dsp
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基于dsp的线路应用
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。
目录
DSP微处理器
DSP技术的应用
DSP发展轨迹
DSP未来发展
Windows系统DSP
文件扩展名：DSP
磷酸氢二钠：DSP
交货进度计划：DSP
dsp单身派
DSP舞团
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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微处理器（芯片）一般具有如下主要特点：
（1）在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法；
（2）程序和数据空间分开，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I/O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，使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。
当然，与通用微处理器相比，DSP微处理器（芯片）的其他通用功能相对较弱些。
DSP优点：
对元件值的容限不敏感，受温度、环境等外部参与影响小；
容易实现集成；VLSI
可以分时复用，共享处理器；
方便调整处理器的系数实现自适应滤波；
可实现模拟处理不能实现的功能：线性相位、多抽样率处理、级联、易于存储等；
可用于频率非常低的信号。
DSP缺点：
需要模数转换；
受采样频率的限制，处理频率范围有限；
数字系统由耗电的有源器件构成，没有无源设备可靠。
但是其优点远远超过缺点。
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DSP技术的应用
语音处理：语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、语音邮件、语音储存等。
图像/图形：二维和三维图形处理、图像压缩与传输、图像识别、动画、机器人视觉、多媒体、电子地图、图像增强等。
军事；保密通信、雷达处理、声呐处理、导航、全球定位、跳频电台、搜索和反搜索等。
仪器仪表：频谱分析、函数发生、数据采集、地震处理等。
自动控制：控制、深空作业、自动驾驶、机器人控制、磁盘控制等。
医疗：助听、超声设备、诊断工具、病人监护、心电图等。
家用电器：数字音响、数字电视、可视电话、音乐合成、音调控制、玩具与游戏等。
生物医学信号处理举例：
CT机示例
CT机示例CT：计算机X射线断层摄影装置。（其中发明头颅CT英国EMI公司的豪斯
菲尔德获诺贝尔奖。）
CA T:计算机X射线空间重建装置。出现全身扫描，心脏活动立体图形，脑肿瘤异物，人体躯干图像重建。
心电图分析。
基于DSP的智能视频监控系统
传统的视频监视系统是简单的非智能闭路电视（CCTV）系统，其缺点十分明显。这样的系统或者需要安保人员实时监视画面以捕捉关键事件，或者需要在事后对视频记录进行回放并进行人工分析。耗时耗力，成本高而效率低。近几年，DSP在智能视频监控系统方面
的应用不断完善，正在逐渐取代传统的模拟非智能系统。
iSuppli公司2006年的一份分析报告曾指出，IP视频监控系统市场到2010年将增长近十倍。IP监控的创新技术之一是“智能摄像机”，它拥有强大的数字信号处理器，能探测威胁并触发自动响应。可见，DSP芯片是智能监控的核心。
基于DSP的语音实时变速系统
在外语多媒体教学中，要求对语速进行快慢控制，以适应不同程度学生的需求。然而，传统的语音变速产品往往在教师改变语速的同时，也改变了原说话者的语调，不能达到教学的真正目的。因此，语音变速系统应当具备调整语速的同时，还需要保证原说话者语调保持不变的特点。基于DSP（TMS320C5409）的语音实时变速系统能够任意调整语音语速，达到外语多媒体教学的需求。
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DSP发展轨迹
DSP产业在约40年的历程中经历了三个阶段：第一阶段，DSP意味着数字信号处理，并作为一个新的理论体系广为流行。随着这个时代的成熟，DSP进入了发展的第二阶段，在这个阶段，DSP代表数字信号处理器，这些DSP器件使我们生活的许多方面都发生了巨大的变化。接下来又催生了第三阶段，这是一个赋能(enablement)的时期，我们将看到DSP 理论和DSP架构都被嵌入到SoC类产品中。” 第一阶段，DSP意味着数字信号处理。80年代开始了第二个阶段，DSP从概念走向了产品，TMS32010所实现的出色性能和特性备受业界关注。方进先生在一篇文章中提到，新兴的DSP业务同时也承担着巨大的风险，究竟向哪里拓展是生死攸关的问题。当设计师努力使DSP处理器每MIPS成本降到了适合于商用的低于10美元范围时，DSP在军事、工业和商业应用中不断获得成功。到1991年，TI 推出价格可与16位微处理器不相上下的DSP芯片，首次实现批量单价低于5美元，但所能提供的性能却是其5至10倍。到90年代，多家公司跻身DSP领域与TI进行市场竞争。TI首家提供可定制DSP——cDSP，cDSP 基于内核DSP的设计可使DSP具有更高的系统集成度，大加速了产品的上市时间。同时，TI瞄准DSP电子市场上成长速度最快的领域。到90年代中期，这种可编程的DSP器件已广泛应用于数据通信、海量存储、语音处理、汽车电子、消费类音频和视频产品等等，其中最为辉煌的成就是在数字蜂窝电话中的成功。这时，DSP业务也一跃成为TI最大的业务，这个阶段DSP每MIPS的价格已降到10美分到1美元的范围。21世纪DSP发展进入第三个阶段，市场竞争更加激烈，TI及时调整DSP发展战略全局规划，并以全面的产品规划和完善的解决方案，加之全新的开发理念，深化产业化进程。成就这一进展的前提就是DSP每MIPS价格目标已设定为几个美分或更低。
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DSP未来发展
