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1、数字信号处理 Digital Signal Processing(DSP),传世 为您整理,第一节 什么是数字信号处理 第二节 数字信号处理的实现 第三节 数字信号处理的应用领域 第四节 数字信号处理器,（一）数字信号处理（DSP） （Digital signal processing),数字信号处理: 是20世纪60年代，随着信息学科和计算机学科的高速发展而迅速发展起来的一门新兴学科。它的重要性日益在各个领域的应用中表现出来。数字信号处理是把信号用数字或符号表示成序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，用数字的数值计算方法处理（例如：滤波、变换、增强、估计、识别等），达到提取有用信息便于

2、应用的目的。,（二）信号,信号是一种物理体现。在信号处理领域中，信号被定义为一个随机变化的物理量。 例如：为了便于处理，通常都使用传感器把这些真实世界的物理信号-电信号，经处理的电信号-传感器-真实世界的物理信号。如现实生活中最常见的传感器是话筒、扬声器话筒(将声压变化)-电压信号空气压力信号(扬声器),（1）信号的最基本的参数,频率和幅度 3-30kHz:Very low frequency VLF(潜水艇导航)甚低频 30-300kHz:Low frequency LF(潜水艇通信)低频 3003000kHz:Medium frequency(调幅广播)中频 3-30MHz:High fr

3、equency(HF)(无线电爱好者，国际广播，军事通信 无绳电话，电报，传真)高频 30-300MHz:Very High frequency(VHF)(调频FM，甚高频电视) 0.33GHz:Ultra high frequency(UHF)(UHF电视，蜂窝电话，雷达，微波，个人通信)超高频 频率低20Hz范围，称为次声波，它不能被听到，当强度足够大，能被感觉到。(处于VLF Very low frequency)甚低频 频率20Hz20KHz称为声波，Low frequency (处于LF)低频 频率20KHz称为超声波 ，具有方向性，可以成束(处于LF),（2）信号分类,同一种信号，

4、如电信号，可从不同角度进行分类： （a）一维信号、二维信号、矢量信号 （b）周期信号和非周期信号 （c）确定性信号和随机信号 （d）能量信号和功率信号 （e）连续信号、离散信号 （f）模拟信号和数字信号,(a)一维信号、二维信号、矢量信号,信号的变量可以是时间，频率、空间或其他的物理量。 若信号是一个变量(如时间)的函数，称一维信号 若信号是两个变量(空间坐标x,y)的函数，称为二维信号； 推广：若信号是多个（例如M个，M2）变量的函数，则称为多维（M维）信号。 若信号表示成M维的矢量 x=x1(n),x2(n),xM(n) (式中为转置，n为时间变量），则称为x是一个M维的矢量信号。,(b)

5、周期信号和非周期信号,若信号满足：x(t)=x(t+kT), k为正整数；或 x(n)=x(n+kN) k,N皆为正整数，n+kN为任意整数则x(t)和x(n)都是周期信号，周期分别为T和N；否则就是非周期信号。,(c)确定性信号和随机信号,确定性信号：若信号在任意时刻的取值能精确确定，则称它为确定信号；它的一个值可以用有限个参量来唯一地加以描述。 例：直流信号：仅用一个参量可以描述。阶跃信号：可用幅度和时间两个参量描述。正弦波信号：可用幅度、频率和相位三个参量来描述。 随机信号：若信号在任意时刻的取值不能精确确定，或说取值是随机的，即它不能用有限的参量加以描述。也无法对它的未来值确定性地预测

6、。它只能通过统计学的方法来描述(概率密度函数来描述)。 例：许多自然现象所发生的信号、语音信号、图象信号、噪声都是随机信号。它们具有幅度(能量)随机性、或具有发生时间上的随机性或二都兼有之。,（d）能量信号和功率信号,若信号能量E有限，则称为能量信号； 若信号功率P有限，则称为功率信号； 信号能量E可表示为,信号功率P可表示为,周期信号及随机信号一定是功率信号； 非周期的绝对可积（和）信号一定是能量信号。,(e)连续时间信号和离散时间信号,信号的变量一般有时间与幅值，其取值方式有连续与离散两种。 时间取值方式可分为连续时间与离散时间两种。 信号幅值的取值方式可分为连续与离散两种方式（幅值的离散

