DSP與數(shù)字信號處理作業(yè)

1、1、什么是DSP？簡述DSPs的特點？簡述DSPs與MCU、FPGA、ARM的區(qū)別？學(xué)習(xí)DSP開發(fā)需要哪些知識？學(xué)習(xí)DSP開發(fā)需要構(gòu)建什么開發(fā)環(huán)境？(15分)答：（1）DSP是Digital Signal Processing(數(shù)字信號處理的理論和方法）的縮寫，同時也是Digital Signal Processor（數(shù)字信號處理的可編程微處理器）的縮寫。通常流過器件的電壓、電流信號都是時間上連續(xù)的模擬信號，可以通過A/D器件對連續(xù)的模擬信號進行采樣，轉(zhuǎn)換成時間上離散的脈沖信號，然后對這些脈沖信號量化、編碼，轉(zhuǎn)化成由0和1構(gòu)成的二進制編碼，也就是常說的數(shù)字信號。DSP能夠?qū)@些數(shù)字信號進行變換

2、、濾波等處理，還可以進行各種各樣復(fù)雜的運算，來實現(xiàn)預(yù)期的目標。（2）DSP既然是特別適合于數(shù)學(xué)信號處理運算的微處理器，那么根據(jù)數(shù)字信號處理的要求，DSP芯片一般具有下面所述的主要特點：1）程序空間和數(shù)據(jù)空間分開，CPU可以同時訪問指令和數(shù)據(jù)；2）在一個指令周期內(nèi)可以完成一次乘法和一次加法運算；3）片內(nèi)具有快速RAM，通?？梢酝ㄟ^獨立的數(shù)據(jù)總線在程序空間和數(shù)據(jù)空間同時訪問；4）具有低開銷和無開銷循環(huán)及跳轉(zhuǎn)的硬件支持；5）具有快速的中斷處理和硬件I/O支持；6）可以并行執(zhí)行多個操作；7）支持流水線操作，使得取址、譯碼和執(zhí)行等操作可以重復(fù)執(zhí)行。（3）DSP采用的是哈佛結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)空間和存儲空間是分開的

3、，通過獨立的數(shù)據(jù)總線在數(shù)據(jù)空間和程序空間同時訪問。而MCU采用的是馮諾依曼結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)空間和存儲空間共用一個存儲器空間，通過一組總線（地址總線和數(shù)據(jù)總線）連接到CPU）。很顯然，在運算處理能力上，MCU不如DSP；但是MCU價格便宜，在對性能要求不是很高的情況下，還是很具有優(yōu)勢的。ARM是Advanced RISC（精簡指令集）Machines的縮寫是面向低運算市場的RISC微處理器。ARM具有比較強的事務(wù)管理功能，適合用來跑跑界面、操作系統(tǒng)等，其優(yōu)勢主要體現(xiàn)在控制方面，像手持設(shè)備90%左右的市場份額均被其占有。而DSP的優(yōu)勢是其強大的數(shù)據(jù)處理能力和較高的運算速度，例如加密/解密、調(diào)制/解調(diào)等。

4、FPGA是Field Programmable Gate Array（現(xiàn)場可編程門陣列）的縮寫，它是在PAL、GAL、PLD等可編程器件的基礎(chǔ)上進一步發(fā)展的產(chǎn)物，是專用集成電路中集成度最高的一種。FPGA采用了邏輯單元陣列LCA（Logical Cell Array）的概念，內(nèi)部包括了可配置邏輯模塊CLB、輸入/輸出模塊IOB、內(nèi)部連線三個部分。用戶可以對FPGA內(nèi)部的邏輯模塊和I/O模塊進行重置配置，已實現(xiàn)用戶自己的邏輯。它還具有靜態(tài)可重復(fù)編程和動態(tài)在系統(tǒng)重構(gòu)的特性，使得硬件的功能可以像軟件一樣通過編程來修改。使用FPGA來開發(fā)數(shù)字電路，可以大大縮短設(shè)計時間，減少PCB面積，提高系統(tǒng)的可靠性

5、；同時FPGA可以用VHDL或Verilog HDL來編程，靈活性強。由于FPGA能夠進行編程、除錯、再編程和重復(fù)操作，因此可以充分地進行設(shè)計開發(fā)和驗證。當電路有少量改動時，更能顯示出FPGA的優(yōu)勢，其現(xiàn)場編程能力可以延長產(chǎn)品在市場上的壽命，而這種能力可以用來進行系統(tǒng)升級和除錯。但價格比較高。（4）無論學(xué)習(xí)哪一款微處理器，無關(guān)乎兩個部分：一個是硬件，一個是軟件。硬件部分，最好有過MCU或者ARM之類相關(guān)微處理器的開發(fā)經(jīng)驗，因為硬件上，各個處理器之間是有許多共同點的，設(shè)計時處理的方法很多是一樣的。軟件部分，需要會C或者C+，當然，如果會匯編更好。除了這兩方面的技能之外，如果在信號處理理論方面有一