１、数字信号处理器的内核结构进一步改善，多通道结构和单指令多重数据(SIMD)、特大指令字组(VLIM)将
ADSP产品
在新的高性能处理器中将占主导地位，如Analog Devices的ADSP-2116x。
ADSP产品
２、DSP 和微处理器的融合：
微处理器是低成本的，主要执行智能定向控制任务的通用处理器能很好执行智能控制任务，但是数字信号处理功能很差。而DSP的功能正好与之相反。在许多应用中均需要同时具有智能控制和数字信号处理两种功能，如数字蜂窝电话就需要监测和声音处理功能。因此，
把DSP和微处理器结合起来，用单一芯片的处理器实现这两种功能，将加速个人通信机、智能电话、无线网络产品的开发，同时简化设计，减小PCB体积，降低功耗和整个系统的成本。例如，有多个处理器的Motorola公司的DSP5665x，有协处理器功能的Massan公司FILU-200，把MCU功能扩展成DSP和MCU功能的TI公司的TMS320C27xx以及Hitachi 公司的SH-DSP，都是DSP和MCU融合在一起的产品。互联网和多媒体的应用需要将进一步加速这一融合过程。
3、DSP 和高档CPU的融合：
大多数高档GPP如Pentium 和PowerPC都是SIMD指令组的超标量结构，速度很快。LSI Logic 公司的LSI401Z采用高档CPU的分支预示和动态缓冲技术，结构规范，利于编程，不用担心指令排队，使得性能大幅度提高。Intel公司涉足数字信号处理器领域将会加速这种融合。
4、DSP 和SOC的融合：
SOC
SOCSOC(System-On-Chip)是指把一个系统集成在一块芯片上。这个系统包
括DSP 和系统接口软件等。比如Virata公司购买了LSI Logic公司的ZSP400处理器内核使用许可证，将其与系统软件如USB、10BASET、以太网、UART、GPIO、HDLC等一起集成在芯片上，应用在xDSL上，得到了很好的经济效益。因此，SOC芯片近几年销售很好，由1998年的1.6亿片猛增至1999年的3.45亿片。1999年，约39%的SOC产品应用于通讯系统。今后几年，SOC将以每年31%的平均速度增长，到2004年将达到13亿片。毋庸置疑，SOC将成为市场中越来越耀眼的明星。
5、DSP 和FPGA的融合：
FPGA是现场编程门阵列器件。它和DSP集成在一块芯片上，可实现宽带信号处理，大大提高信号处理速度。据报道，Xilinx 公司的Virtex-II FPGA对快速傅立叶变换(FFT)的处理可提高30倍以上。它的芯片中有自由的FPGA可供编程。Xilinx公司开发出一种称作Turbo卷积编译码器的高性能内核。设计者可以在FPGA中集成一个
WCDMA无线基站
或多个Turbo内核，它支持多路大数据流，以满足第三代(3G)WCDMA无线基站和手机的需要，同时大大
WCDMA无线基站节省开
发时间，使功能的增加或性能的改善非常容易。因此在无线通信、多媒体等领域将有广泛应用。
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Windows系统DSP
DSP概述[转] 默认分类2006-11-12 12:12:12 阅读44 评论1 字号：大中小订阅 引言： DSP（digital singnal processor）是一种微处理器，它接收模拟信号，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。DSP最突出的两大特色是强大数据处理能力和高运行速度，加上具有可编程性，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，有业内人士预言，DSP将是未来集成电路中发展最快的 电子产品，并成为电子产品更新换代的决定因素。 DSP的发展历程： 在DSP出现之前，MPU（微处理器）承担着数字信号处理的任务，但它的处理速度较低，无法满足高速实时的要求。70年代时， DSP的理论和算法基础被提出。但当时DSP仅仅局限于在教科书，即使是研制出来的DSP系统也是由分立组件组成的，其应用领域仅限于军事、航空航大部门。 到了20世纪60年代，计算机和信息技术的飞速发展为DSP提供了长足进步的机会。1982年美国德州仪器公司（TI公司）生产出了第一代数字信号处理器（DSP）TMS320C10，这种DSP器件采用微米工艺NMOS技术制作，虽功耗和尺寸稍大，但运算速度却是MPU的几十倍，这种数字信号处理器一面世就在 语音合成和编码解码器中得到了广泛应用。 接下来，随着CMOS技术的进步与发展，第二代基于CMOS工艺的DSP芯片应运而生，其存储容量和运算速度成倍提高，成为语音处理、图像硬件处理技术的基础。80年代后期，第三代DSP芯片问世，运算速度得到进一步提高，这使其应用范围逐步扩大到了通信和计算机领域。 90年代是DSP发展的重要时期，在这段时间第四代和第五代DSP器件相继出现。目前的DSP属于第五代产品，与第四代相比，第五代DSP系统集成度更高，它已经成功地将DSP芯核及外围组件综合集成在单一芯片上。这种高集成度的DSP芯片在通信、计算机领域大行其道，近年来已经逐渐渗透到人们日常消 费领域，前景十分看好。 2 特点及优势: 图示为一个典型的DSP系统。图中的输入信号可以有各种各样的形式，例如，它可以是麦克风输出的语音信号或是电话线来的已调数据信号，也可以是编码后在数字链路上传输或存储在计算机里的摄像机图像信 号等。 输入信号进行带限滤波和抽样后，进行A/D（Analog to Digital）变换将信号变换成数字比特流。根据奈奎斯特抽样定理，为保证信息不丢失，抽样频率至少必须是输入带限信号最高频率的2倍。 DSP芯片的输入是A/D变换后得到的以抽样形式表示的数字信号，它对输入的数字信号进行某种形式的处理，如进行一系列的乘累加操作（MAC）。数字处理是DSP的关键，这与其他系统（如电话交换系统）有很大的不同，因为在交换系统中，处理器进行路由选择，它并不对输入数据进行修改。因此虽然两者都是实时系统，但两者的实时约束条件却差异很大。最后，经过处理后的数字样值再经D/A（Digital to Analog）变换转换为模拟样值，之后再进行内插和平滑滤波就可得到连续的模拟波形。 上面的DSP系统模型是一个典型模型，并非所有的DSP系统都必须具有模型中的所有部件。例如语音识别系统在输出端并不是连续的波形，而是识别结果，如数字、文字等；有些输入信号本身就是数字信号（如 CD：Compact Disk），因此就不必进行模数变换了。