7、称之为量化）。 连续时间信号：其时间是连续的，幅值可以是连续的也可以是离散（量化）的。 离散时间信号：时间是离散，幅值是连续的。,(f) 模拟信号和数字信号,模拟信号：指时间连续、幅度连续的信号。 数字信号：时间和幅度上都是离散（量化）的信号。故数字信号可用一序列的数表示，而每个数又可表示为二制码的形式。,x(t),t,x(tn),tn,x(n),n,采样,模数,保持,转换,（二）系统,系统：处理信号的物理设备或运算。或者说，凡是能将信号加以变换以达到人们要求的各种设备称之。 系统分类：大小之分，一个大系统可细分为若干个小系统。 实际上，因为系统是完成某种运算（操作）的，因而我们还可把软件编程

8、也看成一种系统的实现方法。,（1）系统分类,按所处理的信号种类的不同可将系统分为四类： （a）连续时间系统 （b）离散时间系统 （c）模拟系统 （d）数字系统,（a）连续时间系统,连续时间系统：处理连续时间信号。 系统输入、输出均为连续时间连续幅度的模拟信号。,（b）离散时间系统,离散时间系统：处理离散时间信号（序列）。 系统输入、输出均为连续时间信号。,（c）模拟系统,模拟系统：处理模拟信号。 系统输入、输出均为连续时间连续幅度的模拟信号。,（d）数字系统,数字系统：处理数字信号。 系统输入、输出均为数字信号。以上系统可以是线性的或非线性的，时不变或时变的。,（三）信号处理,信号处理是研究系

9、统对含有信息的信号进行处理（变换），以获得人们所希望的信号，从而达到提取信息、便于利用的一门学科。,(1)信号处理的内容,滤波 变换 检测 谱分析 估计 压缩 识别 等一系列的加工处理。,（2）数字信号处理引入,多数科学和工程中遇到的是模拟信号。 以前都是研究模拟信号处理的理论和实现。 模拟信号处理缺点：难以做到高精度，受环境影响较大，可靠性差，且不灵活等。 随着大规模集成电路以及数字计算机的飞速发展，加之从60年代末以来数字信号处理理论和技术的成熟和完善，用数字方法来处理信号，即数字信号处理，已逐渐取代模拟信号处理。 随着信息时代、数字世界的到来，数字信号处理已成为一门极其重要的学科和技术领

10、域。,（四）数字信号处理系统的基本组成,以下所讨论的是模拟信号的数字信号处理系统.,(1) 前置滤波器,将输入信号xa(t)中高于某一频率(称折叠频率，等于抽样频率的一半)的分量加以滤除。,(2)A/D变换器,由模拟信号产生数字信号（一个二进制流）。其有两个过程：抽样和保持。抽样：每隔T秒(抽样周期)取出一次xa(t)的幅度，此信号称为离散信号。它只表示时间点0，T,2T,nT,上的值xa(0),xa(T),xa(2T),xa(nT)。 保持：在保持电路中将抽样信号变换成数字信号，因为一般采用有限位二进制码，所以它所表示的信号幅度就是有一定限制的。 经过A/D变换器后，不但时间离散化了，幅度也

11、量化了，这种信号称为数字信号。用x(n)表示。,例 子,如4位码，只能表示24=16种不同的信号幅度，这些幅度称为量化电平。 当离散时间信号幅度与量化电平不相同时，就要以最接近的一个量化电平来近似它。 所以经过A/D变换器后，不但时间离散化了，而且幅度也量化了，产生一个二进制流。,t,0,xa(t),0,x(n)的二进制数,0011,0110,0011,0110,0111,0010,1100,1001,1001,0010,抽样,量化,n,x(n),n,(3)数字信号处理器(DSP),按照预定要求，在处理器中将信号序列x(n)进行加工处理得到输出信号y(n).,n,y(n),(4) D/A变换器

