FMUSER Bezdrátový přenos videa a zvuku snadnější!

[chráněno e-mailem] WhatsApp + 8618078869184
Jazyk

    DSP úvodní znalosti

     

    Zpracování digitálních signálů
    Jako případovou studii zvažte nejběžnější funkci v digitální doméně: filtrování. Jednoduše řečeno, filtrování znamená zpracování signálu za účelem zlepšení jeho vlastností. Například filtrováním lze ze signálu odstranit šum nebo elektrostatické rušení, čímž se zlepší jeho poměr signálu k šumu. Proč k filtrování signálu používat místo analogového zařízení mikroprocesor? Podívejme se na jeho výhody: výkon analogových filtrů (nebo obecněji analogových obvodů) závisí na faktorech prostředí, jako je teplota. Digitální filtr není v zásadě ovlivněn prostředím.
    Digitální filtrování lze snadno replikovat s velmi malou tolerancí, protože jeho výkon nezávisí na kombinaci zařízení, jejichž výkon se odchýlil od normální hodnoty. Jakmile je analogový filtr vyroben, jeho vlastnosti (například frekvenční rozsah propustného pásma) nelze snadno změnit. Pomocí mikroprocesoru k implementaci digitálního filtru můžete změnit vlastnosti filtru přeprogramováním.


    Porovnání procesorů DSP a univerzálních procesorů
    Zvažte příklad digitálního zpracování signálu, například filtr konečné reakce na impulsy (FIR). V matematickém jazyce je FIR filtr sérií bodových produktů. Vezměte vstup a pořadový vektor, vynásobte mezi koeficientem a posuvným oknem vstupního vzorku a poté sečtěte všechny produkty a vytvořte výstupní vzorek. Podobné operace se v procesu digitálního zpracování signálu opakují ve velkém počtu, takže zařízení k tomu určená musí poskytovat speciální podporu, která přispěla k přemístění DSP zařízení a univerzálních procesorů (GPP):

    1 Podpora intenzivních operací násobení
    GPP není navržen k provádění intenzivních úloh násobení. Dokonce i některé moderní GPP vyžadují několikanásobné instrukční cykly, aby bylo možné znásobení. Procesor DSP používá specializovaný hardware k implementaci multiplikace v jednom cyklu. Procesor DSP také přidává registr akumulátoru pro zpracování součtu více produktů. Registr akumulátoru je obvykle širší než jiné registry a přidávají se další bity zvané výsledné bity, aby se zabránilo přetečení. Současně téměř všechny DSP instrukční sady obsahují explicitní MAC instrukce, aby plně odrážely výhody specializovaného hardwaru pro multi-akumulaci.

    2 paměťová struktura
    GPP tradičně používá von Neumannovu paměťovou strukturu. V této struktuře je pouze jeden paměťový prostor připojen k jádru procesoru prostřednictvím sady sběrnic (adresní sběrnice a datová sběrnice). Normálně dojde k 4 přístupům do paměti pro jedno násobení, které spotřebuje nejméně čtyři instrukční cykly. Většina procesorů DSP používá strukturu Harvard, která rozděluje paměťový prostor na dva pro ukládání programů a dat. K jádru procesoru mají připojeny dvě sady sběrnic, které k nim umožňují současný přístup. Toto uspořádání zdvojnásobuje šířku pásma paměti procesoru a co je důležitější, poskytuje data a pokyny jádru procesoru současně. V tomto uspořádání může DSP realizovat jednocyklové MAC
    návod. Existuje další problém, to znamená, že typický vysoce výkonný GPP ve skutečnosti obsahuje dvě mezipaměti na čipu, jednu pro data a druhou pro instrukce, které jsou přímo připojeny k jádru procesoru, aby se urychlila rychlost přístupu za běhu. Fyzicky vzato je struktura této duální paměti a sběrnice na čipu téměř stejná jako struktura Harvardu. Logicky vzato však mezi nimi stále existují důležité rozdíly.
    GPP používá řídicí logiku k určení, která data a instrukční slova jsou uložena v mezipaměti na čipu, což programátor nespecifikuje (nebo možná ani neví). Naproti tomu DSP používá více pamětí na čipu a několik sad sběrnic, aby zajistil více přístupů k paměti v každém cyklu instrukcí. Při použití DSP musí programátor jasně kontrolovat, která data a pokyny jsou uloženy
    V paměti na čipu. Když programátor píše program, musí zajistit, aby procesor mohl efektivně využívat svou duální sběrnici. Kromě toho procesory DSP téměř nemají datové mezipaměti. Je to proto, že typickými daty DSP je datový proud. Jinými slovy, poté, co procesor DSP vypočítá každý vzorek dat, je vyřazen a téměř nikdy znovu použit.

