第1章 绪 论
教学提示：本章首先介绍DSP技术的内涵、发展的两个领域及实现方法，其次介绍可编程DSP芯片的结构特点、分类及其应用情况，最后概括地介绍了DSP系统的设计过程。 教学要求：本章要求学生了解DSP技术的内涵，掌握DSP芯片的结构特点、分类及其应用，并概括性地了解在设计一个DSP应用系统时，不仅要熟悉芯片的硬件结构、指令系统等，还要熟悉开发、调试工具的使用，从而使后续各章的学习目标更加明确。
1.1 概述
数字信号处理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年代至今，随着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。 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。图1.1所示的是一个典型的数字信号处理系统框图。
图1.1 数字信号处理系统框图
图1.1中，输入信号可以是语音信号、传真信号，也可以是视频信号，还可以是传感器(如温度传感器) 的输出信号。输入信号经过带限滤波后，通过A/D转换器将模拟信号转换成数字信号。根据采样定理，采样频率至少是输入带限信号最高频率的2倍，在实际应用中，一般为4倍以上。数字信号处理一般是用DSP芯片和在其上运行的实时处理软件对输入数字信号按照一定的算法进行处理，然后将处理后的信号输出给D/A转换器，经D/A 转换、内插和平滑滤波后得到连续的模拟信号。当然，并非所有的DSP系统都具有如图1.1所示的所有部件。例如，频谱分析仪输出的不是连续波形而是离散波形，CD唱机中的输入信号本身就是数字信号，等等。
1.1.1 DSP与DSP技术
DSP既是Digital Signal Processing的缩写，也是Digital Signal Processor的缩写，二者英文简写相同，但含义不同。
Digital Signal Processing——指数字信号处理的理论和方法。
Digital Signal Processor(DSP)——指用于进行数字信号处理的可编程微处理器，人们常用DSP一词来指通用数字信号处理器。
DSP技术及应用
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Digital Signal Process ——一般指DSP技术，即采用通用的或专用的DSP处理器完成数字信号处理的方法与技术。
自从20世纪70年代微处理器产生以来，就一直沿着三个方向发展。它们是：
z通用CPU：微型计算机中央处理器(如使用最多的奔腾等)。
转动积木
z微控制器(MCU)：单片微型计算机(如MCS-51、MCS-96等)。
z DSP：可编程的数字信号处理器。
这三类微处理器(CPU，MCU，DSP)既有区别也有联系，每类微处理器各有其特点，虽然在技术上不断借鉴和交融，但又有各自不同的应用领域。
随着数字化的急速进程，DSP技术的地位突显出来。因为数字化的基础技术就是数字信号处理，而数字信号处理的任务，特别是实时处理(Real-Time Processing)的任务，是要由通用型或专用型DSP处理器来完成的。因此，在整个半导体产品的增长趋缓时，DSP处理器还在以较快的速度增长。
1.1.2 DSP技术发展的两个领域
DSP技术的发展因其内涵而分为两个领域。
一方面是数字信号处理的理论和方法的发展。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，数字信号处理与网络理论、信号与系统、控制理论、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。
数字信号处理在算法研究方面，主要研究如何以最小的运算量和存储器使用量来完成指定的任务；对数字信号处理的系统实现而言，除了有关的输入/输出部分外，其中最核心的部分就是其算法的实现，即用硬件、软件或软硬件相结合的方法来实现各种算法，如FFT 算法的实现。目前各种快速算法(如声音与图像的压缩编码、识别与鉴别、加密解密、调制解调、信道辨识与均衡、智能天线、频谱分析等算法)都成为研究的热点，并有长足的进步，为各种实时处理的应用提供了算法基础。
另一方面是DSP处理器性能的提高。为了满足应用市场的需求，随着微电子科学与技术的进步，DSP处理器的性能也在迅速地提高。目前的工艺水平，时钟频率达到1.1GHz；处理速度达到每秒90亿次3
2位浮点运算；数据吞吐率达到2GB/s。在性能大幅度提高的同时，体积、功耗和成本却大幅度地下降，以满足低成本便携式电池供电应用系统的要求。
DSP技术的发展在上述两方面是互相促进的，理论和算法的研究推动了应用，而应用的需求又促进了理论的发展。
1.1.3 数字信号处理的实现方法
数字信号处理的实现方法一般有以下几种：