12、,经过D/A变换器，将数字信号序列反过来变换成模拟信号，这些信号在时间点0,T,2TnT,上的幅度应等于序列y(n)中相应数码所代表的数值大小。 即由一个进制流产生一个阶梯波形，是形成模拟信号的第一步。,(5)后置滤波器,把阶梯波形平滑成预期的模拟信号。 以滤除掉不需要的高频分量，生成所需的模拟信号ya(t).,t,ya(t),实际数字信号处理系统,实际系统并不一定要包括它的所有框图。 如有些系统只需数字输出，可直接以数字形式显示或打印，就不需要D/A变换器； 另一些系统的输入就是数字量，因而就不需要A/D变换器； 纯数字系统则只需要数字信号处理器这一核心即可。,（五）数字信号处理的学科概貌

13、1.数字信号处理开端,在国际上一般把1965年由Cooley-Turkey提出快速付里叶变换(FFT)的问世，作为数字信号处理这一学科的开端。 而它的历史可以追溯到17世纪-18世纪，也即牛顿和高斯的时代。,2.数字信号处理领域的理论基础,数字信号处理的基本工具：微积分，概率统计，随机过程，高等代数，数值分析，近代代数，复杂函数。 数字信号处理的理论基础：离散线性变换(LSI)系统理论，离散付里叶变换(DFT)。,3.“数字信号处理”又成为一些学科的理论基础,在学科发展上，数字信号处理又和最优控制，通信理论，故障诊断等紧紧相连，成为人工智能，模式识别，神经网络，数字通信等新兴学科的理论基础。,

14、4.数字信号处理学科内容,数字信号处理学科包含有 （1）离散时间线性时不变系统分析 （2）离散时间信号时域及频域分析、离散付里叶变换（DFT）理论。 （3）信号的采集，包括A/D,D/A技术，抽样，多率抽样，量化噪声理论等。 （4）数字滤波技术 （5）谱分析与快速付里叶变换（FFT），快速卷积与相关算法。 （6）自适应信号处理,（7）估计理论，包括功率谱估计及相关函数估计等。 （8）信号的压缩，包括语音信号与图象信号的压缩 （9）信号的建模，包括AR，MA，ARMA，CAPON，PRONY等各种模型。 （10）其他特殊算法（同态处理、抽取与内插、信号重建等） （11）数字信号处理的实现。 （1

15、2) 数字信号处理的应用。,第一节 什么是数字信号处理 第二节 数字信号处理的实现 第三节 数字信号处理的应用领域 第四节 数字信号处理器,（一）数字信号处理实现方法,1.采用大、中小型计算机和微机。 2.用单片机。 3.利用通用DSP芯片 4.利用特殊用途的DSP芯片,1.采用大、中小型计算机和微机,工作站和微机上各厂家的数字信号软件，如有各种图象压缩和解压软件。优点：可适用于各种数字信号处理的应用场合，很灵活。,2. 用单片机,由于单片机发展已经很久，价格便宜，且功能很强。优点：可根据不同环境配不同单片机，其能达实时控制，但数据运算量不能太大。,3.利用通用DSP芯片,DSP芯片较之单片机

16、有着更为突出优点。如内部带有乘法器，累加器，采用流水线工作方式及并行结构，多总线速度快。配有适于信号处理的指令(如FFT指令)等。目前市场上的DSP芯片有： 美国德州仪器公司(TI):TMS320CX系列 占有90% 还有AT&T公司dsp16,dsp32系列 Motorola公司的dsp56x,dsp96x系列 AD公司的ADSP21X,ADSP210X系列,4. 利用特殊用途的DSP芯片,市场上推出专门用于FFT,FIR滤波器，卷积、相关等专用数字芯片。 如：BB公司：DF17XX系列 MAXIM公司：MAXIM27X ,MAXIM28X National公司：National-SEMI系

