Солонина А., Улахович Д. Алгоритмы и процессоры цифровой обработки сигналов (2002) (1095891), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Олпако всс этн руководства не включены в список литературы из-за пх большого количества и постоянной модификации. Читатель заметит опрелеленные повторы материала в разных главах. Авторы сохранили их намеренно в случаях. когда желательно не отвлекать внимание читателя на поиск информации в других главах. либо. когда уместно подчеркнуть, что олин н тот же вопрос может рассматриваться в разном контексте. Учебное пособие содержит 11 глав; главы 1, 8, 10 написаны Д. А.
Улаховпчем, главы 2, 9, 11, приложения — Л. А. Яковлевым, главы 3, 4, 5, 6, 7— А. И. Солониной. П В главе / рассматриваются основные направления ЦОС, приводятся примеры базовых методов и алгоритмов ЦОС, анализируются методы их реализации и делается вывод о требованиях, которым лолжны отвечать цифровые процессоры обработки сигналов для обеспечения эффективной реализации алгоритмов ЦОС. П Глпва 2 посвящена принципам построения и архитектуре ЦПОС; в ней также рассматриваются основные типы существующих архитектур и пх сравнение, организация памяти в ЦПОС. П Глпвп 3 посвящена подробному знакомству с представлением данных в ЦПОС с фиксированной и плавающей точками н а)шфметическим операциям с данными. П В главе 4 рассматриваются специальные операш~и с данными: округленис, арифметика насыщения прп переполнении, обработка особых случаев для данных с плаваюц~ей точкой.
П В главе 5 рассматриваются основные типы адресации операндов. П В главе б изучаются принципы формирования системы команд и основные группы команд. П В главе 7 рассматривается работа процессора в состоянии прерывания. П Глава Р посвяшеца изучению принципов работы разнообразных устройств внутрикристальной периферии: компандеров, таймеров, контроллс1юв прямого доступа к памяти, портов, синхронизации н др.: приводятся примеры процессоров, в которых применяются эти устройства.
П Гппвп 9 посвящена вопросам подготовки программ пользователя: этапы разработки, используемые для программирования ЦПОС языки, общие особенности и элементы языков ассемблера раздичных процессоров, состав пакетов программного обеспечения процессоров, а также использование языка С.
П В главе lб рассматриваются програмлн1ые и аппаратные средства разработки Устройств ЦОС: симуляторы, внутрисхемные н внутрикристальные эмуляторы. отладочные модули, приводятся конкретные примеры. П Глпвп П посвящена рассмотрению основных характеристик ЦПОС, сравнению производительности различных процессоров (по зарубежным ма- Глава 1 Рис. З.З. Этапы цифровой обработки р" и" роцвссоры цифровой обработки сигналов териалам), а также существующим разновилностям ЦПОС ния назначения. м с точки зре- ьЗ Вл В приложениях приводятся сравнительная таблица па а упоминаемь х лица параметров некоторых ых в пособии процессоров, список книг на посвященных описаниям различных ЦПОС русском языке, , а также список источников информации: периодические издания, сайты дистрибьюта ов ф разработчиков. юторов и фирм- Предполагается, что читатели данного пособия мик оп ес о ия у е знакомы с основами ропроцессорных систем, цифровой и вычислительной техники.
При написании пособия использован опыт чтения лек и лаборато но-п а р -пр ктических занятий по соответствующим курсам на кафед е никаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича. осударственного униве ситета т Авторы выражают благодарность заведующему кафед ой ЦОС телю Центра ЦОС п фессо ка едро и руководи- готовке книги. профессору Артуру Абрамовичу Ланне за помощь в о щь в подВсе прелложения и замечания по книге расим рисылать по аар~Ю анкт-Петербург, наб. р, Мойки, 61, Государственный универси ра тки сигналов или электронному адресу 1вГоВдвр-вв(.врЬ.гв.
методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов Прежде чем изучать принципы, лежащие в основе конструкции цифровых процессоров обработки сигналов (ЦПОС), целесообразно рассмотреть базовые методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов (ЦОС), которые оказали и продолжают оказывать непосредственное влияние как на всю элементную базу ЦОС, так, в частности, и на архитектуру ЦПОС. Знание методов и алгоритмов ЦОС, их особенностей, сложности, возможностей применения в разнообразных задачах позволяет оценить вычислительные проблемы, свойственные данному алгоритму в конкретном приложении, и выбрать оптимальную элементную базу для его реализации. Кроме того, это знание помогает понять, почему развитие цифровой вычислительной техники пришло к цифровым процессорам обработки сигналов.
Общие же проблемы ЦОС, характерные для любых алгоритмов, нетрудно обнаружить на обобщенной схеме цифровой обработки аналоговых сигналов, которую и рассмотрим. 1.1. Обобщенная схема цифровой обработки аналоговых сигналов Цифровая обработка принципиально связана с прелставлением любого сигнала в виле последовательности чисел. Это означает. что исходный аналоговый сигнал должен быть преобразован в исхолную последовательность чисел (рис. 1.1), которая вычислителем по заданному алгоритму преобразуется в новую последовательность. однозначно соответствующую исходной.