数字信号处理的应用与发展趋势 作者：王欢 天津大学信息学院电信三班 摘要： 数字信号处理是应用于广泛领域的新兴学科，也是电子工业领域发展最为迅速的技术之一。本文就数字信号处理的方法、发展历史、优缺点、现代社会的应用领域以及发展前景五个方面进行了简明扼要的阐述。 关键词： 数字信号处理发展历史灵活稳定应用广泛发展前景 数字信号处理的简介 1.1、什么是数字信号处理 数字信号处理简称DSP，英文全名是Digital Signal Processing。 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。 DSP系统的基本模型如下： 数字信号处理是一门涉及许多学科且广泛应用于许多领域的新兴学科。它以众多的学科为理论基础，所涉及范围及其广泛。例如，在数学领域、微积分、概率统计、随即过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具；同时与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等学科也密切相关。近年来的一些新兴学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都是与数字信号处理密不可分的。数字信号处理可以说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门新兴学科的理论基础。 1.2、数字信号系统的发展过程 数字信号处理技术的发展经历了三个阶段。 70 年代DSP 是基于数字滤波和快速傅里叶变换的经典数字信号处理, 其系统由分立的小规模集成电路组成, 或在通用计算机上编程来实现DSP 处理功能, 当时受到计算机速度和存储量的限制,一般只能脱机处理, 主要在医疗电子、生物电子、应用地球物理等低频信号处理方面获得应用。 80 年代DSP 有了快速发展, 理论和技术进入到以快速傅里叶变换(FFT) 为主体的现代信号处理阶段, 出现了有可编程能力的通用数字信号处理芯片, 例如美国德州仪器公司(TI公司) 的TMS32010 芯片, 在全世界推广应用, 在雷达、语音通信、地震等领域获得应用, 但芯片价格较贵, 还不能进 入消费领域应用。 90 年代DSP 技术的飞速发展十分惊人, 理论和技术发展到以非线性谱估计为代表的更先进的信号处理阶段, 能够用高速的DSP 处理技术提取更深层的信息, 硬件采用更高速的DSP 芯片, 能实时地完成巨大的计算量, 以TI 公司推出的TMS320C6X 芯片为例, 片内有两个高速乘法器、6 个加法器, 能以200MHZ 频率完成8 段32 位指令操作, 每秒可以完成16 亿次操作, 并且利用成熟的微电子工艺批量生产,使单个芯片成本得以降低。并推出了C2X 、C3X 、C5X 、C6X不同应用范围的系列, 新一代的DSP 芯片在移动通信、数字电视和消费电子领域得到广泛应用, 数字化的产品性能价 格比得到很大提高, 占有巨大的市场。 1.3、数字信号处理的特点
DSP概述 1.1 引言 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。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。 数字信号处理的实现方法一般有以下几种： (1) 在通用的计算机（如PC机）上用软件（如Fortran、C语言）实现； (2) 在通用计算机系统中加上专用的加速处理机实现； (3) 用通用的单片机（如MCS-51、96系列等）实现，这种方法可用于一些不太复杂的数字信号处理，如数字控制等； (4) 用通用的可编程DSP芯片实现。与单片机相比，DSP芯片具有更加适合于数字信号处理的软件和硬件资源，可用于复杂的数字信号处理算法； (5) 用专用的DSP芯片实现。在一些特殊的场合，要求的信号处理速度极高，用通用
数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。 简介 简单地说，数字信号处理就是用数值计算的方式对信号进行加工的理论和技术，它的英文原名叫digital signal processing，简称DSP。另外DSP也是digital signal processor的简称，即数字信号处理器，它是集成专用计算机的一种芯片，只有一枚硬币那么大。有时人们也将DSP看作是一门应用技术，称为DSP 技术与应用。 《数字信号处理》这门课介绍的是：将事物的运动变化转变为一串数字，并用计算的方法从中提取有用的信息，以满足我们实际应用的需求。 本定义来自《数字信号处理》杨毅明著，由机械工业出版社2012年发行。 特征和分类 信号(signal)是信息的物理体现形式，或是传递信息的函数，而信息则是信号的具体内容。 模拟信号(analog signal)：指时间连续、幅度连续的信号。 数字信号(digital signal)：时间和幅度上都是离散(量化)的信号。 数字信号可用一序列的数表示，而每个数又可表示为二制码的形式，适合计算机处理。 一维(1-D)信号: 一个自变量的函数。 二维(2-D)信号: 两个自变量的函数。 多维(M-D)信号: 多个自变量的函数。 系统：处理信号的物理设备。或者说，凡是能将信号加以变换以达到人们要求的各种设备。模拟系统与数字系统。 信号处理的内容：滤波、变换、检测、谱分析、估计、压缩、识别等一系列的加工处理。 多数科学和工程中遇到的是模拟信号。以前都是研究模拟信号处理的理论和实现。 模拟信号处理缺点：难以做到高精度，受环境影响较大，可靠性差，且不灵活等。数字系统的优点：体积小、功耗低、精度高、可靠性高、灵活性大、易于大规模集成、可进行二维与多维处理 随着大规模集成电路以及数字计算机的飞速发展，加之从60年代末以来数字信号处理理论和技术的成熟和完善，用数字方法来处理信号，即数字信号处理，已逐渐取代模拟信号处理。 随着信息时代、数字世界的到来，数字信号处理已成为一门极其重要的学科和技术领域。 数字信号处理器 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，其主要应用是实时快速地实现各种数字信号处理算法。根据数字信号处理的要求，DSP芯片一般具有如下主要特点： （1）在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法；