    3 Nulová horní smyčka
    Pokud rozumíte běžné vlastnosti DSP algoritmů, to znamená, že většina času na zpracování se vynakládá na provádění menších smyček, je snadné pochopit, proč většina DSP má specializovaný hardware pro nulové režijní smyčky. Tzv. Nula-režijní smyčka znamená, že když procesor provede smyčku, nemusí trávit čas kontrolou hodnoty čítače smyčky, podmínka se přenese do horní části smyčky a
    Snižte počitadlo smyčky o 1. Naproti tomu je cyklus GPP implementován pomocí softwaru. Některé vysoce výkonné GPP používají hardware pro predikci přechodu, který téměř dosahuje stejného efektu jako smyčka nulové režie podporovaná hardwarem.

    4 Výpočet s pevným bodem
    Většina procesorů DSP používá výpočty s pevnou řádovou čárkou místo s plovoucí desetinnou čárkou. Ačkoli aplikace DSP musí věnovat velkou pozornost přesnosti čísel, mělo by to být mnohem snazší to udělat s plovoucí desetinnou čárkou, ale pro DSP je také velmi důležitá nízká cena. Stroje s pevnou řádovou čárkou jsou levnější (a rychlejší) než odpovídající stroje s pohyblivou řádovou čárkou. Aby se nepoužil stroj s plovoucí desetinnou čárkou a aby se zajistila přesnost čísel, podporuje procesor DSP výpočet saturace, zaokrouhlování a posun v instrukční sadě i hardwaru.

    5 Speciální režim adresování
    DSP procesory často podporují specializované režimy adresování, které jsou velmi užitečné pro běžné operace a algoritmy zpracování signálu. Například modulové (cyklické) adresování (užitečné pro implementaci zpožďovacích linek digitálních filtrů), bitově obrácené adresování (užitečné pro FFT). Tyto velmi specializované režimy adresování se v GPP často nepoužívají a lze je implementovat pouze pomocí softwaru.

    6 Předpověď času provedení
    Většina aplikací DSP (například mobilní telefony a modemy) jsou aplikace striktně v reálném čase a veškeré zpracování musí být dokončeno ve stanoveném čase. To vyžaduje, aby programátor přesně určil, kolik času zpracování je zapotřebí pro každý vzorek, nebo alespoň kolik času je zapotřebí v nejhorším případě. Pokud plánujete použít nízkonákladový GPP k dokončení úkolu zpracování signálu v reálném čase, předpověď času provedení pravděpodobně nebude problém. Mělo by se stát, že nízkonákladový GPP má relativně přímočarou strukturu a je snazší předvídat čas provedení. Výkon zpracování vyžadovaný většinou aplikací DSP v reálném čase však nelze poskytnout levnými GPP. V tuto chvíli je výhodou DSP oproti vysoce výkonnému GPP to, že i když se používá DSP v mezipaměti, programátor (ne procesor) rozhoduje, které instrukce budou vloženy, takže je snadné určit, zda je instrukce z mezipaměť nebo Číst z paměti. DSP obecně nepoužívá dynamické funkce, jako je predikce větve a provádění inference. Proto je zcela jednoduché předpovědět požadovaný čas spuštění z dané části kódu. To umožňuje programátorovi určit výkonnostní limity čipu.

    7 sada instrukcí DSP s pevným bodem
    Sada instrukcí DSP s pevným bodem je navržena podle dvou cílů:
    Umožněte procesoru dokončit více operací v každém cyklu instrukcí, čímž zvýšíte výpočetní efektivitu každého cyklu instrukcí. Minimalizujte paměťový prostor pro ukládání programů DSP (protože paměť má velký dopad na cenu celého systému, tento problém je zvláště důležitý v nákladově citlivých aplikacích DSP). K dosažení těchto cílů instrukční sada procesoru DSP obvykle umožňuje programátorovi specifikovat několik paralelních operací v rámci jedné instrukce. Například operace MAC je zahrnuta v instrukci, tj. Jeden nebo dva datové pohyby současně. V typickém příkladu obsahuje jedna instrukce všechny operace potřebné v sekci pro výpočet FIR filtru. Tento druh efektivní platby
    Cena je, že jeho sada instrukcí není ani intuitivní, ani snadno použitelná (ve srovnání s instrukční sadou GPP).
    Programy GPP obvykle nezajímá, zda je sada instrukcí procesoru snadno použitelná, protože obvykle používají jazyky na vysoké úrovni, jako je C nebo C ++. Pro programátory DSP jsou bohužel hlavní aplikace DSP napsány v montážním jazyce (alespoň částečně optimalizovaném v montážním jazyce). Existují pro to dva důvody: Za prvé, většina široce používaných jazyků na vysoké úrovni, jako např
    Stejně jako C není vhodný pro popis typických algoritmů DSP. Zadruhé, složitost struktury DSP, jako je více paměťových prostorů, více sběrnic, nepravidelné sady instrukcí a vysoce specializovaný hardware, ztěžuje psaní efektivních překladačů. I když je zdrojový kód C kompilován do kódu sestavy DSP pomocí kompilátoru, optimalizační úloha je stále velmi těžká. Typické aplikace DSP mají mnoho výpočetních požadavků a přísné režijní limity, díky čemuž je optimalizace programu nepostradatelná (alespoň pro nejkritičtější část programu). Klíčovým faktorem při zvažování volby DSP je tedy to, zda existuje dostatek programátorů, kteří se mohou lépe přizpůsobit instrukční sadě DSP procesoru.

