嵌入式dsp的原理与开发应用

dsp原理及应用课后习题答案DSP原理及应用课后习题答案一、选择题1. DSP是指数字信号处理的缩写。

它是一种通过对数字信号进行算法处理来实现信号的分析、处理和合成的技术。

2. DSP系统的基本组成包括：输入设备、数字信号处理器、存储器、输出设备。

3. DSP系统的主要应用领域包括：通信、音频处理、图像处理、雷达信号处理等。

4. 在DSP系统中，信号经过A/D转换器转换为数字信号，然后经过数字信号处理器进行算法处理，再通过D/A转换器转换为模拟信号输出。

5. DSP系统的优势包括：灵活性高、可编程性强、抗干扰能力强、体积小、功耗低等。

二、判断题1. DSP系统只能处理数字信号，不能处理模拟信号。

- 错误2. DSP系统的输入设备可以是模拟信号，也可以是数字信号。

- 正确3. DSP系统的存储器主要用于存储算法和数据。

- 正确4. DSP系统的输出设备只能输出数字信号，不能输出模拟信号。

- 错误5. DSP系统的应用领域主要集中在通信和音频处理领域。

- 错误三、简答题1. 请简要介绍DSP系统的工作原理。

DSP系统的工作原理是将输入信号经过A/D转换器转换为数字信号，然后通过数字信号处理器进行算法处理，最后通过D/A转换器将数字信号转换为模拟信号输出。

整个过程中，数字信号处理器根据预设的算法对数字信号进行运算和处理，实现信号的分析、处理和合成。

2. DSP系统相比于传统的模拟信号处理系统有哪些优势？DSP系统相比于传统的模拟信号处理系统具有以下优势：- 灵活性高：DSP系统可以通过改变算法和参数来适应不同的信号处理任务，具有较高的灵活性。

- 可编程性强：DSP系统的处理算法可以通过软件编程来实现，方便修改和升级。

- 抗干扰能力强：DSP系统采用数字信号处理的方式，对于干扰信号具有较强的抑制和抗干扰能力。

- 体积小：DSP系统采用数字集成电路实现，体积相对较小，适合于集成和嵌入式应用。

- 功耗低：DSP系统的功耗相对较低，适合于移动设备和电池供电的应用。

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微处理器。

它通过对数字信号进行采样、量化、变换、滤波等一系列算法操作，实现信号的处理和分析。

DSP广泛应用于通信、音频、图像、雷达、医学等领域，成为现代电子技术中不可或缺的重要组成部分。

一、DSP的基本原理DSP的工作原理主要包括信号采集、数字化、算法处理和数字信号重构四个步骤。

1. 信号采集：DSP通过模数转换器（ADC）将模拟信号转换为数字信号。

模拟信号经过采样后，按照一定的频率进行离散化处理，得到一系列离散的采样点。

2. 数字化：采样得到的离散信号经过量化处理，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。

量化过程中，信号的幅度将被划分为有限个离散级别，每个级别用一个数字表示。

3. 算法处理：DSP通过内部的算法单元对数字信号进行处理。

常见的算法包括滤波、变换、编码、解码、调制、解调等。

这些算法通过对数字信号进行运算，改变信号的频谱、幅度、相位等特性，实现信号的增强、修复、压缩等功能。

4. 数字信号重构：处理后的数字信号通过数模转换器（DAC）转换为模拟信号。

数模转换器将离散的数字信号转换为连续的模拟信号，使得处理后的信号能够在模拟电路中进行进一步的处理或输出。

二、DSP的特点和优势1. 高性能：DSP采用专门的硬件结构和算法，具有高速运算和高精度的特点。

相比于通用微处理器，DSP在数字信号处理方面具有更强的计算能力和处理速度。

2. 灵活性：DSP具有可编程性，可以根据不同的应用需求进行算法的编程和修改。

这使得DSP在不同领域的应用中具有较高的适应性和灵活性。

3. 低功耗：DSP采用专门的架构和优化的算法，能够在处理大量数据的同时保持较低的功耗。

这使得DSP在移动设备、嵌入式系统等对功耗要求较高的场景中具有优势。

4. 实时性：DSP具有快速的响应和处理能力，能够在实时场景下进行高效的信号处理。

这使得DSP在通信、音频、视频等需要实时处理的领域中得到广泛应用。

第一章绪论1.1 DSP的基本原理数字信号处理（简称DSP）是一门涉及多门学科并广泛应用于很多科学和工程领域的新兴学科。

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。

数字信号处理是以众多学科为理论基础,它所涉及的范围极其广泛。

如数学领域中的微积分、概率统计、随机过程、数字分析等都是数字信号处理的基础工具。

它与网络理论、信号与系统、控制理论、通信理论、故障诊断等密切相关。

DSP可以代表数字信号处理技术（Digital SignalProcessing）,也可以代表数字信号处理器（Digital Signal Processor）。

