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dsp功能数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP），是指通过数值计算来处理数字信号的一种技术。
通常，DSP应用在音频和视频信号处理、通信系统、雷达、图像处理以及生物医学工程等领域。
DSP具有以下主要功能：1. 信号滤波：滤波是DSP最基本的功能之一。
通过滤波，可以去除信号中的噪声和干扰，提高信号的质量。
常用的滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
2. 时域和频域分析：时域分析是指对信号在时间上的特性进行分析，常用的时域分析方法有傅里叶变换、自相关和互相关等。
频域分析是指对信号在频率上的特性进行分析，常用的频域分析方法有傅里叶变换、功率谱密度和频谱分析等。
3. 信号合成和分解：信号合成是指将多个信号进行组合，形成一个新的信号。
信号分解是指将一个信号进行分解，得到它的各个组成部分。
常用的信号合成和分解方法有线性加权叠加、小波变换和快速傅里叶变换等。
4. 时延和相位校正：在通信系统中，信号传输过程中会产生时延和相位偏移等问题。
DSP可以对信号进行时延和相位校正，使得信号恢复正常。
5. 信号压缩和解压缩：由于数字信号占用存储空间较大，为了节省存储空间和方便传输，需要对信号进行压缩。
DSP可以对信号进行压缩和解压缩，常用的信号压缩方法有离散余弦变换、小波变换和熵编码等。
6. 信号识别和分类：DSP可以对信号进行识别和分类，常用的方法有模式匹配、统计分析和机器学习等。
7. 实时性处理：DSP的另一个重要功能是实时性处理。
实时性处理是指在规定的时间内对信号进行处理，并及时给出结果。
常用的实时处理方法有滑动窗口技术、快速算法和并行处理等。
8. 音频和视频编解码：在多媒体应用中，DSP经常用于音频和视频的编解码。
编解码是将音频和视频信号转换为数字信号的过程，使得信号可以被存储、传输和播放。
总而言之，DSP具有信号滤波、时域和频域分析、信号合成和分解、时延和相位校正、信号压缩和解压缩、信号识别和分类、实时性处理以及音频和视频编解码等多种功能，广泛应用于各个领域，为人们的生活和工作带来了许多便利。
dsp知识点总结一、DSP基础知识1. 信号的概念信号是指用来传输信息的载体，它可以是声音、图像、视频、数据等各种形式。
信号可以分为模拟信号和数字信号两种形式。
在DSP中，我们主要研究数字信号的处理方法。
2. 采样和量化采样是指将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的过程。
量化是指将信号的幅度离散化为一系列离散的取值。
采样和量化是数字信号处理的基础，它们决定了数字信号的质量和准确度。
3. 傅里叶变换傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，它可以将信号的频率分量分解出来，从而可以对信号进行频域分析和处理。
傅里叶变换在DSP中有着广泛的应用，比如滤波器设计、频谱分析等。
4. 信号处理系统信号处理系统是指用来处理信号的系统，它包括信号采集、滤波、变换、编解码、存储等各种功能。
DSP技术主要用于设计和实现各种类型的信号处理系统。
二、数字滤波技术1. FIR滤波器FIR滤波器是一种具有有限长冲激响应的滤波器，它的特点是结构简单、稳定性好、易于设计。
FIR滤波器在数字信号处理中有着广泛的应用，比如音频处理、图像处理等。
2. IIR滤波器IIR滤波器是一种具有无限长冲激响应的滤波器，它的特点是频率选择性好、相位延迟小。
IIR滤波器在数字信号处理中也有着重要的应用，比如通信系统、控制系统等。
3. 数字滤波器设计数字滤波器的设计是数字信号处理的重要内容之一，它包括频域设计、时域设计、优化设计等各种方法。
数字滤波器设计的目标是满足给定的频率响应要求，并且具有良好的稳定性和性能。
4. 自适应滤波自适应滤波是指根据输入信号的特性自动调整滤波器参数的一种方法，它可以有效地抑制噪声、增强信号等。
自适应滤波在通信系统、雷达系统等领域有着重要的应用。
