Руководство новичка по цифровой обработке сигналов (DSP)

Этот документ описывает основные концепции цифровой обработки сигналов (DSP), а также содержит разнообразные ссылки на источники более детальной информации.

Что такое DSP?

Цифровые сигнальные процессоры (DSP, Digital Signal Processors) принимают на вход предварительно оцифрованные физические сигналы, например, звук, видеоизображение, показания температуры, давления и положения, и производят над ними математические манипуляции. Внутренняя структура цифровых сигнальных процессоров специально разрабатывается таким образом, чтобы они могли очень быстро выполнять такие математические функции, как “сложение”, “вычитание”, “умножение” и “деление”.

Сигналы необходимо обработать так, чтобы информация, которую они содержат, могла быть отображена графически, проанализирована или преобразована в полезный сигнал иного типа. В реальном мире обнаружение сигналов, соответствующих физическим явлениям, таким как звук, свет, температура или давление, и манипуляции ими осуществляется аналоговыми компонентами. Затем, аналого-цифровой преобразователь берет реальный сигнал и преобразовывает его в цифровой формат в виде последовательности нулей и единиц. На данном этапе в процесс вступает цифровой сигнальный процессор, который осуществляет сбор оцифрованной информации и ее обработку. Далее он выдает оцифрованную информацию обратно в реальный мир для дальнейшего использования. Выдача информации осуществляется одним из двух способов – в цифровом или в аналоговом формате. Во втором случае оцифрованный сигнал пропускается через цифро-аналоговый преобразователь. Все эти действия выполняются на очень высокой скорости.

Для иллюстрации этой концепции рассмотрим приведенную ниже блок-схему, на которой показано, как цифровой сигнальный процессор используется в составе MP3 аудиоплеера. В фазе записи аналоговый звуковой сигнал поступает в систему от приемника или иного источника. Этот аналоговый сигнал преобразовывается в цифровой сигнал при помощи аналого-цифрового преобразователя и передается в цифровой сигнальный процессор. Цифровой сигнальный процессор выполняет кодирование в формат MP3 и сохраняет файл в память. В фазе воспроизведения файл извлекается из памяти, декодируется цифровым сигнальным процессором и преобразовывается при помощи цифро-аналогового преобразователя обратно в аналоговый сигнал, который может быть воспроизведен в акустической системе. В более сложном примере цифровой сигнальный процессор может выполнять дополнительные функции, например, регулировку громкости, частотную компенсацию и обеспечение интерфейса пользователя.

Информация, формируемая цифровым сигнальным процессором, может быть использована компьютером, например, для управления системами безопасности, телефонами, домашними кинотеатрами или сжатием видеоизображений. Сигналы могут подвергаться сжатию (компрессии) для более быстрой и эффективной передачи из одного места в другое (например, в системах телеконференций для передачи речи и видеоизображений по телефонным линиям). Сигналы также могут подвергаться дополнительной обработке для повышения их качества или предоставления информации, которая изначально недоступна для восприятия человеком (например, в задачах эхокомпенсации в мобильных телефонах или компьютерного улучшения качества изображений). Физические сигналы могут обрабатываться и в аналоговой форме, однако цифровая обработка обеспечивает повышенное качество и быстродействие.

Поскольку цифровой сигнальный процессор является программируемым, он может быть использован в самых разнообразных задачах. При создании проекта вы можете написать собственное программное обеспечение или использовать программное обеспечение, обеспечиваемое компанией Analog Devices или сторонними компаниями.

Более подробную информацию о преимуществах применения цифровых сигнальных процессоров при обработке сигналов реального мира вы можете найти, прочитав первую часть статьи Цифровая обработка сигналов 101 – Вводный курс в проектирование систем цифровой обработки сигналов, которая называется “Зачем нужен цифровой сигнальный процессор?”

Что находится внутри цифрового сигнального процессора (DSP)?