前者是理论和计算方法上的技术,后者是指实现这些技术的通用或专用可编程微处理器芯片。

数字信号处理包括两个方面的内容:1.法的研究 2．数字信号处理的实现数字信号处理（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。

DSP的应用和发展前景课程名称：DSP原理与应用任课教师：所在学院：专业：班级：学生姓名：学号：年月1．引言DSP即为数字信号处理器(Digital Signal Processing)，是在模拟信号变换成数字信号以后进行高速实时处理的专用处理器。

它的工作原理是将现实世界的模拟信号转换成数字信号，再用数学方法处理此信号，得到相应的结果。

自从数字信号处理器(Digital Signal Processor)问世以来，由于它具有高速、灵活、可编程、低功耗和便于接口等特点，已在图形、图像处理，语音、语言处理，通用信号处理，测量分析，通信等领域发挥越来越重要的作用。

随着成本的降低，控制界已对此产生浓厚兴趣，已在不少场合得到成功应用。

DSP数字信号处理器DSP芯片采用了数据总线和程序总线分离的哈佛结构及改进的哈佛结构，较传统处理器的冯诺依曼结构具有更高的指令执行速度。

其处理速度比最快的CPU快10-50倍。

在当今数字化时代背景下，DSP 已成为通信、计算机、消费类电子产品等领域的基础器件，被誉为信息社会革命的“旗手”。

2. DSP的发展历程DSP发展历程大致分为四个阶段：第一阶段是70年代理论先行，第二阶段是80年代产品普及，第三阶段是90年代突飞猛进，第四阶段是21 世纪再创辉煌。

在DSP出现之前数字信号处理只能依靠MPU（微处理器）来完成。

但MPU较低的处理速度无法满足高速实时的要求。

因此，70年代有人提出了DSP的理论和算法基础。

而DSP仅仅停留在教科书上，即便是研制出来的DSP系统也是由分立组件组成的，其应用领域仅局限于军事、航空航大部门。

随着大规模集成电路技术的发展，1982年世界上诞生了首枚DSP芯片。

这种DSP器件采用微米工艺NMOS技术制作，虽功耗和尺寸稍大，但运算速度却比MPU快了几十倍，尤其在语音合成和编码解码器中得到了广泛应用。

DSP芯片的问世标志着DSP应用系统由大型系统向小型化迈进了一大步。

《DSP芯片原理及应用》实验指导书唐山学院信息工程系DSP实验室2008年9月前言一．DSP原理及应用实验的任务数字信号处理实验是数字信号处理理论课程的一部分，它的任务是：1.通过实验进一步了解和掌握数字信号处理的基本理论及算法、数字信号处理的分析方法和设计方法。

2.学习和掌握数字信号处理的仿真和实现技术。

3.提高应用计算机的能力及水平。

二．实验设备DSP原理及应用实验所使用的设备由计算机、CPU板、语音单元、开关量输入输出单元、液晶显示单元、键盘单元、信号扩展单元、CPLD模块单元、模拟信号源、直流电源单元等组成。