三、数字信号处理技术1. 数字信号处理器数字信号处理器（DSP）是一种专门用于数字信号处理的特定硬件，它具有高速运算、低功耗、灵活性好等特点。
DSP广泛应用于通信、音频、图像等领域，是数字信号处理技术的核心。
DSP技术在音频处理中的应用方法音频处理是指通过对音频信号进行一系列的算法处理，以改善音频的质量、增强音频效果或实现特定的音频功能。
在音频处理中，数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）技术起到了重要的作用。
本文将介绍DSP技术在音频处理中的应用方法。
首先，DSP技术可以应用在音频的滤波中。
滤波是指通过增强或减弱特定频率分量，改变音频信号的频谱特性。
在音频处理中常用的滤波方法有低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
通过DSP 技术，可以实现数字滤波器的设计和实现，对音频信号进行强大的滤波处理，以满足特定需求。
其次，DSP技术在音频降噪中有广泛应用。
在现实环境中，音频信号常常受到环境噪声的影响，降低了音频的质量和清晰度。
通过DSP技术，可以提取噪声信号的特征并对其进行适当处理，从而实现降噪效果。
常用的降噪方法包括自适应滤波、频域滤波和子带滤波等。
这些方法都可以通过DSP技术在音频处理中得到有效应用。
此外，DSP技术还可以用于音频增益控制。
音频增益控制是指对音频信号的增益进行自动或手动调节，以保持音频的合理音量范围。
通过DSP技术，可以实现自动增益控制（AGC）和动态范围压缩（DRC）等算法，使音频信号在不同场景下表现出恰当的音量水平，提高用户体验。
此外，DSP技术还常被应用于音频编解码方面。
由于音频文件通常具有较大的数据量，为了减小文件大小并方便数据传输，需要对音频信号进行编码。
常见的音频编解码算法有MP3、AAC等。
通过DSP技术，可以实现高效的音频编解码算法，提高音频信号的压缩比和保真度。
此外，DSP技术还可以在音频效果处理中发挥重要作用。
音频效果处理是指通过对音频信号进行算法处理，使其表现出特定的声音效果。
常见的音频效果处理包括均衡器、混响、合唱、失真等。
通过DSP技术，可以实现这些效果处理算法，并在实时或离线的音频处理中得到应用。
最后，DSP技术在音频处理中的应用还包括音频识别和音频分析。
DSP_入门教程DSP（Digital Signal Processing）是数字信号处理的缩写，它是利用数字技术对信号进行处理的一种方法。
在现代工程中，DSP技术广泛应用于各种领域，如音频处理、图像处理、通信系统等。
下面将为大家介绍DSP的基本概念和入门教程。
首先，我们来了解一下什么是数字信号处理（DSP）。
数字信号是指连续信号经过采样和量化处理后得到的离散数值序列，而数字信号处理就是在这个离散序列上进行一系列数学运算和算法处理的过程。
DSP可以通过数字滤波、傅里叶变换、时域分析等方法对信号进行处理，使其具备滤波、降噪、压缩等功能。
要学习DSP，首先需要了解一些基本概念。
首先是采样和量化。
采样是指将连续信号在时间上进行离散化，即以一定的时间间隔对信号进行观测，得到一系列的采样值。
量化是指将采样得到的连续幅度值转换为离散幅度值的过程。
采样和量化是将连续信号转换为离散信号的关键步骤。
接下来是数字滤波。
数字滤波是指在离散时域或频域上进行滤波操作。
常见的数字滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
数字滤波可以用于信号去噪、提取感兴趣的频率成分、改善信号质量等。
另外，我们还需要了解一些基本的数学运算和算法。
傅里叶变换是一种重要的信号处理方法，可以将时域信号转换为频域信号，从而分析信号的频谱特性。
在DSP中，快速傅里叶变换（FFT）是一种常用的算法，可用于高效计算傅里叶变换。
此外，数字信号处理还涉及到一些常见的算法，如卷积、相关、自相关、互相关等。
这些算法可以用于信号的滤波、特征提取、模式识别等任务。
要学习DSP，可以首先通过学习相关的数学知识打好基础。
掌握离散数学、线性代数、复变函数等基本概念，对于理解和应用DSP技术非常重要。
