数字信号处理(DigitalSignal 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。近来新兴的一些学科,如人工智能、模式识别、神经网络等,都与数字信号处理密不可分。可以说,数字信号处理是把许多经典的理论体系作为自己的理论基础,同时又使自己成为一系列新兴学科的理论基础。
数字信号处理的实现方法一般有以下几种 1. 在通用的计算机(如 PC 机)上用软件(如 Fortran、C 语言)实现; 2. 在通用计算机系统中加上专用的加速处理机实现; 3. 用通用的单片机(如 MCS-51、96 系列等)实现,这种方法可用于一些不太复杂的数字信号处理,如数字控制等;4. 用通用的可编程 DSP 芯片实现。与单片机相比,DSP 芯片具有更加适合于数字信号处理的软件和硬件资源,可用于 复杂的数字信号处理算法; 5. 用专用的 DSP 芯片实现。在一些特殊的场合,要求的信号处理速度极高,用通用 DSP 芯片很难实现,例如专用于 FFT、数字滤波、卷积、相关等算法的 DSP 芯片,这种芯片将相应的信号处理算法在芯片内部用硬件实现,无需进行编程。在上述几种方法中,第 1 种方法的缺点是速度较慢,一般可用于 DSP 算法的模拟;第 2 种和第 5 种方法专用性强,应用受到很大的限制,第 2 种方法也不便于系统的独立运行;第 3 种方法只适用于实现简单的 DSP 算法;只有第 4 种方法才使数字信号处理的应用打开了新的局面。虽然数字信号处理的理论发展迅速,但在 20 世纪 80 年代以前,由于实现方法的限制,数字信号处理的理论还得不到广泛的应用。直到 20 世纪 70 年代末 80 年代初世界上第一片单片可编程 DSP 芯片的诞生,才将理论研究结果广泛应用到低成本的实际系统中,并且推动了新的理论和应用领域的发展。可以毫不夸张地说,DSP 芯片的诞生及发展对近 30 年来通信、计算机、控制等领域的技术发展起到十分重要的作用。
DSP系统的设计方法
总的来说,DSP 系统的设计还没有非常好的正规设计方法。在设计 DSP 系统之前,首先必须根据应用系统的目标确定系统的性能指标、信号处理的要求,通常可用数据流程图、数学_运算序列、正式的符号或自然语言来描述。第二步是根据系统的要求进行高级语言的模拟。一般来说,为了实现系统的最终目标,需要对输入的信号进行适当的处理,而处理方法的不同会导致不同的系统性能,要得到最佳的系统性能,就必须在这一步确定最佳的处理方法,即数字信号处理的算法(Algorithm),因此这一步也称算法模拟阶段。例如,语音压缩编码算法就是要在确定的压缩比条件下,获得最佳的合成语音。算法模拟所用的输入数据是实际信号经采集而获得的,通常以计算机文件的形式存储为数据文件。如语音压缩编码算法模拟时所用的语音信号就是实际采集而获得并存储为计算机文件形式的语音数据文件。有些算法模拟时所用的输入数据并不一定要是实际采集的信号数据,只要能够验证算法的可行性,输入假设的数据也是可以的。在完成第二步之后,接下来就可以设计实时 DSP 系统,实时 DSP 系统的设计包括硬件设计和软件设计两个方面。硬件设计首先要根据系统运算量的大小、对运算精度的要求、系统成本限制以及体积、功耗等要求选择合适的 DSP 芯片。然后设计 DSP 芯片的外围电路及其他电路。软件设计和编程主要根据系统要求和所选的 DSP 芯片编写相应的 DSP 汇编程序,若系统运算量不大且有高级语言编译器支持,也可用高级语言(如 C 语言)编程。由于现有的高级语言编译器的效率还比不上手工编写汇编语言的效率,因此在实际应用系统中常常采用高级语言和汇编语言的混合编程方法,即在算法运算量大的地方,用手工编写的方法编写汇编语言,而运算量不大的地方则采用高级语言。采用这种方法,既可缩短软件开发的周期,提高程序的可读性和可移植性,又能满足系统实时运算的要求。 DSP 硬件和软件设计完成后,就需要进行硬件和软件的调试。软件的调试一般借助于 DSP 开发工具,如软件模拟器、DSP 开发系统或仿真器等。调试 DSP 算法时一般采用比较实时结果与模拟结果的方法,如果实时程序和模拟程序的输入相同,则两者的输出应该一致。应用系统的其他软件可以根据实际情况进行调试。硬件调试一般采用硬件仿真器进行调试,如果没有相应的硬件仿真器,且硬件系统不是十分复杂,也可以借助于一般的工具进行调试。系统的软件和硬件分别调试完成后,就可以将软件脱离开发系统而直接在应用系统上运行。当然,DSP 系统的开发,特别是软件开发是一个需要反复进行的过程,虽然通过算法模拟基本上可以知道实时系统的性能,但实际上模拟环境不可能做到与实时系统环境完全一致,而且将模拟算法移植到实时系统时必须考虑算法是否能够实时运行的问题。如果算法运算量太大不能在硬件上实时运行,则必须重新修改或简化算法。
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