Цифровой сигнальный процессор включает в себя следующие ключевые компоненты:

• Память программ: Содержит программы, которые цифровой сигнальный процессор использует для обработки данных
• Память данных: Содержит информацию, которую необходимо обрабатывать
• Вычислительное ядро: Выполняет математическую обработку, обращаясь к программе, содержащейся в памяти программ, и данным, содержащимся в памяти данных
• Подсистема ввода/вывода: Осуществляет спектр функций для интерфейса с внешним миром

Рекомендуемая литература

Для получения подробной информации о процессорах и прецизионных аналоговых микроконтроллерах компании Analog Devices мы предлагаем вам ознакомиться со следующими ресурсами:

Содержание

Сведения о цифровой обработке сигналов.

До недавних пор в радиотехни­ческих устройствах использовалась исключительно аналоговая обработка сигна­лов.

Такие операции как усиление и фильтрация сигналов, преобразование Фурье и другие выполнялись с помощью аналоговых узлов.

Например, фильтрация сиг­налов реализуется на микросхемах операционных усилителей с навесными кон­денсаторами и резисторами.

Аналоговая обработка сигналов в ряде случаев мо­жет быть более дешевым способом реализации нужного приложения. Однако цифровая обработка оказывается единственно приемлемым решением, когда требуется высокая точность, миниатюрность устройства и стабильность его ха­рактеристик.

Цифровая обработка сигналов состоит в преобразовании дискретных сигна­лов и выполняется в реальном времени.

Дискретным сигналом называют сигнал, значения которого зафиксированы лишь в отдельные равноотстоящие моменты времени.

Значение сигнала Х(t) при t = kТ (k = 0, 1, 2,…) будем обозначать Х_k.

Величина Т называется интервалом дискретизации.

Дискретный сигнал представляет собой совокупность всех значе­ний Х_k (отсчетов) и обозначается {Х_k}.

Проиллюстрирует особенности цифровой обработки сигналов на примере цифровых фильтров, которые описываются разностным уравнением: Y_k = ∑ ^M_m=0 A_mX_k–m –∑ ^N_n=1 B_nY_k–n , (8.1.1) где А_m, В_n — постоянные коэффициенты; Х_k–т, У_k–п — отсчеты входного и выходно­го сигналов.

В цифровых фильтрах постоянные коэффициенты, отсчеты входного и выход­ного сигналов представляют собой квантованные величины, кодируемые конеч­ным числом двоичных разрядов.

Для вычисления Y_k {k = 0, 1, 2, …) в соответствии с выражением (8.1.1) помимо входного сигнала {Х_k} необходимо задать коэффи­циенты А_m, В_n и начальные условия — значения X, X_–1, X_–2, …,Х_–M и Y_–1, Y_–2, …,Y_–N.Тогда для k = 0 можно определить значение Y, затем для k = 1 — значение Y₁ и т.д.

Обычно принимают нулевые начальные условия, при которых все указанные выше величины равны нулю. Если в (8.1.1) хотя бы один из коэффициентов В_n (n = 1, 2, ….N) не равен нулю, то цифровой фильтр, реализующий вычислительный алгоритм (8.1.1), назы­вается рекурсивным цифровым фильтром.

Рекурсивный фильтр представляет со­бой устройство с обратной связью, в котором каждый последующий отсчет Y_kвыходного сигнала зависит не только от отсчетов Х_k–m входного сигнала, но и от предшествующих отсчетов Y_k–n выходного сигнала.

Если все В_n = 0 (n = 1, 2, ….N), то фильтр называется нерекурсивным или трансферсальным цифровым фильтром.

Такие фильтры являются устройствами без обратной связи с конечной памятью, и каждый отсчет Y_k выходного сигнала зависит только от текущего и предшествующих отсчетов X_k–m входного сигнала.

Использовать непосредственно выражение (8.1.1) для синтеза цифровых фильтров затруднительно. Обычно требования к фильтру формулируются путем задания желаемой частотной или импульсной характеристик, для получения кото­рых используется Z–преобразование и его свойства.

8.1.1″ srcset=»https://pue8.ru/wp-content/uploads/2015/12/8.1.1.jpg 637w, https://pue8.ru/wp-content/uploads/2015/12/8.1.1-300×261.jpg 300w» sizes=»(max-width: 637px) 100vw, 637px»/>

</span> На основании выражения (8.1.1) цифровой фильтр можно представить в виде схемы (рис.

