FMUSER Wirless stuur video en klank makliker toe!

[e-pos beskerm] WhatsApp + 8618078869184
Taalvoorkeur

    DSP inleidende kennis

     

    Digitale Seinverwerking
    Laat ons as gevallestudie die mees algemene funksie in die digitale domein beskou: filter. Eenvoudig gestel, filter is om die sein te verwerk om die eienskappe daarvan te verbeter. Byvoorbeeld, filter kan geraas of elektrostatiese interferensie van die sein verwyder en sodoende die sein-ruis-verhouding verbeter. Waarom 'n mikroprosessor in plaas van 'n analoog toestel gebruik om die sein te filter? Kom ons kyk na die voordele daarvan: die werkverrigting van analoogfilters (of meer algemeen, analoge stroombane) hang af van omgewingsfaktore soos temperatuur. Die digitale filter word basies nie deur die omgewing beïnvloed nie.
    Dit is maklik om digitale filters binne 'n baie klein toleransie te herhaal, want die prestasie daarvan hang nie af van die kombinasie van toestelle waarvan die prestasie afgewyk het van die normale waarde nie. Sodra 'n analoog filter vervaardig is, is die eienskappe daarvan (soos pasband-frekwensiebereik) nie maklik om te verander nie. Met behulp van 'n mikroprosessor om 'n digitale filter te implementeer, kan u die eienskappe van die filter verander deur dit weer te programmeer.


    Vergelyking van DSP-verwerkers en algemene doelverwerkers
    Beskou 'n voorbeeld van digitale seinverwerking, soos 'n eindige impulsresponsfilter (FIR). In wiskundige taal is die FIR-filter 'n reeks puntprodukte. Neem 'n invoer en 'n ordinale vektor, vermenigvuldig tussen die koëffisiënt en die skuifvenster van die invoermonster, en tel dan al die produkte bymekaar om 'n uitvoermonster te vorm. Soortgelyke bewerkings word in groot getalle herhaal in die proses van digitale seinverwerking, sodat die toestelle wat hiervoor ontwerp is, spesiale ondersteuning moet bied, wat bygedra het tot die verswakking van DSP-toestelle en algemene verwerkers (GPP):

    1 Ondersteuning vir intensiewe vermenigvuldigingsoperasies
    GPP is nie ontwerp om intensiewe vermenigvuldigingstake uit te voer nie. Selfs sommige moderne GPP's benodig verskeie instruksiesiklusse om 'n vermenigvuldiging uit te voer. Die DSP-verwerker gebruik gespesialiseerde hardeware om enkelsiklusvermenigvuldiging te implementeer. Die DSP-verwerker voeg ook 'n akkumulatorregister by om die som van verskeie produkte te hanteer. Die akkumulatorregister is gewoonlik wyer as ander registers, en ekstra stukkies, genaamd resultaatbits, word bygevoeg om oorvloei te voorkom. Terselfdertyd bevat byna al die DSP-instruksiestelle eksplisiete MAC-instruksies, ten einde die voordele van gespesialiseerde vermenigvuldig-versamel-hardeware volledig weer te gee.