6、些基礎(chǔ)，例如知道時域與頻域、s域、z域的變換，知道FFT、各種數(shù)字濾波器的知識。（5）CCS（Code Composer Studio）是開發(fā)DSP時所需的軟件開發(fā)環(huán)境，即編寫、調(diào)試DSP代碼都需要在CCS軟件中進行。2、經(jīng)典的數(shù)字信號處理的算法主要包括哪些內(nèi)容？試分別簡述之？(15分)答：經(jīng)典的數(shù)字信號處理的算法主要包括FFT算法、DET算法和CORDIC算法。FFT算法是一種DFT的高效算法，稱為快速傅立葉變換（fast Fourier transform）。FFT算法可分為按時間抽取算法和按頻率抽取算法；DFT，離散傅立葉變換，是一種針對離散信號進行的變換，適合計算機數(shù)據(jù)處理的要求，將一

7、個長度為N離散的信號，分解為N/2+1個余弦波和N/2+1個正弦波。CORDIC（Coordinate Rotation Digital Computer）算法即坐標旋轉(zhuǎn)數(shù)字計算方法，是J.D.Volder1于1959年首次提出，主要用于三角函數(shù)、雙曲線、指數(shù)、對數(shù)的計算。該算法通過基本的加和移位運算代替乘法運算，使得矢量的旋轉(zhuǎn)和定向的計算不再需要三角函數(shù)、乘法、開方、反三角、指數(shù)等函數(shù)。3、簡述TI公司的DSPs的產(chǎn)品系列及其應(yīng)用范圍？(15分)答：目前，TI公司在市場上主要有三大系列DSP產(chǎn)品：1）TMS320C2000系列，面向數(shù)字控制、運動控制領(lǐng)域，主要包括：TMS320C24xx/T

8、MS320F24xx、TMS320C28xx/TMS320F28xx等。2）TMS320C5000系列，面向低功耗、手持設(shè)備、無線終端應(yīng)用領(lǐng)域，主要包括：TMS320C54x、TMS320C54xx、TMS320C55xx等。3）TMS320C6000系列，面向高性能、多功能、復(fù)雜應(yīng)用領(lǐng)域，例如圖像處理，主要包括：TMS320C62xx、TMS320C64xx、TMS320C67xx等。此外，還有面向低端應(yīng)用。價格可以和MCU競爭、功能稍微減弱的Piccolo平臺的產(chǎn)品，主要有TMS320F2803x/2x。面向高端視頻處理的達芬奇平臺，例如DM642/DM6437/DM6467DENG，有面

9、向移動終端的雙核處理器OMAP平臺，例如OMAP3530。4、結(jié)合MATLAB、DSP技術(shù)談?wù)劵贒SPs的FFT的開發(fā)過程？(15分)答：MATLAB中已經(jīng)提供了FFT的算法，F(xiàn)FT可以采用直接調(diào)用的方式：FFT正變換：X=FFT(x)；X=FFT(x，N)；反變換x=IFFT(X)；x=IFFT(X，N)；實際DSP應(yīng)用中，F(xiàn)FT采用的是按時間抽選的基2FFT算法。下圖所示為8點DIT的FFT運算流圖：程序?qū)崿F(xiàn)流程圖如下所示：5、結(jié)合自己的專業(yè)設(shè)計一種基于DSPs的數(shù)字信號處理系統(tǒng)。要求包括硬件設(shè)計與軟件設(shè)計，設(shè)計中的某個算法要求利用MATLAB進行仿真或者利用DSP的實驗箱進行實現(xiàn)(40

10、分)答：通過F28335DSP編程實現(xiàn)FFT和IFFT，給定模擬采樣輸入，進行256點的FFT變換和反變換。程序及DSP運行結(jié)果波形如下：#include DSP2833x_Device.h#include DSP2833x_Examples.h#include #define pi 3.141593 / float小數(shù)點后6位#define NL 256；int N=NL; /FFT點數(shù)float InputNL;/輸入的信號序列struct Complex/ 定義復(fù)數(shù)結(jié)構(gòu)體 float real,imag;struct Complex Wn;/定義旋轉(zhuǎn)因子struct Complex Vn

11、;/每一級第一個旋轉(zhuǎn)因子虛部為0，實部為1struct Complex T;/存放旋轉(zhuǎn)因子與X(k+B)的乘積float outputNL=0;/ 輸出的FFT幅值（復(fù)數(shù)的模）struct Complex SampleNL;/ 采樣輸入的實數(shù)轉(zhuǎn)化為復(fù)數(shù)struct Complex MUL(struct Complex a,struct Complex b)/定義復(fù)乘 struct Complex c; c.real=a.real*b.real-a.imag*b.imag; c.imag=a.real*b.imag+a.imag*b.real; return(c);void MYiFFT(str