Title: Hard Core DSP – What it is and how to make it happen Author: Lynn Patterson Title: VP Product Development Date: 6/11/98 OVERVIEW In recent years Digital Signal Processing technology has been applied to a variety of types of processing applications. Generally these can be classified as non-real time, soft real-time and hard-core real-time applications. Non real-time DSP refers to applications where the huge FLOP capacity of the DSP is put to work on historical data. The data was collected and archived for processing at a later time. The data is stored on some type of mass storage media and job processed in a compute center. Some examples are seismic evaluation, image enhancement and intelligent signal extraction applications. Soft real-time DSP refers to applications where data arrives to the system from a “sensor” as it is sampled, an algorithm is applied to that data and results are posted. This process repeats continuously. In a “soft” system, the processing node may not be able to fully process all data without some tuning of the system. This on-the-fly adjustment can be implemented in several ways. 1. The data source can be throttled – that is there is some handshaking mechanism from the processing back to the source that triggers the source to slow the rate at which it delivers data to the system for processing. 2. The system employs the elasticity in the system buffers to hold the additional data samples over the steady state rate. Essentially, one or several blocks of data are queued up while one block requires longer for processing than the time line alotted . The ability to allow for oversized buffering space is typically difficult and typically the worst case scenario can not be accounted for. 3. Data is dropped. If the processing node can not accept the samples or block of samples, it is dropped and is not retrievable. 4. Additional processing nodes are applied to the data stream. This requires the system to have a real-time dynamic architecture. 5. The algorithm applied to the data adjusts to require a reduced processing load under peak conditions. Depending on the nature of the adjustment, this may or may not differentiate an application as soft or hard real-time. In all of these cases the “performance” of the system may vary over time but the system does not fail. Consider the case ff the system throttles itself, the overall performance drops since the system does not run at full speed. For the case