其中计算机是CCS软件的运行环境，是程序编辑和调试的重要工具。

语音单元是语音输入和输出模块，主要完成语音信号的采集和回放。

开关量输入输出单元可以对DSP输入或输出开关量。

液晶显示单元可以对运行结果进行文字和图形的显示。

模拟信号源可以产生频率和幅度可调的正弦波、方波、三角波。

直流电源单元可以提供 3.3V、+5V、-12V和+12V 的直流电源。

装有CCS软件计算机与整个实验系统共同构成整个的DSP软、硬件开发环境。

所有的DSP芯片硬件的实验都是在这套实验装置上完成的。

三．对参加实验学生的要求1.阅读实验指导书，复习与实验有关的理论知识，明确实验目的。

2.按实验指导书要求进行程序设计。

3.在实验中注意观察，记录有关数据和图像，并由指导教师复查后才能结束实验。

4.实验后应断电，整理实验台，恢复到实验前的情况。

5.认真写实验报告，按规定格式做出图表、曲线、并分析实验结果。

字迹要清楚，画曲线要用坐标纸，结论要明确。

爱护实验设备，遵守实验室纪律。

目录第一章DSP原理及应用实验 (3)实验一常用指令实验 (3)实验二数据存储实验 (5)实验三I/O实验 (7)实验四定时器实验 (9)实验五外部中断实验 (11)实验六语音采集回放 (14)实验七语音信号的FFT分析 (18)实验八基于语音信号的IIR算法实验 (20)实验九语音信号的FIR算法实验 (23)第二章DSP CPU挂箱介绍 (26)第一节系统概述 (26)第二节54XB开发模板概述 (26)第一章DSP原理及应用实验实验一常用指令实验一．实验目的1.了解DSP开发系统的组成和结构；2.熟悉DSP开发系统的连接；3.熟悉DSP的开发界面，熟悉CCS的用户界面，学会CCS环境下程序编写、调试、编译、装载，学习如何使用观察窗口。

华清远见嵌入式培训官网：/嵌入式系统DSP、ARM之间的技术特点与区别在嵌入式开发领域，ARM是一款非常受欢迎的微处理器，其市场覆盖率极高，DSP则是作为嵌入式开发的协处理器，协助微处理器更好的实现产品功能。

那二者的技术特点以及区别是什么呢？下文就此问题略做了总结。

ARM（Advanced RISC Machines）是微处理器行业的一家知名企业，设计了大量高性能、廉价、耗能低的RISC处理器、相关技术及软件。

ARM架构是面向低预算市场设计的第一款RISC微处理器，基本是32位单片机的行业标准，它提供一系列内核、体系扩展、微处理器和系统芯片方案，四个功能模块可供生产厂商根据不同用户的要求来配置生产。

由于所有产品均采用一个通用的软件体系，所以相同的软件可在所有产品中运行。

目前ARM在手持设备市场占有90以上的份额，可以有效地缩短应用程序开发与测试的时间，也降低了研发费用。

DSP（digital singnal processor）是一种独特的微处理器，有自己的完整指令系统，是以数字信号来处理大量信息的器件。

一个数字信号处理器在一块不大的芯片内包括有控制单元、运算单元、各种寄存器以及一定数量的存储单元等等，在其外围还可以连接若干存储器，并可以与一定数量的外部设备互相通信，有软、硬件的全面功能，本身就是一个微型计算机。

DSP采用的是哈佛设计，即数据总线和地址华清远见嵌入式培训官网：/总线分开，使程序和数据分别存储在两个分开的空间，允许取指令和执行指令完全重叠。

也就是说在执行上一条指令的同时就可取出下一条指令，并进行译码，这大大的提高了微处理器的速度。

另外还允许在程序空间和数据空间之间进行传输，因为增加了器件的灵活性。

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。

dsp原理与开发编程DSP（Digital Signal Processing）是数字信号处理的简称，它是利用数字技术对信号进行处理和分析的一种方法。

它主要应用于音频、图像、视频和通信等领域，能够对这些信号进行滤波、变换、编码、解码、压缩、增强、识别等操作。

DSP的基本原理是将模拟信号转换为数字信号，通过在数字域中进行计算和处理，再将数字信号转换为模拟信号。

这个过程主要包括信号采样、量化、编码、数字滤波、时域和频域分析等步骤。

在DSP的开发编程中，主要使用的编程语言是C/C++和MATLAB。

C/C++是一种通用的编程语言，适用于各种平台和嵌入式系统，它可以实现高效的算法和数据处理。

MATLAB 则是一种高级的数学软件，它提供了丰富的信号处理函数和工具箱，可以方便地进行信号处理和分析。

在DSP的开发编程中，常用的算法和技术包括滤波、快速傅里叶变换（FFT）、信号重构、自适应滤波、波束形成、多通道处理等。

开发人员可以根据具体的应用需求选择合适的算法和技术，并结合相应的编程语言进行实现和调试。

除了基本的信号处理算法和技术外，还可以使用硬件加速技术来提高DSP的性能。

常用的硬件加速技术包括使用FPGA （Field Programmable Gate Array）和ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）等可编程逻辑器件，以及使用GPU （Graphics Processing Unit）等图形处理器。

总之，DSP原理与开发编程是一门涉及信号处理和算法实现的技术，可以应用于多个领域。

通过合理选择算法和技术，并结合相应的编程语言和硬件加速技术，可以实现高效、精确和可靠的数字信号处理。