    2 geheue struktuur
    Tradisioneel gebruik GPP 'n von Neumann-geheuestruktuur. In hierdie struktuur is slegs een geheuespasie met die verwerkerskern verbind deur 'n stel busse ('n adresbus en 'n databus). Gewoonlik sal vier geheue-toegange plaasvind vir een vermenigvuldiging, wat ten minste vier instruksiesiklusse verbruik. Die meeste DSP's gebruik die Harvard-struktuur, wat die geheuespasie in twee verdeel om onderskeidelik programme en data op te slaan. Hulle het twee stelle busse wat aan die verwerkerkern gekoppel is, wat gelyktydige toegang daartoe moontlik maak. Hierdie rangskikking verdubbel die bandwydte van die verwerkergeheue, en meer belangrik, bied terselfdertyd data en instruksies aan die verwerkerkern. Onder hierdie uitleg kan DSP enkelsiklus-MAC realiseer
    instruksie. Daar is nog 'n probleem, dit wil sê, die tipiese hoëprestasie-GPP bevat eintlik twee skyfies op die skyfies, een vir data en een vir instruksies, wat direk aan die verwerkerkern gekoppel is om die toegangspoed tydens looptyd te versnel. Fisies gesproke is die struktuur van hierdie dubbele geheue en bus op die skyf amper dieselfde as dié van Harvard. Logies gesproke is daar egter steeds belangrike verskille tussen die twee.
    GPP gebruik beheerlogika om vas te stel watter data en instruksiewoorde in die kas op die skyfie gestoor word, wat die programmeerder nie spesifiseer nie (of dalk nie eens weet nie). Daarenteen gebruik DSP verskeie geheue op die skyfie en verskeie stelle busse om verskeie toegang tot die geheue in elke instruksiesiklus te verseker. By die gebruik van DSP moet die programmeerder duidelik beheer watter data en instruksies gestoor word
    In geheue op die skyfie. Wanneer 'n programmeerder 'n program skryf, moet hy toesien dat die verwerker sy dubbele bus effektief kan gebruik. Daarbenewens het DSP-verwerkers skaars datacache. Dit is omdat die tipiese data van 'n DSP 'n datastroom is. Met ander woorde, nadat die DSP-verwerker elke datamonster bereken het, word dit weggegooi en word dit amper nooit weer gebruik nie.

    3 Nul oorhoofse lus
    As u 'n algemene kenmerk van DSP-algoritmes verstaan, dit wil sê die meeste verwerkingstyd word bestee aan die uitvoering van kleiner lusse, is dit maklik om te verstaan ​​waarom die meeste DSP's gespesialiseerde hardeware vir lus vir nul-bokoste het. Die sogenaamde nul-oorhoofse lus beteken dat wanneer die verwerker die lus uitvoer, dit nie tyd hoef te spandeer om die waarde van die lusteller te kontroleer nie, die toestand word oorgedra na die bokant van die lus, en die
    Verminder die lusteller met 1. Daarteenoor word die GPP-siklus met behulp van sagteware geïmplementeer. Sommige hoëprestasie-GPP's gebruik oorgangsvoorspellingshardeware, wat amper dieselfde effek behaal as die nul-oorhoofse lus wat deur hardeware ondersteun word.

    4 Vaste-punt berekening
    Die meeste DSP's gebruik vaste puntberekeninge in plaas van drywende punt. Alhoewel die toepassing van DSP baie aandag moet gee aan die akkuraatheid van getalle, moet dit baie makliker wees om dit met drywende punt te doen, maar vir DSP is lae koste ook baie belangrik. Vaste-punt masjiene is goedkoper (en vinniger) as ooreenstemmende drywings-masjiene. Om nie 'n drywepuntmasjien te gebruik nie en om die akkuraatheid van die getalle te verseker, ondersteun die DSP-verwerker versadigingsberekening, afronding en verskuiwing in beide die instruksiestel en hardeware.

    5 Spesiale aanspreekmodus
    DSP-verwerkers ondersteun dikwels gespesialiseerde aanspreekmetodes, wat baie nuttig is vir algemene seinverwerkingsbewerkings en algoritmes. Byvoorbeeld module-adressering (nuttig vir die implementering van digitale filter-vertragingslyne), bit-reverse-adressering (nuttig vir FFT). Hierdie baie gespesialiseerde aanspreekmetodes word nie gereeld in GPP gebruik nie en kan slegs deur sagteware geïmplementeer word.