of elastic buffers, dropped data may ultimately result if the processing can not “catch up”. Therefore, for cases 2 and 3, if data is dropped, the algorithm has a reduced set of data to work on and it should be expected that the quality of the result is decreased. The fourth case is rarely possible in real-time systems. However, if the system did accommodate this, it is reasonable to assume that the additional processing is taken from another system task and the overall performance of the system is reduced due to that. The final case also implies a decrease in the quality of the result since a reduced algorithm was implemented. Consider an example of an image inspection system, if throttling is implemented, the full algorithm is applied but the rate of inspection for the system is decreased and hence the performance of the product. If data is dropped, less frames are averaged and the quality of the image is reduced. I will assume additional processors can not be employed as this is an
数字信号处理（Digital Signal Processing） 课程编号：01115161 课程性质：专业方向任选课 开设学期及学时分配：第六期；每学期64学时 适用专业及层次：电子信息工程本科 先行课程：《数字电子技术》、《信号与系统》 后继课程：无 课程目的、内容与要求： 本课程是信息工程本科专业必修课，它是在学生学完了高等数学、概率论、线性代数、复变函数、信号与系统等课程后，进一步为学习专业知识打基础的课程。本课程将通过讲课、练习使学生建立“数字信号处理”的基本概念，掌握数字信号处理基本分析方法和分析工具，为从事通信、信息或信号处理等方面的研究工作打下基础。 教材：吴镇扬编，《数字信号处理》，高等教育出版社，2004年9月第一版。 推荐参考书： 1. 姚天任,江太辉编，《数字信号处理》（第二版），华中科技大学出版社，2000年版。 2. 程佩青著，《数字信号处理教程》（第二版），清华大学出版社出版，2001年版。 3. 丁玉美,高西全编著，《数字信号处理》，西安电子科技大学出版社，2001年版。 4. 胡广书编，《数字信号处理——理论、算法与实现》，清华大学出版社，2004年版。 授课教师： 1.主讲教师要具有中级及以上专业技术职称和硕士研究生及以上学历。 2.能履行教师职责，爱岗敬业，为人师表，具有良好的师德教风和较高的业务水平。 3.本课程要求教师应具备数据结构与算法设计、编译原理和软件工程等方面的理论基础，熟悉傅立叶变换（FFT）与数字滤波器并具备分析和运用MATLAB编程能力。 教学与实验设施： 本课程在多媒体教室开展，多媒体要满足课程教学需要，能同时运行office的课件和MATLAB软件。 教学方法与手段： 本课程教学方法要灵活，可用多媒体课件与板书相结合的教学形式，有些内容可以通过实物或图片演示。教学要充分发挥学生主体性，与学生建立起平等、民主和对话的师生关系，培养学生发现问题、分析问题、解决问题的能力和探究意识，使学生掌握本课程的核心内容外，指导学生对相关外延知识的获取能力。 课程考核与评价： 本课程的考核应该包括平时成绩、期末考试和期中成绩3个部分，实行百分制。其中平时成绩可以通过个人作业、学习态度、到课率及小组讨论等方式进行评定，期末考试可以采用开卷或闭卷形式，重点考查学生对数字信号处理的基本概念、基本理论、基本方法的理解和掌握程度。
第 2 章TMS320C6000 DSP 芯片概述 本章介绍了TI公司是DSP芯片和DSP芯片的命名规则，并着重介绍了TMS320DM642的器件特性及总体原理框图。本章的知识要点为理解TMS320DM6 4的原理框图构成，本章 建议安排 2 个课时进行学习。 2.1 DSP 芯片概述 随着信息技术的高速发展，数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）的应用 范围越来越广，普及率越来越高。DSP的应用领域主要包括：图形图像领域（如图形变换、 图像压缩、图像传输、图像增强、图像识别等）、自动化控制领域（如导航和定位、振动分析、磁盘驱动、激光打印、机器人控制等）、消费电力领域（如智能玩具、扫描仪、机顶盒、VCD/DVD 可视电话、传真机等）、电子通信领域（如蜂窝电话、IP电话、无线调制解调器、数字语音嵌入等）、语音处理领域（如语音综合、语音增强、语音识别、语音编码等）、工 业应用领域（如数字控制、机器人技术、在线监控等）、仪器仪表领域（如数字滤波器、函数发生器、瞬时分析仪、频谱分析仪、数据采集仪器等）、医疗器械领域（如诊断设备、助听器、病情监控器、心电图设备、超声设备等）、军事领域（如导弹制导、导航、雷达、保密通信等）。因此，DSP 在当今电子通信类产品中起到了不可或缺的作用。 2.1.1 主要类型 DSP 芯片主要分为以下两大类： （1）专用DSP芯片。