其次，可以学习一些基本的DSP算法和工具。
如学习使用MATLAB软件进行信号处理，掌握常用的DSP函数和工具箱，进行信号的滤波、频谱分析等操作。
另外，可以学习一些经典的DSP案例和应用。
数字信号处理（DSP）市场发展现状引言数字信号处理（DSP）是一种通过数学和算法处理模拟信号的技术。
随着技术的不断进步，DSP在各个领域的应用越来越广泛。
本文将介绍数字信号处理市场目前的发展现状。
1. 市场规模和趋势数字信号处理市场近年来持续稳步增长，预计将在未来几年内保持较高的增长率。
根据市场研究机构的报道，数字信号处理市场规模预计将在2025年达到XXX亿美元。
这一增长趋势主要受到以下几个因素的推动：1.1 技术进步随着科技的进步，数字信号处理技术不断完善，处理速度和性能得到显著提升。
新的算法和芯片设计使得DSP在音频处理、图像处理、通信等领域具有广泛的应用前景，进一步推动了市场的增长。
1.2 通信领域需求增加随着5G技术的推广和大数据的快速发展，对于高效的信号处理算法和芯片设计的需求也越来越大。
数字信号处理在通信网络的编解码、信道估计和信号调制等方面起着至关重要的作用，因此在通信领域具有巨大的市场潜力。
1.3 智能设备的普及智能手机、智能音箱和智能家居设备等智能设备的普及也推动了数字信号处理市场的增长。
数字信号处理技术可以提供高质量的音频和图像处理功能，为智能设备带来更好的用户体验，因此在智能设备领域有着广泛的应用需求。
2. 应用领域分析数字信号处理在众多领域都有广泛的应用，以下是几个重要的应用领域：2.1 音频处理音频处理是数字信号处理的重要应用领域之一。
数字信号处理技术可以通过消除噪音、增强音频信号的清晰度和音质等方式，提供高质量的音频处理效果。
在音乐产业、语音识别和语音通信等方面都有着广泛的应用。
2.2 图像处理数字信号处理在图像处理方面也有着重要的应用。
通过数字信号处理技术，可以对图像进行去噪、增强和压缩等处理，使得图像质量得到改善。
在医学影像、视频监控和图像识别等领域都有着广泛的应用。
2.3 通信通信领域是数字信号处理的重要应用领域之一。
DSP在通信网络中的编解码、信道估计和信号调制等方面发挥着重要作用。
DSP技术知识要点(电信)CHAP11、冯、诺依曼结构和哈佛结构的特点冯、诺依曼结构：该结构采用单存储空间，即程序指令和数据共用一个存储空间，使用单一的地址和数据总线，取指令和取操作数都是通过一条总线分时进行。
当进行高速运算时，不但不能同时进行取指令和取操作数，而且还会造成数据传输通道的瓶颈现象，其工作速度较慢。
哈佛结构：该结构采用双存储空间，程序存储器和数据存储器分开，有各自独立的程序总线和数据总线，可独立编址和独立访问，可对程序和数据进行独立传输，使取指令操作、指令执行操作、数据吞吐并行完成，大大地提高了数据处理能力和指令的执行速度，非常适合于实时的数字信号处理。
2、DSP芯片的特点（为何适合数据密集型应用）采用哈佛结构；采用多总线结构；采用流水线技术；配有专用的硬件乘法-累加器；快速的指令周期3、定点DSP芯片和浮点DSP芯片的区别及应用特点若数据以定点格式工作的——定点DSP芯片。
若数据以浮点格式工作的——浮点DSP芯片。
浮点DSP芯片，精度高、动态范围大，产品相对较少，复杂成本高。
但不必考虑溢出的问题。
用在精度要求较高的场合。
4、定点DSP的表示（Qm.n，精度和范围与m、n的关系）及其格式转换（1）数的总字长：m+n+11位符号位：最高位是符号位，0代表正数，1代表负数m表示数的2的补码的整数部分的位数n表示数的2的补码的小数部分的位数正数：补码=原码负数：补码=原码取反＋1（2）m越小，n就越大，则数值范围越小，但精度越高；m越大，n就越小，则数值范围越大，但精度越低。
（3）十进制转换成Qm.n形式:先将数乘以2^n 变成整数，再将整数转换成相应的Qm.n形式不同Qm.n形式之间的转换:不同Qm.n形式的数进行加减运算时，通常将动态范围小的数据格式转换成动态范围大的数据格式。
即n大的数据格式向n小的数据格式转换。
方法：将n 大的数向右移相差的位数，这时原数低位被移出，高位则进行符号扩展。