17、列：MF系列。其软件算法已在芯片内部用硬件电路实现，使用者只需给出输入数据，可在输出端直接得到数据。,（二）数据信号处理的特点,与模拟系统(ASP)相比，数字系统具有如下特点： 1、精度高 2、可靠性高 3、灵活性大 4、易于大规模集成 5、时分复用 6、可获得高性能指标 7、二维与多维处理,1. 精度高,在模拟系统中，它的精度是由元件决定，模拟元器件的精度很难达到10-3以上。而数字系统中，17位字长就可达10-5精度，所以在高精度系统中，有时只能采用数字系统。,2.可靠性强,数字系统：只有两个信号电平0，1，受噪声及环境条件等影响小。 模拟系统：各参数都有一定的温度系数，易受环境条件，如温

18、度、振动、电磁感应等影响，产生杂散效应甚至振荡等数字系统采用大规模集成电路，其故障率远远小于采用众多分立元件构成的模拟系统。,3.灵活性大,数字系统的性能主要决定于乘法器的各系数，且系数存放于系数存储器内，只需改变存储的系数，就可得到不同的系统，比改变模拟系统方便得多。,4.易于大规模集成,数字部件：高度规范性，便于大规模集成，大规模生产，对电路参数要求不严，故产品成品率高。例：(尤其)在低频信号：如地震波分析，需要过滤几Hz几十Hz的信号，用模拟系统处理其电感器、电容器的数值，体积，重量非常大，且性能亦不能达到要求，而数字信号处理系统在这个频率处却非常优越(显示出体积，重量和性能的优点）。,

19、5.时分复用,利用DSP同时处理几个通道的信号。 某一路信号的相邻两抽样值之间存在很大的空隙时间，因而在同步器的控制下，在此时间空隙中送入其他路的信号，而各路信号则利用同一DSP，后者在同步器的控制下，算完一路信号后，再算另一路信号，因而处理器运算速度越高，能处理的信道数目也就越多。,多路器,DSP,分 路 器,同步,1 2 3 n,1 2 3 n,6.可获得高性能指标,例：对信号进行频谱分析模拟频谱仪在频率低端只能分析到10Hz以上频率，且难于做到高分辨率(也即足够窄的带宽)。但在数字的谱分析中，已能做到10-3Hz的谱分析。又例：有限长冲激响应数字滤波器，则可实现准确的线性相位特性，这在模

20、拟系统中是很难达到的。,7.二维与多维处理,利用庞大的存储单元，可以存储一帧或数帧图象信号，实现二维甚至多维信号包括二维或多维滤波，二维及多维谱分析等。,8.局限性,数字系统的速度还不算高，因而不能处理很高频率的信号。(因为抽样频率要满足奈奎斯特准则定理) 另外，数字系统的设计和结构复杂，价格较高，对一些要求不高的应用来说，还不宜使用。,第一节 什么是数字信号处理 第二节 数字信号处理的实现 第三节 数字信号处理的应用领域 第四节 数字信号处理器,数字信号处理的应用领域,自20世纪60年代以来，数字信号处理的应用已成为一种明显的趋势，这与它突出优点分不开的。 数字信号处理大致可分为： 信号分析

21、 信号滤波,（一）信号分析,任务：涉及信号特性的测量。它通常是一个频域的运算。 主要应用于： 谱(频率和/或相位)分析 语音分析 说话人识别 目标检测,1.谱估计,谱估计就是对各种信号进行频谱分析,或将时间域信号转换为频率域信号进行处理。 通过快速付氏变换(FFT)方便地实现这种变换或反变换。例如：通过对环境噪声的谱分析,可以确定主要频率成分,了解噪声的成因,找出降低噪声的对策;对振动信号的谱分析,可了解振动物体的特性,为设计或故障诊断提供资料和数据。对于高保真音乐和电视这样的宽带信号转到频率域后极大多数能量集中在直流和低频部分,就可把频谱中的大部分成分滤去,从而压缩信号频带。,（二）信号滤波

