FMUSER бездротовий передавати відео та аудіо простіше!

[захищено електронною поштою] WhatsApp + 8618078869184
Language

    Вступні знання DSP

     

    Цифрова обробка сигналів
    В якості прикладу розглянемо найпоширенішу функцію в цифровій області: фільтрування. Простіше кажучи, фільтрація полягає в обробці сигналу для поліпшення його характеристик. Наприклад, фільтрація може усунути шум або електростатичні перешкоди від сигналу, покращуючи тим самим його відношення сигнал / шум. Навіщо використовувати мікропроцесор замість аналогового пристрою для фільтрації сигналу? Давайте подивимося на його переваги: ​​продуктивність аналогових фільтрів (або, загальніше, аналогових схем) залежить від факторів навколишнього середовища, таких як температура. На цифровий фільтр в основному не впливає навколишнє середовище.
    Цифрову фільтрацію легко повторити за дуже малий допуск, оскільки її продуктивність не залежить від комбінації пристроїв, продуктивність яких відхилилася від нормальної величини. Після виготовлення аналогового фільтра змінити його характеристики (наприклад, діапазон частот смуги пропускання) непросто. Використовуючи мікропроцесор для реалізації цифрового фільтра, ви можете змінити характеристики фільтра, перепрограмувавши його.


    Порівняння процесорів DSP та процесорів загального призначення
    Розглянемо приклад цифрової обробки сигналу, такий як фільтр кінцевої імпульсної характеристики (FIR). На математичній мові фільтр FIR являє собою серію крапкових продуктів. Візьміть вхідний та порядковий вектор, помножте між коефіцієнтом та ковзним вікном вхідної вибірки, а потім складіть усі добутки, щоб сформувати вихідну вибірку. Подібні операції повторюються у великій кількості в процесі цифрової обробки сигналів, так що призначені для цього пристрої повинні забезпечувати спеціальну підтримку, що сприяло шунту пристроїв DSP та процесорів загального призначення (GPP):

    1 Підтримка інтенсивних операцій множення
    GPP не призначений для виконання завдань інтенсивного множення. Навіть деякі сучасні GPP вимагають декількох циклів інструкцій для множення. Процесор DSP використовує спеціалізоване обладнання для здійснення одноциклового множення. Процесор DSP також додає регістр акумулятора для обробки суми декількох продуктів. Регістр накопичувача зазвичай ширший за інші регістри, і додаткові біти, які називаються результатними бітами, додаються, щоб уникнути переповнення. У той же час, щоб повною мірою відобразити переваги спеціалізованого апаратного забезпечення з множиннім накопиченням, майже всі набори команд DSP містять явні інструкції MAC.

    2 структура пам'яті
    Традиційно GPP використовує структуру пам'яті фон Неймана. У цій структурі лише один простір пам'яті підключений до ядра процесора через набір шин (адресну шину та шину даних). Зазвичай для одного множення відбувається 4 звернення до пам'яті, яке споживає принаймні чотири цикли інструкцій. Більшість ЦСП використовують структуру Гарварда, яка розділяє простір пам'яті на два для зберігання програм та даних відповідно. Вони мають два набори шин, підключених до ядра процесора, що забезпечує одночасний доступ до них. Це розташування подвоює пропускну здатність пам'яті процесора, і що більш важливо, одночасно забезпечує дані та інструкції до ядра процесора. За такою версією DSP може реалізувати одноцикловий MAC
    інструкція. Є ще одна проблема, тобто типовий високопродуктивний GPP насправді містить два вбудовані кеші, один для даних та інший для інструкцій, які безпосередньо підключені до ядра процесора для прискорення швидкості доступу під час виконання. Фізично кажучи, структура цієї вбудованої подвійної пам'яті та шини майже така ж, як у Гарварду. Однак, логічно кажучи, між ними все ще існують важливі відмінності.
    GPP використовує логіку управління, щоб визначити, які дані та слова інструкцій зберігаються в кеш-пам'яті мікросхеми, чого програміст не вказує (або може навіть не знати). На відміну від цього, DSP використовує безліч вбудованих пам'яті та безліч наборів шин, щоб забезпечити багаторазовий доступ до пам'яті в кожному циклі інструкцій. Використовуючи DSP, програміст повинен чітко контролювати, які дані та інструкції зберігаються
    У вбудованій пам'яті. Коли програміст пише програму, він повинен переконатися, що процесор може ефективно використовувати свою подвійну шину. Крім того, процесори DSP навряд чи мають кеші даних. Це пояснюється тим, що типовими даними DSP є потік даних. Іншими словами, після того, як процесор DSP обчислює кожну вибірку даних, вона відкидається і майже ніколи не використовується повторно.