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工作原理DSP（数字信号处理）工作原理是一种通过对数字信号进行算法处理来实现信号处理的技术。
它主要应用于实时信号处理、通信系统、音频处理、图象处理等领域。
下面将详细介绍DSP工作原理的相关内容。
1. 数字信号处理概述数字信号处理是一种将连续时间信号转换为离散时间信号，并对其进行数字运算和处理的技术。
它通过采样、量化和编码等步骤将连续时间信号转换为离散时间信号，然后利用数字算法对离散时间信号进行处理。
2. DSP芯片的组成和功能DSP芯片是实现数字信号处理的核心组件。
它通常由一块数字信号处理器、存储器、外设接口等组成。
数字信号处理器是DSP芯片的核心，它具有高性能的算术运算单元和控制单元，能够高效地执行各种数字信号处理算法。
3. DSP工作流程DSP的工作流程主要包括信号采集、数字信号处理和信号重构三个步骤。
3.1 信号采集信号采集是将摹拟信号转换为数字信号的过程。
通常使用模数转换器（ADC）将摹拟信号进行采样和量化，然后将其转换为数字信号。
采样率决定了信号的频率范围，量化位数决定了信号的精度。
3.2 数字信号处理数字信号处理是对采集到的数字信号进行算法处理的过程。
它主要包括滤波、变换、编码、解码、压缩等处理步骤。
滤波可以去除信号中的噪声和干扰，变换可以将信号从时域转换到频域或者从频域转换到时域，编码可以将信号进行压缩和编码，解码可以将压缩和编码后的信号进行解码和恢复，压缩可以减少信号的数据量。
3.3 信号重构信号重构是将数字信号转换为摹拟信号的过程。
通常使用数模转换器（DAC）将数字信号进行重构和滤波，然后将其转换为摹拟信号。
重构过程中需要注意采样定理，以保证信号的完整性和准确性。
4. DSP应用领域DSP技术在各个领域都有广泛的应用。
4.1 实时信号处理DSP可以对实时信号进行快速处理，常见的应用包括音频处理、视频处理、雷达信号处理等。
4.2 通信系统DSP在通信系统中可以实现调制解调、信号编解码、信道均衡、自适应滤波等功能，提高通信质量和系统性能。
dsp原理及应用技术 pdf
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。
福建农林大学计算机与信息学院信息工程类实验报告课程名称：DSP技术姓名：系：电子信息工程专业：电子信息工程年级：2010学号：指导教师：谢秀娟职称：讲师2013年11月21日实验项目列表福建农林大学计算机与信息学院信息工程类实验报告系：电子信息工程专业：电子信息工程年级： 10 姓名：学号：实验课程： DSP实验室号：田C513 实验设备号： 17 实验时间： 2013-10-18 指导教师签字：成绩：C6000实验一汇编语言、体系结构和CCS1．实验目的和要求1．熟悉DSP软件开发环境CCS的使用。
2．熟悉CCS中的C语言编程。
3．了解C6000DSP的汇编语言。
2．主要仪器设备（实验用的软硬件环境）安装了CCS2.0的计算机，采用simulator配置文件sim6201_simulator.cfg。
3．操作方法与实验步骤1、配置CCS打开桌面程序“Setup CCS 2 ('C6000)”，采用simulator配置文件sim6201_simulator.cfg，配置完成后保存。
2、实验内容1操作步骤：（2）打开CCS：①打双击桌面程序：Setup CCS 2 ('C6000)，配置CCS，选C6xxx；②配置好后，打开桌面程序：CCS 2 ('C6000)；（3）打开工程文件：①把文件夹tutorial\sim62xx\hello1拷贝到myproject下；②单击菜单Project->Open，打开hello.pjt，选择支持库rts6200.lib （4）编译程序：菜单Project->build或rebuild（5）加载程序：菜单File->Load Program，选择Debug下的.out文件装入目标板（6）go main：菜单Debug->go main，执行到main()处暂停（7）执行程序：Debug->Run4．实验内容及实验数据记录1．新建一个project，把tutorial\sim62xx\hello1的文件添加进去，完成其功能。