    6 Voorspelling van uitvoeringstyd
    Die meeste DSP-toepassings (soos selfone en modems) is streng intydse toepassings en alle verwerking moet binne 'n bepaalde tyd voltooi wees. Dit vereis dat die programmeerder presies bepaal hoeveel verwerkingstyd nodig is vir elke monster, of ten minste hoeveel tyd in die ergste geval benodig word. As u van plan is om 'n goedkoop GPP te gebruik om die taak van seinverwerking intyds te voltooi, sal die voorspelling van die uitvoeringstyd waarskynlik nie 'n probleem wees nie. Dit moet wees dat die goedkoop GPP 'n relatief eenvoudige struktuur het en dat dit makliker is om die uitvoeringstyd te voorspel. Die verwerkingskrag wat deur die meeste intydse DSP-toepassings benodig word, kan egter nie deur goedkoop GPP's voorsien word nie. Op die oomblik is die voordeel van DSP bo GPP met hoë werkverrigting dat selfs al word 'n cache DSP gebruik, die programmeerder (nie die verwerker nie) besluit watter instruksies ingedien sal word, dus dit is maklik om te bepaal of die instruksie van die cache of Lees uit die geheue. DSP gebruik oor die algemeen nie dinamiese kenmerke soos voorspelling van takke en afleidingsuitvoering nie. Daarom is dit heeltemal eenvoudig om die vereiste uitvoertyd vanaf 'n gegewe stuk kode te voorspel. Hierdeur kan die programmeerder die prestasiebeperkings van die skyfie bepaal.

    7 Vaste-punt DSP-instruksiestel
    Die vaste-punt DSP-instruksiestel is volgens twee doelstellings ontwerp:
    Stel die verwerker in staat om verskeie bewerkings in elke instruksiesiklus te voltooi, en sodoende die berekeningsdoeltreffendheid van elke instruksiesiklus te verbeter. Verklein die geheuespasie vir die berging van DSP-programme (omdat die geheue 'n groot invloed op die koste van die hele stelsel het, is hierdie probleem veral belangrik in koste-sensitiewe DSP-toepassings). Om hierdie doelwitte te bereik, laat die programmeerder gewoonlik deur die instruksiestel van die DSP-verwerker verskeie parallelle bewerkings binne een instruksie spesifiseer. Byvoorbeeld, 'n MAC-bewerking is opgeneem in 'n instruksie, dit wil sê een of twee data beweeg gelyktydig. In 'n tipiese voorbeeld bevat een instruksie al die bewerkings wat in die afdeling benodig word om die FIR-filter te bereken. Hierdie soort doeltreffende betaling
    Die prys is dat die instruksiestel nie intuïtief of maklik is om te gebruik nie (vergeleke met GPP se instruksiestel).
    GPP-programme gee gewoonlik nie om of die instruksiestel van die verwerker maklik is om te gebruik nie, omdat dit gewoonlik hoëvlak-tale soos C of C ++ gebruik. Ongelukkig is die DSP-toepassings in DSP-programmeerders in samestellingstaal geskryf (ten minste gedeeltelik geoptimaliseer in samestellingstaal). Daar is twee redes hiervoor: Eerstens, die meeste van die algemeen gebruikte hoëvlak-tale, soos
    Soos C, is dit nie geskik om tipiese DSP-algoritmes te beskryf nie. Tweedens maak die ingewikkeldheid van die DSP-struktuur, soos veelvuldige geheue-ruimtes, meerdere busse, onreëlmatige instruksiestelle en hoogs gespesialiseerde hardeware, dit moeilik om doeltreffende samestellers daarvoor te skryf. Selfs as die C-bronkode saamgestel is in 'n DSP-samestellingskode met 'n samesteller, is die taak om te optimaliseer nog steeds baie swaar. Tipiese DSP-toepassings het baie berekeningsvereistes en streng oorhoofse perke, wat die optimalisering van die program onontbeerlik maak (ten minste vir die belangrikste deel van die program). 'N Belangrike faktor in die oorweging van die keuse van DSP is dus of daar genoeg programmeerders is wat beter kan aanpas by die instruksies van die DSP-verwerker.

    8 Vereistes vir ontwikkelingsinstrumente
    Omdat DSP-toepassings baie geoptimaliseerde kode benodig, bied die meeste DSP-verskaffers 'n paar ontwikkelingsinstrumente om programmeerders te help om hul optimaliseringswerk te voltooi. Byvoorbeeld, die meeste vervaardigers bied verwerkersimulasie-instrumente om die aktiwiteit van die verwerker in elke instruksiesiklus akkuraat na te boots. Dit is baie handige hulpmiddels om die real-time werking of die optimalisering van kode te verseker. GPP-verskaffers bied gewoonlik nie sulke instrumente nie, hoofsaaklik omdat GPP-programmeerders gewoonlik nie gedetailleerde inligting op hierdie vlak nodig het nie. Die gebrek aan simulasie-instrumente wat akkuraat is vir die instruksiesiklus van GPP, is 'n groot probleem waarmee ontwikkelaars van DSP-toepassings te kampe het: dit is byna onmoontlik om die aantal siklusse wat hoëprestasie-GPP benodig vir 'n gegewe taak te voorspel, en dit is dus onmoontlik om te verduidelik hoe om die prestasie van die kode te verbeter.