8.1.1), содержащей элементы трех типов: элементы для умножения отсчетов сигналов на постоянные коэффициенты, сумматор с М + N + 1 входами и М + N элементов задержки, каждый из которых обеспечивает задержку сигнала на один интервал дискретизации Т.

В качестве элементов задержки используют регистры.

Коэффициенты A_m, В_n и числа М, N разностного уравнения (8.1.1) мо­гут быть определены, исходя из желаемой частотной характеристики.

Из рис.8.1.1 нетрудно установить структуру нерекурсивного цифрового фильт­ра.

Отметим, что существуют другие формы схемного представления цифровых фильтров. Рассмотрим другой пример цифровой обработки сигналов. При анализе элект­ронных цепей используют две формы представления сигналов: временное и частотное представление.

Для перехода от одной формы к другой служит прямое и обратное преобразование Фурье.

Используемые при цифровой обработке сиг­налов дискретные преобразования Фурье (ДПФ), задаются выражениями:

● прямое преобразование: Х(п) = 1/K ∑^K–1_k=0 x(kT)e^–j2πkn/K (8.1.2)

● обратное преобразование: x(kT) = ∑ ^K–1_n=0X(n)e^jπkn/K (8.1.3) где x(kT) — цифровая форма аналогового сигнала х(t); Х(n) — цифровая форма спектральной функции Х(jω); k = 0, 1, 2, …

K – 1; n = 0, 1, 2, …K – 1.

Известны различные методы вычислений ДПФ по формулам (8.1.2) и (8.1.3).

Для уменьшения числа операций умножения широко используется процедура прореживания, состоящая в замене последовательности из K точек двумя под­последовательностями, каждая из которых имеет K/2 точек.

Число умножений пропорционально количеству точек преобразования. Поэтому двукратное преоб­разование по K/2 точкам значительно сокращает вычислительные затраты.

При­меняя процедуру прореживания рекурсивно (многократно), можно построить ал­горитмы вычислений, называемые быстрым преобразованием Фурье. При реали­зации алгоритмов наряду с операциями умножения и сложения используются би­товые операции.

Для большинства приложений цифровая обработка сигналов должна выпол­няться в режиме реального времени, что предъявляет повышенные требования к производительности процессора и требует аппаратной поддержки базовых опе­раций.

Общие сведения о сигнальных процессорах.

К особенностям цифровой об­работки сигналов следует отнести большой объем информации поступающей в реальном времени в виде непрерывного потока данных.

Их обработка требует от аппаратных средств высокой производительности и обеспечения возможности интенсивного обмена с внешними устройствами.

Выполнение указанных требований достигается благодаря использованию специальных процессоров с проблемно–ориентированной системой команд.

Та­кие процессоры называются цифровыми сигнальными процессорами (Digital Signal Processors — DSP). Сигнальные процессоры унаследовали от универсальных процессоров ряд свойств.

В них также широко используются методы сокращения длительности командного цикла, характерные для RISC–процессоров, такие как конвейеризация на уровне отдельных команд и микрокоманд, размещение операндов большин­ства команд в регистрах (регистровая адресация), использование теневых регис­тров для сохранения состояния вычислений при переключении контекста, разде­ление памяти и шин для команд и данных (гарвардская архитектура).

Однако для сигнальных процессоров присущ ряд особенностей:

● наличие аппаратного умножителя, позволяющего выполнять умножение двух чисел за один командный такт.

В универсальных процессорах на умножение обычно затрачивается несколько тактов для выполнения последовательности операций сдвига и сложения;

● включение в систему команд таких операций, как умножение с накоплением (С <— A х В + С), инверсия бит адреса и другие функции над битами;

● аппаратная поддержка программных циклов и кольцевого буферирования.

Цифровые сигнальные процессоры разделяются на два класса, существенно различающихся по цене: процессоры для обработки данных в формате с фикси­рованной и плавающей точкой.

