DSP芯片:夠實現數字信号處理技術的芯片-中文百科頻道

産品特點

近年來，随着集成電路的不斷發展，芯片規模越來越大，複雜度越來越高。根據數字信号處理的要求，DSP芯片一般具有如下的一些主要特點：

（1）在一個指令周期内可完成一次乘法和一次加法。

（2）程序和數據空間分開，可以同時訪問指令和數據。

（3）片内具有快速RAM，通常可通過獨立的數據總線在兩塊中同時訪問。

（4）具有低開銷或無開銷循環及跳轉的硬件支持。

（5）快速的中斷處理和硬件I/O支持。

（6）具有在單周期内操作的多個硬件地址産生器。

（7）可以并行執行多個操作。

（8）支持流水線操作，使取指、譯碼和執行等操作可以重疊執行。

與通用微處理器相比，DSP芯片的其他通用功能相對較弱些。

産品分類

DSP芯片可以按照下列三種方式進行分類。

1．按基礎特性分

這是根據DSP芯片的工作時鐘和指令類型來分類的。如果在某時鐘頻率範圍内的任何時鐘頻率上，DSP芯片都能正常工作，除計算速度有變化外，沒有性能的下降，這類DSP芯片一般稱為靜态DSP芯片。例如，日本OKI電氣公司的DSP芯片、TI公司的TMS320C2XX系列芯片屬于這一類。

如果有兩種或兩種以上的DSP芯片，它們的指令集和相應的機器代碼機管腳結構相互兼容，則這類DSP芯片稱為一緻性DSP芯片。例如，美國TI公司的TMS320C54X就屬于這一類。

2．按數據格式分

這是根據DSP芯片工作的數據格式來分類的。數據以定點格式工作的DSP芯片稱為定點DSP芯片，如TI公司的TMS320C1X/C2X、TMS320C2XX/C5X、TMS320C54X/C62XX系列，AD公司的ADSP21XX系列，AT&T公司的DSP16/16A，Motolora公司的MC56000等。以浮點格式工作的稱為浮點DSP芯片，如TI公司的TMS320C3X/C4X/C8X，AD公司的ADSP21XXX系列，AT&T公司的DSP32/32C，Motolora公司的MC96002等。

不同浮點DSP芯片所采用的浮點格式不完全一樣，有的DSP芯片采用自定義的浮點格式，如TMS320C3X，而有的DSP芯片則采用IEEE的标準浮點格式，如Motorola公司的MC96002、FUJITSU公司的MB86232和ZORAN公司的ZR35325等。

3．按用途分

按照DSP的用途來分，可分為通用型DSP芯片和專用型DSP芯片。通用型DSP芯片适合普通的DSP應用，如TI公司的一系列DSP芯片屬于通用型DSP芯片。專用DSP芯片是為特定的DSP運算而設計的，更适合特殊的運算，如數字濾波、卷積和FFT，如Motorola公司的DSP56200，Zoran公司的ZR34881，Inmos公司的IMSA100等就屬于專用型DSP芯片。

優點缺點

優點

大規模集成性

穩定性好，精度高

可編程性

高速性能

可嵌入性

接口和集成方便

缺點

成本較高

高頻時鐘的高頻幹擾

功率消耗較大等

産品應用

DSP技術是當今信息技術學科的熱門領域之，DSP芯片得到日益廣泛的應用，不論在工業控制、汽車電子、移動通信或是消費類電子産品等諸多領域都能發現DSP技術的身影，且普及程度不斷擴大和加深，DSP技術也日益平民化，越來越多的工程技術人員研究和應用DSP技術。

DSP芯片廣泛應用于數字控制、運動控制方面的應用主要有磁盤驅動控制、引擎控制、激光打印機控制、噴繪機控制、馬達控制、電力系統控制、機器人控制、高精度伺服系統控制、數控機床等。

面向低功耗、手持設備、無線終端的應用主要有：手機、PDA、GPS、數傳電台等。

數字信号處理數字濾波器

數字濾波器的實用型式很多，大略可分為有限沖激響應型和無限沖激響應型兩類，可用硬件和軟件兩種方式實現。在硬件實現方式中，它由加法器、乘法器等單元所組成，這與電阻器、電感器和電容器所構成的模拟濾波器完全不同。數字信号處理系統很容易用數字集成電路制成，顯示出體積小、穩定性高、可程控等優點。數字濾波器也可以用軟件實現。軟件實現方法是借助于通用數字計算機按濾波器的設計算法編出程序進行數字濾波計算。

數字信号處理傅裡葉變換

1965年J.W.庫利和T.W.圖基首先提出離散傅裡葉變換的快速算法，簡稱快速傅裡葉變換，以FFT表示。自有了快速算法以後，離散傅裡葉變換的運算次數大為減少，使數字信号處理的實現成為可能。快速傅裡葉變換還可用來進行一系列有關的快速運算，如相關、褶積、功率譜等運算。快速傅裡葉變換可做成專用設備，也可以通過軟件實現。與快速傅裡葉變換相似，其他形式的變換，如沃爾什變換、數論變換等也可有其快速算法。

數字信号處理譜分析

在頻域中描述信号特性的一種分析方法，不僅可用于确定性信号，也可用于随機性信号。所謂确定性信号可用既定的時間函數來表示，它在任何時刻的值是确定的；随機信号則不具有這樣的特性，它在某一時刻的值是随機的。因此，随機信号處理隻能根據随機過程理論，利用統計方法來進行分析和處理，如經常利用均值、均方值、方差、相關函數、功率譜密度函數等統計量來描述随機過程的特征或随機信号的特性。