     

     

     

     

    Wys alle Vraag

    bynaam

    E-posadres

    Vrae

    Ons ander produk:

    Professionele FM-radiostasie-toerustingpakket

     



     

    Hotel IPTV-oplossing

     


      Voer e-posadres in om 'n verrassing te kry

      fmuser.org

      es.fmuser.org
      it.fmuser.org
      fr.fmuser.org
      de.fmuser.org
      af.fmuser.org -> Afrikaans
      sq.fmuser.org -> Albanees
      ar.fmuser.org -> Arabies
      hy.fmuser.org -> Armeens
      az.fmuser.org -> Azerbeidjans
      eu.fmuser.org -> Baskies
      be.fmuser.org -> Belo-Russies
      bg.fmuser.org -> Bulgaars
      ca.fmuser.org -> Katalaans
      zh-CN.fmuser.org -> Chinees (vereenvoudig)
      zh-TW.fmuser.org -> Sjinees (Tradisioneel)
      hr.fmuser.org -> Kroaties
      cs.fmuser.org -> Tsjeggies
      da.fmuser.org -> Deens
      nl.fmuser.org -> Nederlandse
      et.fmuser.org -> Esties
      tl.fmuser.org -> Filippyns
      fi.fmuser.org -> Fins
      fr.fmuser.org -> Franse
      gl.fmuser.org -> Galisies
      ka.fmuser.org -> Georgies
      de.fmuser.org -> Duits
      el.fmuser.org -> Grieks
      ht.fmuser.org -> Haïtiaanse kreool
      iw.fmuser.org -> Hebreeus
      hi.fmuser.org -> Hindi
      hu.fmuser.org -> Hungarian
      is.fmuser.org -> Yslands
      id.fmuser.org -> Indonesies
      ga.fmuser.org -> Iers
      it.fmuser.org -> Italiaanse
      ja.fmuser.org -> Japannees
      ko.fmuser.org -> Koreaans
      lv.fmuser.org -> Lets
      lt.fmuser.org -> Litaus
      mk.fmuser.org -> Masedonies
      ms.fmuser.org -> Maleis
      mt.fmuser.org -> Maltees
      no.fmuser.org -> Noorse
      fa.fmuser.org -> Persies
      pl.fmuser.org -> Pools
      pt.fmuser.org -> Portugees
      ro.fmuser.org -> Roemeens
      ru.fmuser.org -> Russies
      sr.fmuser.org -> Serwies
      sk.fmuser.org -> Slowaaks
      sl.fmuser.org -> Sloveens
      es.fmuser.org -> Spaans
      sw.fmuser.org -> Swahili
      sv.fmuser.org -> Sweeds
      th.fmuser.org -> Thai
      tr.fmuser.org -> Turks
      uk.fmuser.org -> Oekraïens
      ur.fmuser.org -> Oerdoe
      vi.fmuser.org -> Viëtnamees
      cy.fmuser.org -> Wallies
      yi.fmuser.org -> Jiddisj

       
  •  

    FMUSER Wirless stuur video en klank makliker toe!

  • Kontak Ons

    adres:
    No.305 Kamer HuiLan-gebou No.273 Huanpu-weg Guangzhou China 510620

    E-pos:
    [e-pos beskerm]

    Tel / WhatApps:
    +8618078869184

  • kategorieë

  • Nuusbrief

    EERSTE OF VOLLE NAAM

    E-pos

  • PayPal oplossing  Westerse UnieBank van China
    E-pos:[e-pos beskerm]   WhatsApp: +8618078869184 Skype: sky198710021 Chat met my
    Kopiereg 2006-2020 Gedryf deur www.fmuser.org

    Kontak Ons