这类芯片被设计和加工成独立的电路模块，只能完成功能单一的任 务，它们的使用场合比较特殊，通常应用于高速信号处理环境中，如执行FFT运算、数值 滤波运算、卷积运算等，专用DSP芯片通过硬件逻辑实现信号处理算法，而不是采用内部 编程的方法，这种机制保证了专用DSP芯片的执行效率、提高了其运算速度，专用DSP芯 片在应用中无须程序设计。只要根据其功能设计外围电路即可。 （2）通用可编程数字信号处理器（Programmable Digital Signal Processor）。这类芯片通过嵌入内部的程序来调用自身的硬件资源，使用起来更加灵活，应用领域也更加广泛。 狭义上讲DSP是一种“更高”级别的单片机，它有着和单片机类似的输入输出引脚、定时器、计数器、外设接口、数据地址总线等，两者在功能组织方面存在着很多类似之处。DSP 和单片机在应用领城中也有重叠的区域，比如二者均可以用在自动控制、信号处理和通信等领域，它们在这些领域中所起的作用．扮演的角色也类似。但是，从深层次上分析，DSP和单片机之间又存在本质上的不同，表现为以下几个方面。 硬件资源方面的不同之处 DSP具有较高的主频，DSP主频一般为几百兆赫，单片机的主频通常为几兆赫到几十兆赫，DSP主频远远高于单片机主频，DSP和单片机在主频上的差异决定了两者在处理数据 速度上的巨大差距。在硬件结构方面，DSP具有更多的数据总线和地址总线，并行处理数
单位代码01 学号070110105 分类号 密级 文献翻译 数字信号处理的简单论述 院（系）名称信息工程学院 专业名称通信工程 学生姓名徐治明 指导教师赵春雨 2011年 4 月 5 日
英文译文 数字信号处理的简单论述 冈萨雷斯（美国） 一、数字信号处理的概述 数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。 数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。 数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。 数字信号处理的核心算法是离散傅立叶变换(DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅立叶变换(FFT)，FFT的出现大大减少了DFT的运算量，使实时的数字信号处理成为可能、极大促进了该学科的发展。 世界上三大DSP芯片生产商:1.德克萨斯仪器公司(TI) 2.模拟器件公司(ADI) 3.摩托罗拉公司(Motorola).这三家公司几乎垄断了通用DSP芯片市场。 数字信号处理的经典书籍是麻省理工学院奥本海姆编著的《Discrete Time Signal Processing》，有中译本《离散时间信号处理》由西安交通大学出版。现在是第二版。 二、特征和分类 信号(signal)是一种物理体现，或是传递信息的函数。而信息是信号的具体内容。 模拟信号(analog signal)：指时间连续、幅度连续的信号。 数字信号(digital signal)：时间和幅度上都是离散(量化)的信号。 数字信号可用一序列的数表示，而每个数又可表示为二制码的形式，适合计算机处理。 一维(1-D)信号: 一个自变量的函数。
1 引言 2 DSP 微处理器 3 DSP 技术的应用 4 DSP 发展轨迹 5 DSP 未来发展 1 引言 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。 2 DSP 微处理器 DSP (digital signal processo )是一种独特的微处理器，是以数字信号来处 转换为 0 或 1 的数字信号， 再 删除、强化，并在其他系统芯片中 把数字数据解译回模拟 它不仅具有可编程性， 而且其实时运行速度可达每秒数以 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 技术概 述 理大量信息的器件。 其工作原理是接收模拟信号, 对数字信号进行修改、 数据或实际环境格式。 千万条复杂指令程序,
DSP 微处理器(芯片)一般具有如下主要特点： ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法；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通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问; 具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持；快速的中断处理和硬件I/O 支持; 具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器; 可以并行执行多个操作;
DSP课程设计 计算机与信息工程学院 通信工程产业班 李盛 一、基本DSP硬件系统设计 硬件任务设计概述 要求： 1、基本DSP硬件系统以TMS320C54x系列为核心处理器，包括最小系统、存 储器扩展、显示器、键盘、AD、DA等电路模块； 2、硬件设计画出主要芯片及电路模块之间的连接即可，重点考查电路模块方 案设计与系统地址分配； 3、设计方案以电路示意图为主，辅以必要的文字说明。 总体方案设计 本次硬件电路大体如下 TMS320C54x 模块电路原理图设计 1，电源模块 C54X数字信号处理器电源包括内核电源和外部接口电源，其外部接口电
源为3.3V，内部则根据型号不同而采用了不同的电压。由于C54X处理器大多应用于低功耗场合，因此电源电路的设计需要注意电源的转换效率和电路的复杂程度，而高效率的DC-DC转换电路就十分适合这种应用。 TPS54110能够提供1.5A的连续电流输出，其输出电压可调，低电压输出范围覆盖0.9~3.3V,能够较好地满足C54X处理器的供电要求，具体内容如下图： 2，时钟电路模块 任何工作都按时间顺序。用于产生时间的电路就是时钟电路。实时时钟电路DS1302是一种具有涓细电流充电能力的电路，主要特点是采用串行数据传输，可为掉电保护电源提供可编程的充电功能，并且可以关闭充电功能。采用普通32.768KHz晶振。 3，JTAG仿真模块 JTAG仿真器 4，复位电路模块 在系统上电过程中，如果电源电压还没有不稳定，这时DSP进入工作状态可能造成不可预知的后果，甚至造成硬件的损坏，因此有必要在系统中加入上电复位电路，上电复位电路的作用可以保证上电可靠，并在需要时实现手工复位。 5，数码管电路模块 一共12个引脚，8个段选。从上面左边第一排开始，按顺时针顺序依次往下遍历所有引脚。 6，SRAM:IS61LV6416模块 如图，电路SRAM中的借口与DSP芯片借口相连接构成电路系统。 硬件设计结果与分析 利用protel分别完成了电源电路，时钟电路，复位电路等外设电路的绘制，完成了最小系统的schematic原理图，并生成了PCB图，PCB板及3D效果图。 电路原理图