22、,数字滤波就是在形形色色的信号中提取所需要的信号,抑制不需要的信号或干扰信号。 滤波器还能消除信息在传输过程中由于信道不理想所引起的失真,因此在电子系统中各种各样的滤波器应用很多。应用于：滤除不需要的背景噪声，去除干扰、频带分割， 信号谱的成形。 所以它广泛地应用于数字通信，雷达，遥感，声纳，语音合成，图象处理，测量与控制，高清晰度电视，多媒体物理学，生物医学，机器人等。,（三）DSP的典型应用,1.网络 2.无线通信 3.家电 4.另外还有虚拟现实，噪声对消技术，电机控制，图像处理等等可以说DSP是现代信息产业的重要基石，它在网络时代的地位与CPU在PC时代的地位是一样的。,（四）举例 -语

23、音处理,它是最早采用数字信号处理技术的领域之一。 本世纪50年代提出语音形成数字模型，经过十多年对语音的分析、综合、证明是正确的。 在语音领域现存在着三种系统：语音分析系统：(自动语音识别系统，它能识别语音，辨认说话的人是谁，而且破译后，能立即作出决断。语音综合系统：盲人的自动阅读机，声音响应的计算机终端，会说话玩具，家用电器(CD,VCD,DVD)。语音分析综合系统：语音存储和检索系统。 即广泛应用于电话窃听。即应用于语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、说话人确认、语音邮件、语音存储等。,（四）举例 -图像处理,数字信号处理技术成功应用的图像处理方法有： 数据压缩 图像复原 清晰化与增强

24、 由于单个数字图像以1兆个采样值的量级表示，所以要求高性能的处理机、高密度的数据存储器。即要求高速度硬件。,（四）举例 -雷达,在军事上，雷达、计算机、射击武器等组成一个自动控制系统。 当目标进入雷达的作用半径以内并被雷达自动跟踪时，雷达就测量出目标的当前位置(距离、方位角和高低角)，并把数据送入计算机，推算出目标的航向，航速，引导导弹或自动火炮去击中目标(爱国者导弹对飞毛腿导弹)。雷达系统是应用高性能数字信号处理技术的一个例子。 雷达系统主要信号处理功能包括： 信号产生、匹配滤波、门限比较、目标参数(如射程、方位和速度)估计。,（四）举例 -通信,整个通信领域几乎没有不受数字信号处理技术影响

25、的地方。 数字技术已用于信号的调制、解调、滤波、混频、检波和多路传输等问题中。 语音数据压缩与解压是数字信号处理的重要内容。 在电信领域，数字处理技术已发展到音调检测，回波清除、数字开关网和自适应均衡、数据加密、数据压缩、可视电话等。许多音频通信的信号处理功能，已由单块集成电路实现。,（五）DSP技术的发展方向,数字信号处理技术已经成熟,正在获得广泛的应用。目前在电子和通信领域正在进行一场数字化革命,s在其中扮演着主要角色,它为新体制、新原理和新算法提供了最佳的实现条件。 DSP技术的发展趋势，可用四个字“多快好省”来概括。,1、多、快,1.多。可从广度和深度看，广度是指DSP的型号越来越多。

26、如TMS320C2x（控制）/5x（低功耗）/6x（高性能处理）.从深度讲是多CPU的糅合，一种多DSP的糅合，一种DSP的核和其他事务性处理的核的糅合在一起如RM核。 2.快，即运算的速度越来越快，指令速度越来越快，频率越来越高，功能越来越强。,2、好、省,3.好。主要是指性能价格比。性价比符合摩尔定律：每隔18个月，芯片的速度提高一倍，价格是原来的一半。这是由于半导体工艺的发展，使得成本降低引起的。 4.省。功耗越来越低。正是由于DSP多快好省的发展，DSP的应用范围越来越宽。,3、数字信号处理的发展方向举例,（1）数字汇聚（digital convergence) 将信号处理、通信和计算

27、机的融合，其中数字信号处理是一种粘合剂，它把通信产业、消费类电子产业以及计算机产业紧密结合在一起。按照德州仪器（TI）公司的估计，2001年数字信号处理器的工艺水平可达到0.1um,运算速度可达1万亿条指令每秒（1，000，000MIPS）；2010年工艺水平可达到0.075um，运算速度可达3万亿条指令每秒（3，000，000MIPS），可以置于任何系统中。,（2）远程会议系统 （teleconference systems) （3）融合网络（fusion net):把公众电信网络与计算机网络更好地结合在一起，并与家庭娱乐信息设施相适配的网络。 （4）数字图书馆（liberary) （5）图