(1) 在通用型计算机上用软件实现。一般采用C语言、MATLAB语言等编程，主要用于DSP算法的模拟与仿真，验证算法的正确性和性能。优点是灵活方便，缺点是速度较慢。
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(2) 在通用型计算机系统中加上专用的加速处理器实现。专用性强，应用受到很大的限制，也不便于系统的独立运行。
(3) 在通用型单片机(如MCS-51、MCS-96系列等)上实现。只适用于简单的DSP算法，可用于实现一些不太复杂的数字信号处理任务，如数字控制。
(4) 用通用型可编程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。特点是灵活、速度快，可实时处理。
(5) 用专用型DSP芯片实现。在一些特殊的场合，要求信号处理速度极高，用通用型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，无须进行编程。处理速度极高，但专用性强，应用受到限制。
在上述几种实现方法中，(1)~(3)和(5)都有使用的限制，只有(4)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二十多年来通信、计算机、控制等领域的发展起到十分重要的作用。
本书主要讨论数字信号处理的软硬件实现方法，即利用数字信号处理器(DSP芯片)，通过配置硬件和编程，实现所要求的数字信号处理任务。
1.1.4 DSP系统的特点
基于通用DSP芯片的数字信号处理系统与模拟信号处理系统相比，具有以下优点：
(1) 精度高，抗干扰能力强，稳定性好。精度仅受量化误差即有限字长的影响，信噪比高，器件性能影响小。
(2) 编程方便，易于实现复杂算法(含自适应算法)。DSP芯片提供了高速计算平台，可实现复杂的信号处理。
压模(3) 可程控。当系统的功能和性能发生改变时，不需要重新设计、装配、调试。如实现不同的数字滤波(低通、高通、带通)；软件无线电中不同工作模式的电台通信；虚拟仪器中的滤波器、频谱仪等。
(4) 接口简单。系统的电气特性简单，数据流采用标准协议。
(5) 集成方便。
1.2 可编程DSP芯片
DSP芯片，即数字信号处理芯片，也称数字信号处理器，是一种特别适合于进行数字信号处理运算的处理器，其主要应用是实时快速地实现各种数字信号处理算法。
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DSP技术及应用
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1.2.1 DSP芯片的结构特点
DSP处理器是专门设计用来进行高速数字信号处理的微处理器。与通用的CPU和微控制器(MCU)相比，DSP处理器在结构上采用了许多的专门技术和措施来提高处理速度。尽管不同的厂商所采用的技术和措施不尽相同，但往往有许多共同的特点。以下介绍的就是它们的共同点。
1. 改进的哈佛结构
以奔腾为代表的通用微处理器，其程序代码和数据共用一个公共的存储空间和单一的地址与数据总线，取指令和取操作数只能分时进行，这样的结构称为冯·诺依曼结构(Von Neumann architecture)，如图1.2(a)所示。
DSP处理器则毫无例外地将程序代码和数据的存储空间分开，各有自己的地址总线与数据总线，这就是所谓的哈佛结构(Harvard architecture)，如图1.2(b)所示。之所以采用哈佛结构，是为了同时取指令
和取操作数，并行地进行指令和数据的处理，从而可以大大地提高运算的速度。例如，在做数字滤波处理时，将滤波器的参数存放在程序代码空间里，而将待处理的样本存放在数据空间里，这样，处理器就可以同时提取滤波器参数和待处理的样本，进行乘和累加运算。
为了进一步提高信号处理的效率，在哈佛结构的基础上，又加以改进，使得程序代码和数据存储空间之间也可以进行数据的传送，称为改进的哈佛结构(modified Harvard architecture)，如图1.2(c)所示。
图1.2 微处理器的结构
2. 多总线结构
许多DSP芯片内部都采用多总线结构，这样保证在一个机器周期内可以多次访问程序空间和数据空间。例如TMS320C54x内部有P、C、D、E等4条总线(每条总线又包括·4·
第1章 绪论 ·5·
地址总线和数据总线)，可以在一个机器周期内从程序存储器取1条指令、从数据存储器读
2个操作数和向数据存储器写1个操作数，大大提高了DSP的运行速度。因此，对DSP来说，内部总线是十分重要的资源，总线越多，可以完成的功能就越复杂。
3. 流水线技术(pipeline)
计算机在执行一条指令时，总要经过取指、译码、取数、执行运算等步骤，需要若干
个指令周期才能完成。流水线技术是将各指令的各个步骤重叠起来执行，而不是一条指令