3．稳态信号检测的数字信号处理方法 3.1引言 数字信号处理方法被广泛用于稳态信号的检测，而在电力系统中稳态信号的分析主要是针对电网谐波。电网谐波可分为整次谐波、间谐波和分次谐波。针对电网谐波有不同的谐波分析算法。目前对于稳态信号检测的数字信号处理的方法主要有Fourier 变换(DFT,FFT),经典谱分析，基于加窗和频谱校正的谐波分析，现代谱分析等。 3.2 Fourier 变换 3.2.1 简介 离散傅里叶变换(DFT)是为适应计算机傅里叶变换而引出的。对信号x(t)进行傅里叶变换或逆傅里叶变换运算时，无论在时域或在频域都需要进行包括(－∞，＋∞)区间的积分运算，而若在计算机上实现这一运算，则必须做到把连续信号改造为离散数据，把计算范围收缩到一个有限区间。DFT 在信号的分析处理中起着非常重要的作用，因为DFT 能将信号的时域特性变换为频域特性，时域和频域特性的相互转换不仅在理论和形式上非常方便，而且其数值实现已有FFT 算法和软件可供使用. 3.2.2 DFT 变换 一个连续的周期函数)(t x p 可以表示成指数形式的傅里叶级数，即 (3-1) 其中傅里叶级数的复系数是 ?+-=1001)(1 1T t t kt j p K dt e t x T X ω (3-2) 从这两式出发推导出周期序列的离散傅里叶级数(DFS)如下： ??? ????==∑∑-=--=nk N j p N k p p nk N j p N n e k X N n x k X e n x ππ21021 0)(1)()()( （3－3） 在DFS 变换对的表达式(3-3)中，由于)(n x p 和)(k X p 都是以N 为周期的，在求出它们的0到N-1个点的数值后，只要以其主值区间序列进行周期延拓即可求出其余各点数值，因此在实际计算DFS 时，只要计算出0到N-1点即可。如果把有限长序列看作是周期序列的主值区间序列，那么利用DFS 计算周期序列的一个周期也就是算出了有限长序列。为此引用变换对。 ∑+∞-∞== k kt j k p e X t x 1)(ω
绪论 绪论部分概括性地介绍了数字信号处理的基本概念，实现方法，特点，以及涉及的理论、实现技术与应用这四个方面。 信号类别： 1.连续信号（模拟信号） 2.时域离散 ，其幅度取连续变量，时间取离散值 3.幅度离散信号，其时间变量取连续值，幅度取离散值 4.数字信号，幅度和时间都取离散值 数字信号处理的四个方面可以抽象成两大方面的问题：（1）数字信号处理的研究对象（2）数字信号处理的一般过程。 1. 数字信号处理的研究对象 研究用数字信号或符号的序列来表示信号并用数字的方法处理这些序列，从而得到需要的信号形式。 2. 数字信号处理的一般过程（注：数字信号处理技术相对于模拟信号处理技术存在诸多优点，所以对于 模拟信号，往往通过采样和编码形成数字信号，再采用数字信号处理技术进行处理） 1）信号处理过程（不妨假设待处理信号为模拟信号） ()()A/DC D/AC a a t t y x ???→??→??→??→??→???→ 预滤波数字信号处理平滑滤波 ()a x t ：模拟信号输入 预滤波：目的是限制带宽（一般使用低通滤波器） ○ 1采样：将信号在时间上离散化 A/DC ：模/数转换??→○2量化：将信号在幅度上离散化（量化中幅度值=采样幅度值） ○ 3编码：将幅度值表示成二进制位（条件2s c f f ≥） 数字信号处理：对信号进行运算处理 D/AC ：数/模转换（一般用采样保持电路实现：台阶状连续时间信号→在采样时刻幅度发生跳变 ） 平滑滤波：滤除信号中高频成分（低通滤波器），使信号变得平滑 ()y a t ：输入信号经过处理后的输出信号 有处理过程可见数字信号处理的特点： 1）灵活性 2）高精度和高稳定性 3）便于大规模集成 4）可以实现模拟系统无法实现的诸多功能 最后对信号处理的发展的肯定和展望 第一章 时域离散信号和时域离散系统
数字信号处理的发展与应用 随着我国信息化技术的不断发展，数字信号处理的发展也取得了一定的成效。文章将主要对数字信号处理技术的发展历程进行介绍与分析，并对数字信号处理技术在社会生活中的应用状况进行调查与介绍，最后对数字信号处理技术的未来进行了预测与展望。 标签：数字信号处理；发展历程；应用 随着互联网技术在世界范围内的普及，各国的电子信息化技术均取得了不同程度的发展。在这样的背景下，数字信号处理技术的发展也可谓是日新月异，在社会生活的大部分领域中都得到了广泛的应用，人们的生活已经离不开数字信号处理技术。文章将主要对数字信号处理技术的发展历程进行调查与介绍，并对数字信号处理技术在社会领域中的应用进行分析。 1 数字信号处理技术的发展历程 数字信号处理技术主要是指通过利用数字信号芯片，对信号进行分析与处理的技术。它因为具有处理速度快、营运灵活，测量结果准确和极强的抗干扰能力等优点，因此替代了传统的模拟信号处理技术而被人们广泛应用[1]。数字信号处理技术主要经过了三个阶段的发展，下面将对数字信号处理技术的这三个发展阶段进行介绍与梳理。 上世纪六、七十年代，数字信号处理技术的概念被人们提出，一些科学家也开始致力于对这项技术的研究，数字信号处理技术并不能独立进行对信号的处理，而要借助于计算机来实现对数字信号的编程，发展十分缓慢，而且对信号处理的效果也不是十分令人满意。 上世纪八十年代，世界上第一台数字信号处理器在美国诞生，数字信号处理技术的发展由此开始。这种具有编程能力的数字信号处理芯片，自从问世之日起就获得了人们的推崇，在全世界范围内的语音通信、雷达、和医疗、图像处理等领域中广泛应用。 到了上世纪的九十年代，数字信号处理技术取得了日新月异式的飞速发展，不但数字信号理论的发展更为先进，数字信号处理技术的发展也取得了重大进展，已经能够在非线性图谱中进行应用，而且对信号分析处理的能力也更为强大，不仅速度快、精度高、可以进行更为复杂的运算，在对信号处理的深度上也取得了良好的进展，并且数字处理技术的应用范围也更为广泛，在移动信息、数字电视和先进的电子领域取得了巨大的发展空间。 2 数字信号处理技术在社会中的应用 数字信号处理技术为社会各领域中信号的处理带来了变革，影响到了社会生