28、像与文本合一的信息检索业务。 （6）多媒体通信：包括媒体的压缩，媒体的综合，媒体的识别，消息的转换和自然查询。 （7）个人信息终端：把个人通信系统与个人数字助理非常自然地结合在一起，以实现无时不在无处不在的通信功能。,第一节 什么是数字信号处理 第二节 数字信号处理的实现 第三节 数字信号处理的应用领域 第四节 数字信号处理器,（一）数字信号处理器,数字信号处理器(DSP Digital Signal Processor） 特别适合于实现各种数字信号处理运算的微处理器。过去受集成电路技术和数字化器件发展水平限制，只限于理论概念的讲授和仿真。 DSP具有： （1）丰富的硬件资源（2）改进的并行结

29、构、（3）高速的数据处理能力和功能强大的指令系统， 已成为世界半导体产业中紧随微处理器与微控制器（单片机）之后的又一个热点 在通信、航空、航天、机器人、工业自动化、自动控制、网络及家电广泛的应用。,（二）DSP 单片机、嵌入式微处理器的区别,DSP 、单片机以及嵌入式微处理器都是嵌入式家族的一员。 数字信号处理运算的特点是乘/加及反复相乘求和（乘积累加） 高速数据的传输能力是DSP高速实时处理的关键之一DSP与单片机、嵌入式微处理器相比，在内部功能单元并行、多DSP核并行、速度快、功耗小、完成各种DSP算法方面尤为突出。,（三）DSP 的基本结构与主要特征,DSP是一种具有特殊结构的微处理器，

30、为了达到快速进行数字信号处理的目的，DSP的总线结构大都采用了程序和数据分开的形式，并具有流水线操作的功能，单周期完成乘法的硬件乘法器以及一套适合数字信号处理运算的指令集。,（三）DSP 的基本结构与主要特征,1程序和数据分开的哈佛结构 2流水线操作 3. 专门的硬件乘法器和乘加指令MAC 4. 特殊的指令 5. 丰富的片内存储器件和灵活的寻址方式 6. 独立的直接存储器访问(DMA)总线及其控制器 7. 高速的指令运行周期,（四）DSP 的分类,按数据格式可分为定点芯片和浮点芯片两种 定点DSP芯片按照定点的数据格式进行工作，其数据长度通常为16位、24位、32位。 定点DSP的特点：体积小

31、、成本低、功耗小、对存储器的要求不高；但数值表示范围较窄，必须使用定点定标的方法，并要防止结果的溢出。 浮点DSP芯片按照浮点的数据格式进行工作，其数据长度通常为32位、40位。由于浮点数的数据表示动态范围宽，运算中不必顾及小数点的位置，因此开发较容易。但它的硬件结构相对复杂、功耗较大，且比定点DSP芯片的价格高。通常，浮点DSP芯片使用在对数据动态范围和精度要求较高的系统中。 按照用途分类可分为：通用型和专用型。 通用型：适用于普通的数字信号处理应用。 专用型：适用于不同的数字信号处理运算或特定的应用场合。例如，数字卷积、数字滤波、FFT等。,（五 ）DSP 的主要技术指标,1.时钟频率 要

32、考虑两个方面：一是DSP内部工作主频，真正的工作频率。一般是内部主频越高，DSP的数据处理速度越快。另一个是DSP的外部时钟频率，这是DSP片外所加的实际时钟频率，这个时钟频率一般要经过DSP内部的锁相环倍频至DSP的内部工作主频。外部时钟频率低有利于减少外部电路间的干扰，使PCB布线容易。所以一般是外部时钟频率低（减少干扰），内部时钟频率高（提高处理速度）。,（五 ）DSP 的主要技术指标,2.机器周期 执行一条指令所需要的时间。DSP的大部分指令是单周期指令，即执行时间为一个机器周期。它也从一个方面反映了DSP的数据处理速度。3.MIPS 目前，最通常使用的是MIPS（Millions o