Использование для обработки сигналов формата с плавающей точкой обусловлено:

● стремлением (и необходимостью) повышения точности результатов при реше­нии задач, связанных с выполнением интегральных и дифференциальных преобразований.

Высокую точность обеспечивает представление данных в виде экспоненциальной функции;

● чувствительностью к точности представления данных в широком динамичес­ком диапазоне в алгоритмах компрессии, декомпрессии, адаптивной фильт­рации, связанных с определением логарифмических зависимостей.

Использование формата с плавающей точкой, при котором данные представ­ляются в виде экспоненциальной функции:

● с одной стороны, существенно упрощает и ускоряет обработку, повышает на­дежность программы.

При этом не требуется выполнения операций округле­ния и нормализации данных, отслеживания ситуаций переполнения и потери значимости;

● с другой стороны, усложняет функциональные устройства и технологию про­изводства микросхем, увеличивает процент отбраковки готовых изделий и, как следствие, стоимость процессоров.

Отметим, что возможен другой путь решения проблемы цифровой обработки сигналов, связанный с созданием симметричной мультипроцессорной системы на более простых процессорах, обрабатывающих целочисленные операнды.

При­мером такого технического решения могут служить медиа–процессоры, которые создавались, исходя из потребности обработки в реальном времени видео– и аудиоинформации в мультимедийных персональных компьютерах, игровых при­ставках, бытовых радиоэлектронных приборах.

Более простая схемотехника медиапроцессоров по сравнению с универсальными сигнальными процессорами снижает их стоимость и повышает такой важный показатель как «производитель­ность/стоимость». Пиковое значение производительности медийных процессоров составляет несколько миллиардов целочисленных операций в секунду.

Общие сведения о медиа–процессорах приведены ниже.

К наиболее распространенным сигнальным процессорам следует отнести из­делия следующих компаний Motorola (56002, 96002), Intel (i960), Texas Instruments (TMS320Cxx), Analog Devices (21xx, 2100x).

Две последние из перечисленных ком­паний выпустили транспьютерные семейства микропроцессоров TMS320C4x и ADSP2106x, ориентированные на использование в мультипроцессорных системах. Для цифровой фильтрации сигналов, вычисления корреляционных функций и других приложений, требующих выполнения больших объемов математических вычислений, следует отдать предпочтение процессорам компании Analog Devices.

В тоже время для задач, требующих выполнения интенсивного обмена с внешни­ми устройствами (многопроцессорные системы, различного рода контроллеры), предпочтительнее использовать микропроцессоры компании Texas Instruments, обладающие высокоскоростными интерфейсными подсистемами.

Компания Motorola является лидером по объему производства высокопроизводительных 16– и 24–разрядные сигнальных процессоров с фиксированной точкой.

Медиа–процессоры.

Для обработки видео– и звуковой информации исполь­зуются мультимедийные технологии, для которых характерна поддержка алгорит­мов цифровой обработки сигналов на аппаратном и командном уровнях.

Можно выделить два класса микропроцессоров, обеспечивающих поддержку мультимедиа на аппаратном уровне:

● универсальные процессоры с мультимедийным расширением набора команд (MMX).

В настоящее время к этому классу можно отнести микропроцессоры Pentium (начиная с Pentium MMX) компании Intel, UltraSPARC компании Sun Microsystem, 6x86MX (M2) компании Cyrix и др.;

● мультимедийные процессоры, которые непосредственно предназначены для обработки аудиосигналов, графики, видеоизображений, A также для решения ряда коммуникационных задач.

Медиа–процессоры представляют собой неко­торый гибрид архитектурных решений, характерных для традиционных сиг­нальных (DSP) и универсальных процессоров, и находят применение в муль­тимедиа–компьютерах и в игровых приставках.

Приведенная классификация подчеркивает эффективное использование ме­диа–процессоров в тех случаях, когда мультимедийные операции доминируют над традиционными числовыми операциями.

Универсальные процессоры ориентиро­ваны на широкий спектр возможных применений. Для выявления особенностей медиа–процессоров рассмотрим микропроцес­сор TriMedia компании Philips.

