第1章 DSP系统与DSP芯片

1.1 DSP系统

1.1.1 DSP概述

数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一门涉及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发展。近几十年来，数字信号处理技术已经在通信、自动控制、航空航天、仪器仪表、家用电器等众多领域得到越来越广泛的应用。

数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字的形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合所需的信号形式。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其应用的发展，反过来，数字信号处理的应用又促进了其理论的提高。数字信号处理的实现搭建了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，在数学领域有微积分、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，它与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等也密切相关。近年来新兴的一些学科，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。

过去，数字信号处理通常采用通用计算机、单片机或专用计算机，通用计算机的缺点是速度较慢，单片机（MCS-51、96系列）由于其自身资源的限制无法应用于复杂的数字信号处理，专用计算机通用性很差且造价很高。随着专用和通用DSP技术的不断推广，它极大地推动了数字信号处理技术的发展与成熟。其中，专用DSP芯片一般是将一些特殊的数字算法在芯片内用硬件加以实现，用户无须进行编程，这样的芯片只应用于一些对信号处理速度要求极高的特殊场合，且芯片价格昂贵；而通用DSP芯片的通用性很强，非常适合于构成运算速度较高、结构又比较复杂的系统，因此它具有很好的应用前景。

虽然数字信号处理的理论已经有了长足的发展，但由于硬件技术发展水平的限制，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年代初世界上第一个单片可编程的DSP芯片诞生，才将理论研究成果广泛应用于实际系统中。因此，可以认为DSP芯片的诞生以及发展对近30年以来的通信、计算机、控制等领域起到了十分重要的作用。

1.1.2 DSP系统的特点

DSP系统是以数字信号处理为基础的，因此具有数字处理的全部优点：

① 接口方便。DSP系统与其他以数字技术为基础的系统都是相互兼容的，因此，从接口的实现上要比模拟系统容易得多。

② 编程方便。可编程的DSP芯片可使设计者在开发过程中灵活方便地对软件进行修改和升级。

③ 性能稳定。DSP应用系统以数字信号处理为基础，因而受环境温度以及噪声的影响较小，工作可靠性较高。

④ 精度高。如16位DSP芯片构成的数字系统，其精度可达10-5。

⑤ 可重复性好。模拟系统的性能受元器件参数变化的影响较大，而数字系统基本不受影响，因此数字系统便于测试、调试和大规模生产。

⑥ 集成方便。DSP系统中的数字部件有高度的规范性，便于大规模集成。

当然，数字信号处理也存在一定的缺点。例如，对于简单的信号处理，如与模拟交换线的控制接口，若采用DSP则可能会增加成本。另外，DSP系统中的高速时钟可能会带来高频干扰和电磁辐射等问题，而且，DSP系统消耗的功率也较大。此外，DSP技术需要有丰富的数学知识，开发和调试工具还不尽完善。

虽然DSP系统存在着一些缺点，但其突出的优点已经使其在通信、雷达、生物医学、工业控制、仪器仪表等许多领域得到越来越广泛的应用。

1.1.3 DSP系统的设计过程

DSP系统设计的一般过程如图1-1所示。

在设计之前，首先应根据系统的应用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。

然后进行实时DSP系统的设计。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。软件设计主要是根据系统的要求和所选的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，既可以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。

当硬件和软件设计完成后，下一步就是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，若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。

当系统的软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了。值得注意的是，DSP系统的开发，特别是软件开发是一个需要反复验证反复修改的过程。

1.1.4 DSP的应用

现在DSP技术已广泛应用于日常生活和生产的各个领域，而且应用领域仍在不断地扩大，其应用范围主要有以下几方面：

① 信号处理，如数字滤波、快速傅里叶变换、谱分析、卷积、模式匹配、加窗、波形产生等；

② 自动控制，如工业控制、引擎控制、声控、自动驾驶、机器人控制、磁盘控制等；

③ 通信，如数字移动电话、调制解调器、自适应均衡、数据加密、数据压缩、回波抵消、多路复用、传真、扩频通信、纠错编码、可视电话等；

④ 语音，如语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、语音辨认、语音邮件、语音存储等；

⑤ 图形图像，如二维和三维图形处理、图像压缩与传输、图像增强、动画、机器人视觉等；

⑥ 军事，如保密通信、雷达处理、声纳处理、导航、导弹制导等；

⑦ 仪器仪表，如频谱分析、函数产生、锁相环等；

⑧ 医疗，如助听、超声设备、诊断工具、病人监护等；

⑨ 家用电器，如高保真音响、音乐合成、音调控制、玩具与游戏等。

随着DSP芯片性价比的不断提高，DSP系统将会在更多的领域内得到更广泛的应用。