执行完成之后，才开始执行下一条指令。即第一条指令取指后，在译码时，第二条指令就
取指；第一条指令取数时，第二条指令译码，而第三条指令就开始取指，……，依次类推，
如图1.3所示。使用流水线技术后，尽管每一条指令的执行仍然要经过这些步骤，需要同
样的指令周期数，但将一个指令段综合起来看，其中的每一条指令的执行就都是在一个指
令周期内完成的。DSP处理器所采用的将程序存储空间和数据存储空间的地址与数据总线
分开的哈佛结构，为采用流水线技术提供了很大的方便。
图1.3 流水线技术示意图
4. 多处理单元
漆雾净化器DSP内部一般都包括多个处理单元，如算术逻辑运算单元(ALU)、辅助寄存器运算单
元(ARAU)、累加器(ACC)及硬件乘法器(MUL)等。它们可以在一个指令周期内同时进行运算。例如，在执行一次乘法和累加运算的同时，辅助寄存器单元已经完成了下一个地址的
寻址工作，为下一次乘法和累加运算做好了充分准备。因此，DSP在进行连续的乘加运算时，每一次乘加运算都是单周期的。DSP的这种多处理单元结构，特别适用于大量乘加 操作的矩阵运算、滤波、FFT、Viterbi译码等。许多DSP的处理单元结构还可以将一些特
殊的算法，例如FFT的位码倒置寻址和取模运算等，在芯片内部用硬件实现，以提高运行
速度。
5. 特殊的DSP指令
为了更好地满足数字信号处理应用的需要，在DSP的指令系统中，设计了一些特殊的DSP指令。例如，TMS320C54x中的FIRS和LMS指令，专门用于系数对称的FIR滤波器
和LMS算法。
6. 指令周期短
早期的DSP的指令周期约400ns，采用4μm NMOS制造工艺，其运算速度为5MIPS (millions of Instructions Per Secend，每秒执行百万条指令)。随着集成电路工艺的发展，DSP
广泛采用亚微米CMOS制造工艺，其运行速度越来越快。以TMS320C54x为例，其运行速
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分级授权DSP技术及应用
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度可达100MIPS。TMS320C6203的时钟为300MHz，运行速度达到2400MIPS。
导线分流器
7. 运算精度高
早期DSP的字长为8位，后来逐步提高到16位、24位、32位。为防止运算过程中溢出，有的累加器达到40位。此外，一批浮点DSP，例如TMS320C3x、TMS320C4x、ADSP21020等，则提供了更大的动态范围。
8. 丰富的外设
新一代DSP的接口功能越来越强，片内具有主机接口(HPI)，直接存储器访问控制器(DMAC)，外部存储器扩展口，串行通信口，中断处理器，定时器，锁相环时钟产生器以及实现在片仿真符合IEEE 1149.1标准的测绘访问口，更易于完成系统设计。
9. 功耗低
许多DSP芯片都可以工作在省电方式，使系统功耗降低。一般芯片为0.5～4W，而采用低功耗技术的DSP芯片只有0.1W，可用电池供电。如TMS3205510仅0.25mW，特别适用于便携式数字终端。
DSP是一种特殊的微处理器，不仅具有可编程性，而且其实时运行速度远远超过通用微处理器。其特殊的内部结构、强大的信息处理能力及较高的运行速度，是DSP最重要的特点。
DSP芯片是高性能系统的核心。它接收模拟信号(如光和声)，将它们转化成为数字信号，实时地对大量数据进行数字技术处理。这种实时能力使DSP在声音处理、图像处理等不允许时间延迟领域的应用十分理想，成为全球70%数字电话的“心脏”，同时DSP在网络领域也有广泛的应用。DSP芯片的上述特点，使其在各个领域得到越来越广泛的应用。
1.2.2 DSP芯片的分类
DSP芯片的使用是为了达到实时信号的高速处理，为适应各种各样的实际应用，出现了多种类型、档
次的DSP芯片。
1. 按数据格式分类
在用DSP进行数字信号处理时，首先遇到的问题是数的表示方法。按数的不同表示方法，将DSP分为两种类型：一种是定点DSP，另一种是浮点DSP。
在定点DSP中，数据采用定点方式表示。它有两种基本表示方法：整数表示方法和小数表示方法。整数表示方法主要用于控制操作、地址计算和其他非信号处理的应用，而小数表示方法则主要用于数字和各种信号处理算法的计算中。即定点表示并不意味着就一定是整数表示。数据以定点格式工作的DSP芯片称为定点DSP芯片，该芯片简单，成本较低。
第一中文
在浮点DSP中，数据既可以表示成整数，也可以表示成浮点数。浮点数在运算中，表示数的范围由于其指数可自动调节，因此可避免数的规格化和溢出等问题。但浮点DSP一般比定点DSP复杂，成本也较高。
2. 按用途分类
按照DSP的用途，可分为通用型DSP芯片和专用型DSP芯片。
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