Этот процессор предназначен для исполь­зования в качестве:

● сопроцессора цифровой обработки сигналов (DSP), разгружающего основной процессор мультимедийной системы;

● универсального процессора разнообразных мультимедийных устройств, таких, как игровые телеприставки и проигрыватели видео–CD.

8.1.2″ srcset=»https://pue8.ru/wp-content/uploads/2015/12/8.1.2.jpg 690w, https://pue8.ru/wp-content/uploads/2015/12/8.1.2-300×243.jpg 300w» sizes=»(max-width: 660px) 100vw, 660px»/>

</span> В его состав входят (рис.8.1.2):

● микропроцессорное ядро, построенное на принципах VLIW–архитектуры (с длин­ным командным словом).

Ядро способно обрабатывать пять RISC–команд за один такт.

Для конвейеризации микроопераций в процессоре использует­ся 27 функциональных модулей (АЛУ целочисленного умножения, несколько модулей для операций с плавающей точкой, несколько модулей DSP и др.).

Раздельная кэш–память общей емкостью 48К байт (32К + 16К байт) позволяет реализовать параллельную выборку команд и данных;

● узлы, которые, взаимодействуя с VLIW–ядром, выполняют обработку конкрет­ного типа данных.

К ним относятся: видео вход/выход, аудио вход/выход, VLD–декодер MPEG, сопроцессор обработки изображений, коммуникацион­ный блок и таймеры.

Использование режима прямого доступа к памяти (ППД) позволяет осуществлять подготовку данных к обработке сразу несколькими узлами процессора;

● быстродействующая шина со скоростью передачи данных 400 МбиT/C, связы­вающая основные узлы процессора;

● мост PCI, предназначенный для соединения быстродействующей шины про­цессора с медленной шиной PCI.

Система команд процессора, ориентированная на мультимедийные при­ложения, позволяет:

● с высокой эффективностью выполнять операции обработки изображений трехмерной (3D) графики.

Типичной операцией для 3–D графики является со­здание текстуры изображения на основе покрашенных треугольников.

Микро­процессор с тактовой частотой 100 МГц в конфигурации с 64–битной SDRAM способен генерировать до 250000 треугольников в секунду;

● экономно использовать вычислительные ресурсы процессора и ресурсы памя­ти.

В частности, система команд позволяет реализовать одновременное MPEG–декодирование аудио– и видеоданных при использовании всего лишь 22 про­центов вычислительных ресурсов процессора и 12 процентов ресурсов памяти.

Среди других медиа–процессоров следует выделить:

● процессор Mpact Media Engine компании Chromatic Research, основной областью применения которого являются мультимедийные персональные компьютеры, реализуемые на базе микропроцессоров семейства х86.

На него возлагаются функции графического ускорителя, сопроцессора обработки трехмерной графики, MPEG–кодека, звуковой платы, факс–модема и телефонной платы.

Архитектура Mpact позволяет обеспечить высокую интенсивность потока дан­ных на АЛУ и достигать для большинства мультимедийных алгоритмов произ­водительности от 1 до 2 млрд операций в секунду.

Систему команд процес­сора образуют 72–битовые командные слова в формате VLIW, каждое из кото­рых включает две инструкции длиной от 3 до 5 байт.

Инструкции исполняются в соответствии с принципом SIMD «одна команда — много данных», что по­зволяет эффективно обрабатывать массивы данных без дополнительных вре­менных затрат на организацию программных циклов;

● процессор NV1 компании Nvidia, который ориентирован на использование в игровых приставках.

В игровых программах требуется быстрое выполнение алгоритмов преобразования аудио– и видеоданных.

В состав процессора вхо­дит мультимедийный акселератор (ускоритель) трехмерной видеографики, который в отличие от других ускорителей 3D–графики реализует алгоритм ок­ругления сторон многоугольников, благодаря чему улучшается качество со­здаваемого изображения.

При этом уменьшается объем выполняемых вычис­лений, так как используется меньшее количество рассчитываемых «конт­рольных точек» генерируемой кривой;

● процессор MediaGX компании Cyrix, предназначенный для применения в не­дорогих мультимедийных компьютерах.