12、uct Complex *xin,int N)/輸入為復(fù)數(shù)指針*xin，做N點FFT int L=0; / 級間運算層 int J=0; / 級內(nèi)運算層 int K=0,KB=0; / 蝶形運算層 int M=1,Nn=0;/ N=2M float B=0; / 蝶形運算兩輸入數(shù)據(jù)間隔 /* 以下是為倒序新建的局部變量*/ int LH=0,J2=0,N1=0,I,K2=0; struct Complex T; /*以下是倒序*/ LH=N/2; / LH=N/2 J2=LH; N1=N-2; for(I=1;I=N1;I+) if(I=K2) J2-=K2; K2=K2/2;/ K2=K2/

13、2 J2+=K2; /* 以下為計算出M */ Nn=N; while(Nn!=2)/ 計算出N的以2為底數(shù)的冪M M+; Nn=Nn/2; /* 蝶形運算 */ for(L=1;L=M;L+) / 級間 B=pow(2,(L-1); Vn.real=1; Vn.imag=0; Wn.real=cos(pi/B); Wn.imag=sin(pi/B); for(J=0;JB;J+) / 級內(nèi) for(K=J;KN;K+=2*B) / 蝶形因子運算 KB=K+B; T=MUL(xinKB,Vn); xinKB.real=xinK.real-T.real;/原址運算，計算結(jié)果存放在原來的數(shù)組中 x

14、inKB.imag=xinK.imag-T.imag; xinK.real=xinK.real+T.real; xinK.imag=xinK.imag+T.imag; Vn=MUL(Wn,Vn);/ 旋轉(zhuǎn)因子做復(fù)乘相當于指數(shù)相加，得到的結(jié)果 / 和J*2（M-L）是一樣的，因為在蝶形因子運算 / 層中M與L都是不變的，唯一變x化的是級內(nèi)的J / 而且J是以1為步長的，如J*W等效于W+W+W.J個W相加 void MYFFT(struct Complex *xin,int N)/輸入為復(fù)數(shù)指針*xin，做N點FFT int L=0; / 級間運算層 int J=0; / 級內(nèi)運算層 int K

15、=0,KB=0; / 蝶形運算層 int M=1,Nn=0;/ N=2M float B=0; / 蝶形運算兩輸入數(shù)據(jù)間隔 /* 以下是為倒序新建的局部變量*/ int LH=0,J2=0,N1=0,I,K2=0; struct Complex T; /*以下是倒序*/ LH=N/2; / LH=N/2 J2=LH; N1=N-2; for(I=1;I=N1;I+) if(I=K2) J2-=K2; K2=K2/2;/ K2=K2/2 J2+=K2; /* 以下為計算出M */ Nn=N; while(Nn!=2)/ 計算出N的以2為底數(shù)的冪M M+; Nn=Nn/2; /* 蝶形運算 */

16、for(L=1;L=M;L+) / 級間 B=pow(2,(L-1); Vn.real=1; Vn.imag=0; Wn.real=cos(pi/B); Wn.imag=-sin(pi/B); for(J=0;JB;J+) / 級內(nèi) for(K=J;KN;K+=2*B) / 蝶形因子運算 KB=K+B; T=MUL(xinKB,Vn); xinKB.real=xinK.real-T.real;/原址運算，計算結(jié)果存放在原來的數(shù)組中 xinKB.imag=xinK.imag-T.imag; xinK.real=xinK.real+T.real; xinK.imag=xinK.imag+T.ima

17、g; Vn=MUL(Wn,Vn);/ 旋轉(zhuǎn)因子做復(fù)乘相當于指數(shù)相加，得到的結(jié)果 / 和J*2（M-L）是一樣的，因為在蝶形因子運算 / 層中M與L都是不變的，唯一變x化的是級內(nèi)的J / 而且J是以1為步長的，如J*W等效于W+W+W.J個W相加 /*功能：計算復(fù)數(shù)的模形參：*Sample指向需要取模的復(fù)數(shù)結(jié)構(gòu)體 N為取模點數(shù) *output存放取模后數(shù)值的數(shù)組*/void ModelComplex(struct Complex *Sample,int N,float *output) int i; for(i=0;iN;i+) outputi=sqrt(Samplei.real*Samplei.real+Samplei.imag*Samplei.imag)*2/N;void main(void) Uint16 i=0; InitSysCtrl(); DINT; InitPieCtrl(); IER = 0x0000; IFR = 0x0000; for(i=0;iNL;i+) Inputi=1.0*sin(2*pi*i/(NL-1)+1.0/3*sin(2*pi*i*3/(NL-1)+1.0/5*sin(2*pi*i*5/(NL-1); for(i=0;iNL;i+) /輸入實數(shù)信號轉(zhuǎn)換