    8 Požadavky na vývojové nástroje
    Protože aplikace DSP vyžadují vysoce optimalizovaný kód, většina prodejců DSP poskytuje některé vývojové nástroje, které pomáhají programátorům dokončit jejich optimalizační práci. Například většina výrobců poskytuje nástroje pro simulaci procesoru, které přesně simulují aktivitu procesoru v každém cyklu instrukcí. Ať už jde o zajištění provozu v reálném čase nebo optimalizaci kódu, jedná se o velmi užitečné nástroje. Prodejci GPP takové nástroje obvykle neposkytují, hlavně proto, že programátoři GPP obvykle na této úrovni nepotřebují podrobné informace. Nedostatek simulačních nástrojů přesných pro instruktážní cyklus GPP je velkým problémem, kterému vývojáři aplikací DSP čelí: je téměř nemožné předpovědět počet cyklů vyžadovaných vysoce výkonným GPP pro daný úkol, takže není možné vysvětlit, jak ke zlepšení výkonu kódu.

     

     

     

     

    Seznamu Všechny Otázka

    Přezdívka

    email

    otázky

    Náš další produkt:

    Profesionální balíček vybavení FM rozhlasové stanice

     



     

    Hotelové řešení IPTV

     


      Zadejte e-mail a získejte překvapení

      fmuser.org

      es.fmuser.org
      it.fmuser.org
      fr.fmuser.org
      de.fmuser.org
      af.fmuser.org -> afrikánština
      sq.fmuser.org -> albánština
      ar.fmuser.org -> arabština
      hy.fmuser.org -> Arménský
      az.fmuser.org -> Ázerbájdžánština
      eu.fmuser.org -> baskičtina
      be.fmuser.org -> běloruský
      bg.fmuser.org -> Bulgarian
      ca.fmuser.org -> Katalánština
      zh-CN.fmuser.org -> čínština (zjednodušená)
      zh-TW.fmuser.org -> Čínsky (zjednodušeně)
      hr.fmuser.org -> chorvatština
      cs.fmuser.org -> čeština
      da.fmuser.org -> dánština
      nl.fmuser.org -> Dutch
      et.fmuser.org -> estonština
      tl.fmuser.org -> filipínský
      fi.fmuser.org -> finština
      fr.fmuser.org -> French
      gl.fmuser.org -> galicijština
      ka.fmuser.org -> gruzínština
      de.fmuser.org -> němčina
      el.fmuser.org -> Greek
      ht.fmuser.org -> haitská kreolština
      iw.fmuser.org -> hebrejština
      hi.fmuser.org -> hindština
      hu.fmuser.org -> Hungarian
      is.fmuser.org -> islandština
      id.fmuser.org -> Indonéština
      ga.fmuser.org -> Irština
      it.fmuser.org -> Italian
      ja.fmuser.org -> japonština
      ko.fmuser.org -> korejština
      lv.fmuser.org -> lotyština
      lt.fmuser.org -> Litevština
      mk.fmuser.org -> makedonština
      ms.fmuser.org -> Malajština
      mt.fmuser.org -> maltština
      no.fmuser.org -> Norwegian
      fa.fmuser.org -> perština
      pl.fmuser.org -> polština
      pt.fmuser.org -> portugalština
      ro.fmuser.org -> Rumunština
      ru.fmuser.org -> ruština
      sr.fmuser.org -> srbština
      sk.fmuser.org -> slovenština
      sl.fmuser.org -> Slovinština
      es.fmuser.org -> španělština
      sw.fmuser.org -> svahilština
      sv.fmuser.org -> švédština
      th.fmuser.org -> Thai
      tr.fmuser.org -> turečtina
      uk.fmuser.org -> ukrajinština
      ur.fmuser.org -> urdština
      vi.fmuser.org -> Vietnamská
      cy.fmuser.org -> velština
      yi.fmuser.org -> Jidiš

       
  •  

    FMUSER Bezdrátový přenos videa a zvuku snadnější!

  • KONTAKT

    Adresa:
    Budova č. 305 Room HuiLan No.273 Huanpu Road Guangzhou Čína 510620

    E-mail:
    [chráněno e-mailem]

    Tel / WhatApps:
    +8618078869184

  • Kategorie

  • Newsletter

    PRVNÍ NEBO CELÉ JMÉNO

    E-mail

  • řešení paypal  západní unieBank of China
    E-mail:[chráněno e-mailem]   WhatsApp: +8618078869184 Skype: sky198710021 Chatuj se mnou
    Copyright 2006 2020-Powered By www.fmuser.org

    Kontaktujte nás