實際上，經常遇到的随機過程多是平穩随機過程而且是各态曆經的，因而它的樣本函數集平均可以根據某一個樣本函數的時間平均來确定。平穩随機信号本身雖仍是不确定的，但它的相關函數卻是确定的。在均值為零時，它的相關函數的傅裡葉變換或Z變換恰恰可以表示為随機信号的功率譜密度函數，一般簡稱為功率譜。這一特性十分重要，這樣就可以利用快速變換算法進行計算和處理。

在實際中觀測到的數據是有限的。這就需要利用一些估計的方法，根據有限的實測數據估計出整個信号的功率譜。針對不同的要求，如減小譜分析的偏差，減小對噪聲的靈敏程度，提高譜分辨率等。已提出許多不同的譜估計方法。在線性估計方法中，有周期圖法，相關法和協方差法；在非線性估計方法中，有最大似然法，最大熵法，自回歸滑動平均信号模型法等。譜分析和譜估計仍在研究和發展中。

數字信号處理的應用領域十分廣泛。就所獲取信号的來源而言，有通信信号的處理，雷達信号的處理，遙感信号的處理，控制信号的處理，生物醫學信号的處理，地球物理信号的處理，振動信号的處理等。若以所處理信号的特點來講，又可分為語音信号處理，圖像信号處理，一維信号處理和多維信号處理等。

數字信号處理語音信号處理

語音信号處理是信号處理中的重要分支之一。它包括的主要方面有：語音的識别，語言的理解，語音的合成，語音的增強，語音的數據壓縮等。各種應用均有其特殊問題。語音識别是将待識别的語音信号的特征參數即時地提取出來，與已知的語音樣本進行匹配，從而判定出待識别語音信号的音素屬性。關于語音識别方法，有統計模式語音識别，結構和語句模式語音識别，利用這些方法可以得到共振峰頻率、音調、嗓音、噪聲等重要參數，語音理解是人和計算機用自然語言對話的理論和技術基礎。語音合成的主要目的是使計算機能夠講話。為此，首先需要研究清楚在發音時語音特征參數随時間的變化規律，然後利用适當的方法模拟發音的過程，合成為語言。其他有關語言處理問題也各有其特點。語音信号處理是發展智能計算機和智能機器人的基礎，是制造聲碼器的依據。語音信号處理是迅速發展中的一項信号處理技術。

數字信号處理圖像信号處理

圖像信号處理的應用已滲透到各個科學技術領域。譬如，圖像處理技術可用于研究粒子的運動軌迹、生物細胞的結構、地貌的狀态、氣象雲圖的分析、宇宙星體的構成等。在圖像處理的實際應用中，獲得較大成果的有遙感圖像處理技術、斷層成像技術、計算機視覺技術和景物分析技術等。根據圖像信号處理的應用特點，處理技術大體可分為圖像增強、恢複、分割、識别、編碼和重建等幾個方面。這些處理技術各具特點，且正在迅速發展中。

數字信号處理振動信号處理

機械振動信号的分析與處理技術已應用于汽車、飛機、船隻、機械設備、房屋建築、水壩設計等方面的研究和生産中。振動信号處理的基本原理是在測試體上加一激振力，做為輸入信号。在測量點上監測輸出信号。輸出信号與輸入信号之比稱為由測試體所構成的系統的傳遞函數（或稱轉移函數）。根據得到的傳遞函數進行所謂模态參數識别，從而計算出系統的模态剛度、模态阻尼等主要參數。這樣就建立起系統的數學模型。進而可以做出結構的動态優化設計。這些工作均可利用數字處理器來進行。這種分析和處理方法一般稱為模态分析。實質上，它就是信号處理在振動工程中所采用的一種特殊方法。

數字信号處理地球物理處理

為了勘探地下深處所儲藏的石油和天然氣以及其他礦藏，通常采用地震勘探方法來探測地層結構和岩性。這種方法的基本原理是在一選定的地點施加人為的激震，如用爆炸方法産生一振動波向地下傳播，遇到地層分界面即産生反射波，在距離振源一定遠的地方放置一列感受器，接收到達地面的反射波。從反射波的延遲時間和強度來判斷地層的深度和結構。感受器所接收到的地震記錄是比較複雜的，需要處理才能進行地質解釋。處理的方法很多，有反褶積法，同态濾波法等，這是一個尚在努力研究的問題。

數字信号處理生物醫學處理

信号處理在生物醫學方面主要是用來輔助生物醫學基礎理論的研究和用于診斷檢查和監護。例如，用于細胞學、腦神經學、心血管學、遺傳學等方面的基礎理論研究。人的腦神經系統由約100億個神經細胞所組成，是一個十分複雜而龐大的信息處理系統。在這個處理系統中，信息的傳輸與處理是并列進行的，并具有特殊的功能，即使系統的某一部分發生障礙，其他部分仍能工作，這是計算機所做不到的。因此，關于人腦的信息處理模型的研究就成為基礎理論研究的重要課題。此外，神經細胞模型的研究，染色體功能的研究等等，都可借助于信号處理的原理和技術來進行。

信号處理用于診斷檢查較為成功的實例，有腦電或心電的自動分析系統、斷層成像技術等。斷層成像技術是診斷學領域中的重大發明。X射線斷層的基本原理是X射線穿過被觀測物體後構成物體的二維投影。接收器接收後，再經過恢複或重建，即可在一系列的不同方位計算出二維投影，經過運算處理即取得實體的斷層信息，從而大屏幕上得到斷層造像。信号處理在生物醫學方面的應用正處于迅速發展階段。

數字信号處理在其他方面還有多種用途，如雷達信号處理、地學信号處理等，它們雖各有其特殊要求，但所利用的基本技術大緻相同。在這些方面，數字信号處理技術起着主要的作用。