    3 Нульовий накладний цикл
    Якщо ви розумієте загальну особливість алгоритмів DSP, тобто більшу частину часу обробки витрачається на виконання менших циклів, легко зрозуміти, чому більшість DSP мають спеціалізоване обладнання для циклів із нульовими накладними витратами. Так званий цикл із нульовими накладними витратами означає, що коли процесор виконує цикл, йому не потрібно витрачати час на перевірку значення лічильника циклу, умова передається у верхню частину циклу, а
    Зменште лічильник циклів на 1. На відміну від цього, цикл GPP реалізується за допомогою програмного забезпечення. Деякі високопродуктивні GPP використовують апарат прогнозування переходів, який майже досягає того самого ефекту, що і цикл нульових накладних витрат, що підтримується обладнанням.

    4 Обчислення з фіксованою точкою
    Більшість ЦСП використовують обчислення з фіксованою крапкою замість плаваючої крапки. Хоча застосування DSP повинно приділяти велику увагу точності чисел, це повинно бути набагато простіше робити це з плаваючою комою, але для DSP низька вартість також дуже важлива. Машини з фіксованою крапкою дешевші (і швидші), ніж відповідні машини з плаваючою точкою. Щоб не використовувати машину з плаваючою точкою та забезпечити точність чисел, процесор DSP підтримує обчислення насиченості, округлення та зсув як у наборі команд, так і в апаратному забезпеченні.

    5 Спеціальний режим адресації
    Процесори DSP часто підтримують спеціалізовані режими адресації, які дуже корисні для загальних операцій обробки сигналів та алгоритмів. Наприклад, модульна (циклічна) адресація (корисна для реалізації цифрових ліній затримки фільтра), бітово зворотна адресація (корисна для БПФ). Ці дуже спеціалізовані режими адресації не часто використовуються в GPP і можуть бути реалізовані лише програмним забезпеченням.

    6 Прогноз часу виконання
    Більшість програм DSP (таких як стільникові телефони та модеми) є програмами в режимі реального часу, і вся обробка повинна бути завершена протягом певного часу. Це вимагає від програміста, щоб точно визначити, скільки часу обробки потрібно для кожного зразка, або, принаймні, скільки часу потрібно в гіршому випадку. Якщо ви плануєте використовувати недорогий GPP для виконання завдання обробки сигналів у реальному часі, прогнозування часу виконання, ймовірно, не буде проблемою. Має бути, що недорогий GPP має відносно просту структуру і простіше передбачити час виконання. Однак потужність обробки, яка потрібна більшості програм DSP у реальному часі, не може бути забезпечена недорогими GPP. На даний момент перевага DSP перед високопродуктивним GPP полягає в тому, що навіть якщо використовується кешований DSP, програміст (а не процесор) вирішує, які інструкції будуть введені, тому легко визначити, чи є інструкція з кеш або Читати з пам'яті. DSP, як правило, не використовує динамічні функції, такі як передбачення гілок та виконання висновків. Тому передбачити необхідний час виконання з даного фрагмента коду абсолютно просто. Це дозволяє програмісту визначати межі продуктивності мікросхеми.

    7 Набір інструкцій DSP з фіксованою точкою
    Набір інструкцій DSP з фіксованою точкою розроблений відповідно до двох цілей:
    Дозвольте процесору виконувати кілька операцій у кожному циклі інструкцій, тим самим покращуючи обчислювальну ефективність кожного циклу інструкцій. Мінімізуйте простір пам’яті для зберігання програм DSP (оскільки пам’ять має великий вплив на вартість всієї системи, ця проблема особливо важлива в економічно важливих програмах DSP). Для досягнення цих цілей набір команд процесора DSP зазвичай дозволяє програмісту вказати кілька паралельних операцій в межах однієї інструкції. Наприклад, операція MAC включена в інструкцію, тобто один або два переміщення даних одночасно. У типовому прикладі одна інструкція містить усі операції, необхідні в цьому розділі для обчислення FIR-фільтра. Цей вид ефективної оплати
    Ціна полягає в тому, що його набір інструкцій не є ні інтуїтивно зрозумілим, ні простим у використанні (порівняно з набором інструкцій GPP).
    Програми GPP, як правило, не цікавить, чи зручним є набір інструкцій процесора, оскільки вони, як правило, використовують мови високого рівня, такі як C або C ++. На жаль, для програмістів DSP основні програми DSP написані мовою збірки (принаймні частково оптимізованою мовою збірки). Цьому є дві причини: По-перше, більшість широко використовуваних мов високого рівня, таких як
    Як і C, він не підходить для опису типових алгоритмів DSP. По-друге, складність структури DSP, наприклад, багато просторів пам'яті, кілька шин, нерегулярні набори команд та вузькоспеціалізоване обладнання, ускладнює написання ефективних компіляторів для неї. Навіть якщо вихідний код С компілюється в код збірки DSP за допомогою компілятора, завдання оптимізації все одно є дуже важким. Типові програми DSP мають багато обчислювальних вимог і суворі накладні обмеження, що робить оптимізацію програми необхідною (принаймні для найбільш критичної частини програми). Тому ключовим фактором при розгляді вибору DSP є те, чи достатньо програмістів, які можуть краще адаптуватися до набору інструкцій процесора DSP.