练习CCS的基本操作：加载程序、go main、执行程序、设置断点、单步执行、观察变量、观察存储器、测试函数执行的CLK、混合代码显示。
2．打开tutorial\sim62xx\volume1的项目文件，完成图形方式观察变量、设置探点、GEL控制变量、FILE IO、动画显示输入输出的功能。
然后单步执行load.asm，观察C代码调用、寄存器的变化、测试函数执行时间、如何循环和返回C代码。
3．解释如何在C6201上实现32bit int乘32bit int, 结果是32 bit int 的过程：在刚才的hello1中设置3个全局变量int a = 0x10008; int b = 56; int c;在main函数中执行语句 c = a * b; build后加载执行程序, 混合代码显示 c = a*b对应的汇编代码，解释之。
5．实验程序或实验数据处理与分析1、配置CCS2、练习CCS的基本操作1）打开工程2）编译工程，加载程序2）编译工程，编译通过后加载.out文件3）单步运行，调试程序4）设置断点5）观察变量6）观察存储器7）测试函数clk的执行2、volume1实验结果3、编写乘法函数及其结果6．质疑、建议、问题讨论1）打开工程时若程序没有自动的加载需要的库文件，则就要手动查找到需要的库文件，并添加至工程中。
否则，后面的实验就会报错。
2）每次运行完程序后需要重新加载程序，否则报错。
福建农林大学计算机与信息学院信息工程类实验报告系：电子信息工程专业：电子信息工程年级： 10 姓名：学号：实验课程： DSP实验室号：田C513 实验设备号： 17 实验时间： 2013-10-25 指导教师签字：成绩：C6000实验二 C6000流水线和C运行时环境1．实验目的和要求1.熟悉DSP软件开发环境CCS的使用。
2.熟悉C6000中的C运行时环境。
2．主要仪器设备（实验用的软硬件环境）安装了CCS2.0的计算机，采用simulator配置文件sim6201_simulator.cfg。
3．操作方法与实验步骤1）打开ccs6000的C运行时的环境；2）双击桌面程序Setup CCS2(6000),配置CCS，选择C6xxx；3）配置好后，打开桌面程序CCS2（6000）；4）把文件夹tutorial\sim62xx\hello1拷贝到myproject下；5）单击菜单project->open,打开open.pjt,选择文件库rts6200.lib；6）将汇编代码段加到hello.asm，再在hello.c中加入汇编子函数的C语言程序，进行编译、加载生成.out文件，执行产生结果。
4．实验内容及实验数据记录采用simulator配置文件sim6201_simulator.cfg1． Hello1中添加1个C文件sop_c.c ，该文件是一个乘法累加的子函数sop_c (short * a, short * x, int * y, int n)，然后在main函数中调用。
不选择任何优化选项。
用混合代码显示，在汇编层次执行sop_c子函数，观察调用、执行和返回的过程。
2．用汇编语言实现两个数组a(n)和x(n)的乘法累加功能。
汇编文件名为：sop_asm.asm，主函数C中调用格式：int sop_asm(short * a, short * x, int n)。
5．实验程序或实验数据处理与分析1）往hell1中添加sop_c的c文件2）在主函数中进行添加的部分如下3）运行结果如下4）往hell1中添加sop_asm的汇编文件5）主函数中添加的部分如下6）运行结果如下7）调试过程6．质疑、建议、问题讨论本次通过实验，学会了如何在CCS软件中使用C语言以及汇编语言进行简单的函数编写以及调试运行，同时也注意到了在CCS软件中，使用汇编和平常所使用的变化还是有些许细微的变化的，我们要密切注意这些变化减少，以尽量的减少不必要的错误。
福建农林大学计算机与信息学院信息工程类实验报告系：电子信息工程专业：电子信息工程年级： 10 姓名：学号：实验课程： DSP实验室号：田C513 实验设备号： 17 实验时间： 2013-11-01 指导教师签字：成绩：C6000实验三 C6000代码优化1．实验目的和要求1.熟悉DSP软件开发环境CCS的使用。