33、f Instruction Per Second），即每秒执行的百万条指令。它综合了时钟频率、DSP并行度、机器周期等描述DSP处理速度的指标。,（五 ）DSP 的主要技术指标,4.MOPS Millions of Operation Per Second每秒执行的百万条操作。但是操作次数并不等于指令条数。一般完成一条指令需要若干次操作。但是不同的DSP对于操作的定义不同，不同指令所需要完成的操作次数也不相同。 5.MFLOPS Millions of Float Operation Per Second每秒执行的百万次浮点运算，是衡量浮点DSP浮点运算能力的又一个指标。是指浮点DSP内部浮点

34、处理单元每秒钟执行浮点运算的次数。 6.MACS MACS是指DSP在1秒内完成乘累加运算的次数。因为乘/累加运算是数字信号处理算法中的基本运算。但是DSP的应用涉及到许多乘/累加运算以外的运算，MACS并不是全面评价DSP性能的指标。,（六 ）如何选择DSP,并不存在最好的DSP，正确的DSP选择取决于具体的应用场合。没有任何DSP能够满足所有的，或者大多数应用的需要。对于一种应用来说是好的选择，对另外的应用则可能是很差的选择。 DSP第一类应用：采用专门的复杂算法来处理大量数据。 DSP第二类应用：大量便宜的嵌入式系统，如手机、硬盘和光盘驱动器（用于伺服控制）和便携式播放器。功耗、集成、成

35、本是关键。,（六 ）如何选择DSP,1. 如何选择数据格式 数据处理运算的格式分为定点格式和浮点格式。 大多数DSP使用定点运算。有的DSP使用浮点运算。 浮点运算的灵活性和数据的动态范围都比较大，比较容易编程。浮点DSP电路更复杂，芯片也更大，所以成本和功耗也就比较大。 在很多情况下，不需要关注数据的动态范围和精度。可考虑使用定点DSP。大多数批量生产的产品使用定点DSP，主要考虑其成本和功耗低。,（六 ）如何选择DSP,2. 数据宽度 所有浮点DSP为32位，大多数定点DSP是16位，但有的也使用20、24、32位数据字。 数据字的长短是影响成本的重要因素，因为它极大地影响芯片的大小、引脚

36、数以及DSP的片外存储器的大小。,（六 ）如何选择DSP,3. 速度 有多种方法来衡量DSP的速度，最基本的是指令周期，即用MIPS每秒执行多少百万条指令。但问题是：不同的DSP在单个周期所完成的工作是大不相同。 使用MOPS（每秒百万次运算）和MFLOPS（每秒百万次浮点运算），要十分小心。因为不同厂商的关于“操作或运算”的概念是不同的。 其次，要注意的是，DSP的输入时钟可能和DSP的指令速率一致，也可能内部时钟加倍。 许多DSP是用低频时钟来产生片上所需要的高频时钟。,（六 ）如何选择DSP,4. 存储器的安排 应关注双访问存储器（DARAM）的单元多少、哈佛结构、高速缓存、存储空间的大

37、小。 5. 开发的难易程度 为减少产品成本，可使用比较便宜的开发工具。 使用何种语言编程，C语言、汇编语言等。使用C编写用的较多，对实时性要求高的程序，仍用汇编语言编写。也有C语言和汇编语言混合编程的。,（六 ）如何选择DSP,6. 支持多处理器 雷达是高数据率和大运算量的典型应用系统，往往需要多个DSP，在这种情况下，DSP间是否容易连接、连接的性能，都成为重要的因素。 7. 功耗和电源管理 越来越多的DSP用于电池供电的便携式应用，希望功耗越小越好的同时，又要求有很高的处理速度。但DSP的功耗与速度是成正比的，速度越高，相应的功耗越大。 8. 器件的封装 决定DSP价格的主要因素之一是器件封装。一般一种芯片会有几种封装形式。用户可根据需要来选用。,