital Signal Processor,简写: DSP)是专门用于实时实现数字信号处理算法的微处理器, 广泛应用于数字通信、雷达、遥感、声纳、语音合成、图像 处理、测量与控制、高清晰度电视、数字音响、多媒体技术、 地球物理学、生物医学工程、振动工程以及机器人等各个领 域。与传统的微处理器相比,数字信号处理器(DSP)在结 构和原理上有重大差别。 本课程主要介绍有关DSP的基本结构与原理,如:哈佛 结构、多总线结构、流水线结构、多处理单元、特殊DSP指 令、数据寻址方式、程序地址生成方式、双寻址RAM、定时 器、时钟发生器、主机接口(HPI)、同步串口(SP)、外 部总线接口、指令系统、自举加载器等。同时,介绍DSP的 开发工具、软件和硬件设计、典型算法的设计与实现。
二、内容 1,TMS320C54XX数字信号处理器 结构原理、软硬件设计与调试 2,ADSP-218X数字信号处理器 结构原理
TMS320C54X系列数字信号处 理器结构、原理及应用
第一章综述
主要内容
• • • • • • • • • • • • 1. 什么是DSP? 2. 为什么要数字化? 3. DSP系统的特点 4. 哪些是典型的DSP运算法则? 5. 什么是实时系统? 6. 为什么要用DSP处理器? 7. DSP芯片的特点 8. DSP芯片的分类 9. DSP芯片的发展 10. DSP的应用领域 11. DSP的选择 12. DSP系统的设计过程
例子:
– 线性相位的有限长单位冲激响应滤波器
– 自适应滤波器
为什么要数字化?
• 模拟信号处理过程是利用模拟元件来完 成的,例如:
–电阻器 –电容器 –电感器
由元件、温度、电压变化、机械振动等 引起的内部容限的变化会显著地影响模 拟电路的效果。
为什么要数字化?
• 用DSP便于:
–改变应用程序 –更正应用程序 –更新应用程序
• 另外DSP可减少:
–噪音敏感度 –芯片造价 –程序调试时间 –功率损耗
为什么不数字化?
• 高频率信号因为以下两个原因不能进行 数字化处理:
–模数转换器(ADC)不能在高频下工作 –应用程序会因为太复杂而不能实时工作
DSP系统的特点
DSP系统是以数字信号处理为基础的,因 此具有数字系统的全部优点: • 接口方便。DSP系统与其他以现代数字技术 为基础的系统或设备都是相互兼容的,因此, 它与其他数字系统接口以实现某种功能是很 方便的; • 编程方便。DSP系统中的可编程DSP芯片可 使设计人员在开发过程中灵活方便地对软件 进行修改和升级;
总成绩=平时作业+课外实践+考勤+期末考试 平时作业:完成规定的作业。 课外实践:完成规定的设计报告。 考勤:缺勤三次以上,无此项成绩。 期末考试:
教材和参考书:
教材: 戴明帧、周建江编 《TMS320C54X DSP结构、原理及应用》北京 航空航天大学,2001年 参考书: Andrew Bateman、Iain PatersonStephens著 《DSP算法、应用与设计》 机械工业出版社2003年
Cycle 5
DSP芯片的分类
• 定点DSP芯片:精度、动态范围中等、功耗 低、造价低; • 浮点DSP芯片:高精度、宽动态范围、较高 的功耗、较高的造价; • 专用型DSP芯片:用ASIC技术设计的DSP
优点 缺点
• • • • • •
高速 占用硅片面积小 功耗低 可靠性高 噪声小 整机成本低
• • •
3,基本硬件技术。 • DSP器件系统 • 单片机系统 • PLD器件系统 • 单板机系统 • PC机系统 • 嵌入式系统
实践环节与内容或辅助学习活动:
对DSP的典型算法进行编程并调试。主要内容:
波形产生、波形调制、频率变换、滤波器设计、 频谱分析等。 以上内容可选择其中一个,在课后完成。
成绩考评方式:
哪些是典型的DSP运算法则?
• 在大部分的DSP运算法则中,积之和 (SOP)是个关键要素
为什么要用DSP处理器?
• 为什么不用一个通用处理器(General Purpose Processor ,GPP)例如奔 腾处理器,来代替一个DSP处理器?
– 一个奔腾和一个DSP处理器的功耗各是多 少? – 一个奔腾和一个DSP处理器的造价各是多 少? – 奔腾是如何计算SOP的?

DSP处理器对于处理乘法和加法操作是最 优化的: 乘法和加法在硬件里是在一周期内完成的 例子: 无符号的 4位数乘法
Hardware
1011 x 1110 10011010
硬件 vs. 微码 乘法
Microcode
1011 x 1110 0000 1011. 1011.. 1011... 10011010 Cycle Cycle Cycle Cycle 1 2 3 4
数字信号处理系统简化框图
下图是数字信号处理系统的简化框图。此系统先将模拟 信号变换为数字信号,经过DSP芯片做数字信号处理后, 再变换成模拟信号输出。
输入
抗混叠 滤波 A/D
DSP 芯片 D/A
平滑 滤波
输出
为什么要数字化?
• 数字信号处理技术非常的强大,而有时 候用模拟信号处理技术要达到相似的性 能是很困难的(在模拟信号处理技术也 能够处理的情况下)。
什么是DSP?
• Digital Signal Processing DSP (数字信号处理)
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