2.掌握CCS中的C语言编程。
3.熟悉C6000DSP的代码优化过程。
2．主要仪器设备（实验用的软硬件环境）安装了CCS2.0的计算机，采用simulator配置文件sim6201_simulator.cfg。
3．操作方法与实验步骤1）打开ccs6000的C运行时的环境；2）双击桌面程序Setup CCS2(6000),配置CCS，选择C6xxx；3）配置好后，打开桌面程序CCS2（6000）；4）把文件夹tutorial\sim62xx\hello1拷贝到myproject下；5）单击菜单project->open,打开open.pjt,选择文件库rts6200.lib；6）将汇编代码段加到hello.asm，再在hello.c中加入汇编子函数的C语言程序，进行编译、加载生成.out文件，执行产生结果。
4．实验内容及实验数据记录1．采用simulator配置文件sim6201_simulator.cfg，写手工优化的sop_asm.asm程序：在实验二的基础上实现16bit数组的乘法累加的函数，并手工优化和采用软件流水优化。
要求：(1)使用LDW和MPY,MPYH指令；对于C64可以使用扩展乘法指令。
(2)画出相关图和模迭代间隔表。
2．（选做）写一个汇编语言子函数Mul32to64(unsigned int a, unsigned int b, void * p_64int)，实现32bit*32bit 64bit的无符号整型数据的乘法；3．（选做）采用simulator配置文件sim6701_simulator.cfg，写一个线形汇编实现的子函数，做复数数组求模，并找出模的最大值的位置和值。
复数的实部和虚部为short，求模的结果为unsigned int。
5．实验程序或实验数据处理与分析1）两种C语言实验及其结果2）线性汇编实验3）汇编实验4）主函数中的调用5）调用结果6．质疑、建议、问题讨论1）汇编函数以及线性汇编函数的编写同C语言的调用一样需要对变量进行初始化，否则得到的是未定义的值。
2）使用global函数进行对全局变量的定义，全局变量的定义中即定义标号，同时还必须位于标号之前，而标号的定义位置应在cproc前。
3）注意不要进行重定义，要清楚知道哪些变量是函数传递的参数，哪些变量是在函数中进行定义使用的。
4）cproc和endproc是成对使用的。
5）所新建的c或sa或asm文件都必须添加到工程中。
6）要注意所编写的是汇编还是反汇编，同时要注意他们保存文件名的区别，否则编译报错。
福建农林大学计算机与信息学院信息工程类实验报告系：电子信息工程专业：电子信息工程年级： 10 姓名：学号：实验课程： DSP实验室号：田C513 实验设备号： 17 实验时间： 2013-11-08 指导教师签字：成绩：实验四利用BIOS创建工程及性能分析1．实验目的和要求1）通过创建基于DSP/BIOS的Hello World工程实例，熟悉CCS环境下DSP/BIOS 软件的创建和使用方法。
2）熟悉在CCS环境下对代码的运行效率和性能作出评估的工具和方法。
2．主要仪器设备（实验用的软硬件环境）CCS2.2环境，C64XX Device Simulator3．操作方法与实验步骤第一步：打开已有工程并运行在C:\ti\myprojects目录里面创建hellobios目录。
把C:\ti\tutorial\sim64xx\hello1里的全部文件拷贝到这个新的目录下面。
如果CCS还没有启动，启动CCS环境，Setup里面设置为C64xx Device Simulator。
选择Project->Open，打开这个工程，工程的项目文件目录为：C:\ti\myprojects\hellobios，项目名称是hello.pjt。
若提示以下错误，选择Browse，选择目录：C:\ti\C6000\cgtools\lib\rts6400.lib，打开工程。
编译，运行工程，查看结果，应该是输出hello world字符。
第二步：评测stdio.h中输出函数put()的执行时间（周期数）新建一个Profiler，选择Profiler->Start New Session，名称为MySession，确定。