第2章TMS320C6000 DSP芯片概述 本章介绍了TI公司是DSP芯片和DSP芯片的命名规则，并着重介绍了TMS320DM642的器件特性及总体原理框图。本章的知识要点为理解TMS320DM642的原理框图构成，本章建议安排2个课时进行学习。 DSP芯片概述 随着信息技术的高速发展，数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)的应用范围越来越广，普及率越来越高。DSP的应用领域主要包括：图形图像领域（如图形变换、图像压缩、图像传输、图像增强、图像识别等）、自动化控制领域（如导航和定位、振动分析、磁盘驱动、激光打印、机器人控制等）、消费电力领域（如智能玩具、扫描仪、机顶盒、VCD/DVD、可视电话、传真机等）、电子通信领域（如蜂窝电话、IP电话、无线调制解调器、数字语音嵌入等）、语音处理领域（如语音综合、语音增强、语音识别、语音编码等）、工业应用领域（如数字控制、机器人技术、在线监控等）、仪器仪表领域（如数字滤波器、函数发生器、瞬时分析仪、频谱分析仪、数据采集仪器等）、医疗器械领域（如诊断设备、助听器、病情监控器、心电图设备、超声设备等）、军事领域（如导弹制导、导航、雷达、保密通信等）。因此，DSP在当今电子通信类产品中起到了不可或缺的作用。 2.1.1主要类型 DSP芯片主要分为以下两大类： (1)专用DSP芯片。这类芯片被设计和加工成独立的电路模块，只能完成功能单一的任务，它们的使用场合比较特殊，通常应用于高速信号处理环境中，如执行FFT运算、数值滤波运算、卷积运算等，专用DSP芯片通过硬件逻辑实现信号处理算法，而不是采用内部编程的方法，这种机制保证了专用DSP芯片的执行效率、提高了其运算速度，专用DSP芯片在应用中无须程序设计。只要根据其功能设计外围电路即可。 (2)通用可编程数字信号处理器（Programmable Digital Signal Processor)。这类芯片通过嵌入内部的程序来调用自身的硬件资源，使用起来更加灵活，应用领域也更加广泛。 狭义上讲DSP是一种“更高”级别的单片机，它有着和单片机类似的输入输出引脚、定时器、计数器、外设接口、数据地址总线等，两者在功能组织方面存在着很多类似之处。DSP和单片机在应用领城中也有重叠的区域，比如二者均可以用在自动控制、信号处理和通信等领域，它们在这些领域中所起的作用．扮演的角色也类似。但是，从深层次上分析，DSP和单片机之间又存在本质上的不同，表现为以下几个方面。 硬件资源方面的不同之处 DSP具有较高的主频，DSP主频一般为几百兆赫，单片机的主频通常为几兆赫到几十兆赫，DSP主频远远高于单片机主频，DSP和单片机在主频上的差异决定了两者在处理数
dsp 百科名片 基于dsp的线路应用 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。 目录 DSP微处理器 DSP技术的应用 DSP发展轨迹 DSP未来发展 Windows系统DSP 文件扩展名：DSP 磷酸氢二钠：DSP 交货进度计划：DSP dsp单身派 DSP舞团 展开 编辑本段 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微处理器（芯片）一般具有如下主要特点： （1）在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法； （2）程序和数据空间分开，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I/O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，使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。 当然，与通用微处理器相比，DSP微处理器（芯片）的其他通用功能相对较弱些。 DSP优点： 对元件值的容限不敏感，受温度、环境等外部参与影响小； 容易实现集成；VLSI 可以分时复用，共享处理器； 方便调整处理器的系数实现自适应滤波； 可实现模拟处理不能实现的功能：线性相位、多抽样率处理、级联、易于存储等； 可用于频率非常低的信号。 DSP缺点： 需要模数转换； 受采样频率的限制，处理频率范围有限； 数字系统由耗电的有源器件构成，没有无源设备可靠。 但是其优点远远超过缺点。 编辑本段 DSP技术的应用 语音处理：语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、语音邮件、语音储存等。 图像/图形：二维和三维图形处理、图像压缩与传输、图像识别、动画、机器人视觉、多媒体、电子地图、图像增强等。 军事；保密通信、雷达处理、声呐处理、导航、全球定位、跳频电台、搜索和反搜索等。 仪器仪表：频谱分析、函数发生、数据采集、地震处理等。 自动控制：控制、深空作业、自动驾驶、机器人控制、磁盘控制等。 医疗：助听、超声设备、诊断工具、病人监护、心电图等。 家用电器：数字音响、数字电视、可视电话、音乐合成、音调控制、玩具与游戏等。 生物医学信号处理举例： CT机示例 CT机示例CT：计算机X射线断层摄影装置。（其中发明头颅CT英国EMI公司的豪斯 菲尔德获诺贝尔奖。） CA T:计算机X射线空间重建装置。出现全身扫描，心脏活动立体图形，脑肿瘤异物，人体躯干图像重建。 心电图分析。 基于DSP的智能视频监控系统 传统的视频监视系统是简单的非智能闭路电视（CCTV）系统，其缺点十分明显。这样的系统或者需要安保人员实时监视画面以捕捉关键事件，或者需要在事后对视频记录进行回放并进行人工分析。耗时耗力，成本高而效率低。近几年，DSP在智能视频监控系统方面