Он реализует как системные, так и мультимедийные функции.

Благодаря совместимым с Windows программным средствам аппаратная реализация функций мультимедиа заменяется про­граммной, поэтому системы на основе MediaGX не нуждаются в платах рас­ширения для воспроизведения графики и звука.

Коды команд выбираются из внешней памяти или кэша на выполнение в про­цессорном ядре.

Видеоданные обрабатываются в графическом конвейере и видеоконтроллере.

Процессорное ядро декодирует и за один такт выполняет целочисленные команды х86.

Устройство загрузки/сохранения позволяет об­рабатывать одновременно несколько запросов к памяти за один такт.

Цикл выполнения команды в конвейере процессора включает шесть стадий.

Процессор MediaGX используется совместно с микросхемой Сх5510, выпол­няющей функции аудиоконтроллера, контроллера прямого доступа к памяти, моста PCI–ISA, контроллеров прерываний, клавиатуры и мыши; таймера; уп­равления энергопотреблением.

В следующих статьях рассматриваются процессоры семейства 21XX фирмы Analog Deviced.

В мире высоких технологий универсальная разработка Double Side Pasting использовалась для напыления на детали электроники, а в автомобильной сфере с её помощью изготавливают катоды к аккумуляторам. Технология DSP позволяет использовать АКБ в условиях экстремального климата и не требует особого ухода.

Аккумуляторные пластины представляют собой прочно обрамлённую сетку с мелкими ячейками, заполненную смесью из оксидов свинца с добавками для увеличения срока эксплуатации. Количество жилок в сетке зависят от силы тока на старте, а их сечение от назначения пластины: на аноде жилки толще, чем на катоде.

Электроды бывают трёх видов:

• Коробчатый;
• Панцирный;
• Намазной.

Плюсы такого метода:

• Увеличивается площадь контакта электрода с электролитом;
• Увеличивается морозостойкость и сила тока аккумулятора при старте в холодное время года без потери емкости;
• Снижается чувствительности батареи к циклическим нагрузкам;
• Толщина решеток позволяет изготовить небольшой по габаритам АКБ при большей мощности
• С такими свойствами стало возможным производство гибридных аккумуляторов с сурьмянистыми катодами и кальциевыми анодами с добавками из серебра.

Если при отливке свинцовые пластины не прошли легирование, то срок их службы будет недолговечным за счёт мягкости и легкоплавкости материала. При легировании в свинец добавляется 0,1 — 0,5% иных металлов и микроэлементов, в результате чего свинцовые изделия становятся прочнее и устойчивее к воздействию низких температур и агрессивных веществ.

Аккумуляторы с применением технологии — DSP

• Аккумуляторная батарея Tyumen Battery 6СТ-74L PREMIUM обратной полярностиМало
• Аккумуляторная батарея Tyumen Battery 6СТ-50L PREMIUM Достаточно
• Аккумуляторная батарея Tyumen Battery 6СТ-60LA PREMIUMДостаточно
• Аккумуляторная батарея Tyumen Battery 6СТ-50L PREMIUM обратной полярностиДостаточно
• Аккумуляторная батарея Tyumen Battery 6СТ-64 L PREMIUM обратной полярностиМного
• Аккумуляторная батарея Tyumen Battery 6СТ-60L ASIA обратной полярностиМного
• Аккумуляторная батарея Tyumen Battery 6СТ-77LА PREMIUM обратной полярностиМного
• Аккумуляторная батарея Tyumen Battery 6СТ-60L СибирьМного
• Аккумуляторная батарея Tyumen Battery 6СТ-64L PREMIUMМного
• Аккумуляторная батарея Tyumen Battery 6СТ-40L ASIA обратной полярностиМного

Показать все аккумуляторы с технологией — DSPИспользуемые источники:

• https://www.analog.com/ru/design-center/landing-pages/001/beginners-guide-to-dsp.html
• https://pue8.ru/protsessory/709-tsifrovye-signalnye-protsessory-adsr-21khkh-o-signalnykh-i-medijnykh-protsessorakh.html
• https://delmex.ru/podbor-akb/tekhnologiya-dsp.php