    8 Вимоги до інструментів розробки
    Оскільки програми DSP вимагають високооптимізованого коду, більшість постачальників DSP надають деякі засоби розробки, щоб допомогти програмістам завершити свою роботу з оптимізації. Наприклад, більшість виробників надають засоби моделювання процесора для точного моделювання активності процесора в кожному циклі інструкцій. Чи то для забезпечення роботи в режимі реального часу, чи для оптимізації коду, це дуже корисні інструменти. Постачальники GPP зазвичай не надають таких інструментів, головним чином тому, що програмісти GPP зазвичай не потребують детальної інформації на цьому рівні. Відсутність інструментів моделювання, що відповідають циклу інструкцій GPP, є великою проблемою, з якою стикаються розробники програм DSP: майже неможливо передбачити кількість циклів, необхідних високопродуктивним GPP для даного завдання, тому неможливо пояснити, як для підвищення продуктивності коду.

     

     

     

     

    Список всіх Питання

    кличка

    Електронна адреса

    питань

    Наш інший продукт:

    Пакет обладнання професійної FM-радіостанції

     



     

    Рішення IPTV готелю

     


      Введіть електронну адресу, щоб отримати сюрприз

      fmuser.org

      es.fmuser.org
      it.fmuser.org
      fr.fmuser.org
      de.fmuser.org
      af.fmuser.org -> африкаанс
      sq.fmuser.org -> албанська
      ar.fmuser.org -> арабська
      hy.fmuser.org -> Вірменська
      az.fmuser.org -> азербайджанська
      eu.fmuser.org -> баскська
      be.fmuser.org -> білоруська
      bg.fmuser.org -> болгарська
      ca.fmuser.org -> Каталонська
      zh-CN.fmuser.org -> китайська (спрощена)
      zh-TW.fmuser.org -> китайська (традиційна)
      hr.fmuser.org -> хорватська
      cs.fmuser.org -> чеська
      da.fmuser.org -> данська
      nl.fmuser.org -> Голландська
      et.fmuser.org -> естонська
      tl.fmuser.org -> філіппінська
      fi.fmuser.org -> фінська
      fr.fmuser.org -> французька
      gl.fmuser.org -> галицький
      ka.fmuser.org -> грузинський
      de.fmuser.org -> німецька
      el.fmuser.org -> грецька
      ht.fmuser.org -> гаїтянський креольський
      iw.fmuser.org -> іврит
      hi.fmuser.org -> хінді
      hu.fmuser.org -> Угорська
      is.fmuser.org -> ісландська
      id.fmuser.org -> індонезійська
      ga.fmuser.org -> ірландський
      it.fmuser.org -> італійська
      ja.fmuser.org -> японська
      ko.fmuser.org -> корейська
      lv.fmuser.org -> латиська
      lt.fmuser.org -> литовська
      mk.fmuser.org -> македонська
      ms.fmuser.org -> малайська
      mt.fmuser.org -> мальтійська
      no.fmuser.org -> Норвезька
      fa.fmuser.org -> Перська
      pl.fmuser.org -> польська
      pt.fmuser.org -> португальська
      ro.fmuser.org -> румунська
      ru.fmuser.org -> російська
      sr.fmuser.org -> сербська
      sk.fmuser.org -> словацька
      sl.fmuser.org -> словенська
      es.fmuser.org -> іспанська
      sw.fmuser.org -> суахілі
      sv.fmuser.org -> шведська
      th.fmuser.org -> Тайська
      tr.fmuser.org -> турецька
      uk.fmuser.org -> український
      ur.fmuser.org -> урду
      vi.fmuser.org -> в'єтнамська
      cy.fmuser.org -> валлійська
      yi.fmuser.org -> Ідиш

       
  •  

    FMUSER бездротовий передавати відео та аудіо простіше!

  • Контакти

    Адреса:
    No.305 Кімната HuiLan Будівля No273 Huanpu Road Гуанчжоу Китай 510620

    Електронна пошта:
    [захищено електронною поштою]

    Тел / WhatApps:
    +8618078869184

  • Категорії

  • Інформаційний бюлетень

    ПЕРШЕ ІЛІ ПІБНЕ ІМЯ

    E-mail

  • рішення PayPal  Вестерн юніонбанк Китаю
    Електронна пошта:[захищено електронною поштою]   WhatsApp: +8618078869184 Skype: sky198710021 Поговори зі мною
    Copyright 2006-2020 Powered By www.fmuser.org

    Зв'яжіться з нами