Из полученной новой последовательности формируется результирующий аналоговый сигнал. Исясднын 1 ИССОДНЕЯ Выснслнтель анвлссеаыд мследеавтелыюссь Илмрыы Новая ЕНЕЛОЛОВЫЛ Савел насел лреебрамванняс лсследсввтвльнесть семен х(г) х!лТ) лг У(в)т" т» у(лг) лТ Гх) 2 и ~ »)ф1~ффффф ' рис З 2 Обобщенная схема цифРоВой обработки аналоговых сигналов Алгоритмы и лроцвссоры цифровой обработки сигналов Перечисленные преобразования должны происходить по определенным правилам, смысл которых отображен на рис.
1,2, где показаны основные элементы обобщенной схемы цифровой обработки аналоговых сигналов: (2 аналоговый антиэлайсинговый фильтр низких частот (АФНЧ); С) аналого-цифровой преобразователь (АЦП); С) устройство цифровой обработки сигналов (вычислитель); П цифра-аналоговый преобразователь (ЦАП); П аналоговый сглюкивающий фильтр низких частот (СФНЧ). На этом же рисунке приведен пример цифровой обработки аналогового сигнала и временные и спектральные диаграммы на входе и выходе основных элементов.
Устройство, объединяющее АФНЧ и АЦП, называется кодерам. Кдк следует из рис. 1.2, а, кодер формирует последовательность чисел, соответствующую обрабатываемому аналоговому сигналу. Устройство, объединяющее ЦАП и СФНЧ, называется декодером. Декодер по принятому цифровому сигналу формирует аналоговый сигнал, т. е. производит преобразования, обратные происходившим в кодере. На вход системы поступает ограниченный по ллительности сигнал х(г), имеющий в своем составе постоянную составляющую хо = 1, явно выраженные высокочастотные составляющие, которые несколько затеняют сигнал небольшими всплесками (рис.
1.2, б). Спектр амплитуд, или просто спектр, такого сигнала представлен на рис. !.2, и. В силу конечной длительности сигнала его спектр бесконечен! Бесконечность спектра является препятствием для преобразования сигнала х(г) в цифровую форму, что связано с природой аналого-цифрового преобразования, осуществляемого в два этапа: дискретизации по времени и квантования по уровню. Дискретизация па времени (или дискретизпция) представляет собой процедуру взятия мгновенных значений сигнала х(г) через равные промежутки времени Т. Мгновенные значения х(п7) называются выбаркплш, или отсчетами, время Т вЂ” периадодг дискретизпцигц и указывает порядковый номер отсчета. Ясно, что чем чаще брать отсчеты, т.
е. чем меньше период дискретизации Т, тем точнее последовательность отсчетов х(п7) будет отображать исходный сигнал х(т). Период дискретизации Т определяет частоту дискретизат!ии. Г= —; Т=— Т Х (1.1) откуда чем меньше Т, тем выше тд. С другой стороны, чем выше частота дискретизации, тем труднее вычислителю выполнять большое количество операций над отсчетами в темпе их поступления на переработку и тем сложнее должно быть его устройс~во. Глава 5.
Методы н алгоритмы цифровая обработки сигналов ф~1(1~~!!а(() б :б=р 'Я()7,' !!РФЖ~~~' ~ Ы ьт вь Таким образом, точность представления сигнала требует увеличивать Гд, а стремление сделать вычислитель как можно более простым приводит к желанию понизить тд.
Однако существует ограничение на минимальное значение Хд.. лля полного восстановления непрерывного сигнала по его отсче- Авгоритыы и процессоры цифровой обработки сигналов там х(п7) необходимо и достаточно, чтобы частота дискретизации Хд была, как минимум, в два раза больше наивысшей частоты г" в спектре п редаваемого сигнала х(г), т. е. 7д>2Г, Т<1/2г, (1.2) Отсюда следует, что при бесконечном спектре, когда и" — т ° „дискретизация невозможна. Тем не менее, в спектре любого конечного сигнала есть такие высшие составляющие, которые, начиная с некоторой верхней частоты ~, имеют незначительные амплитуды, и потому ими можно пренебречь без заметного искажения самого сигнала. Значение 7; определяется конкретным типом сигнала и решаемой задачей.
Например, для станлартного телефонного сигналами; = 3,4 кГц минимальная стандартная частота его дискретизации Гд = 8 кГц. Ограничение спектра до частоты у=7; осуществляется аналоговым ФНЧ, получившим название антизлайсингового, поскольку он предотвращает искажения спектра типа наложения Га7гаяп8), которые возникают в спектре цифрового сигнала при нелостаточной частоте дискретизации. Во временной области эффект наложения означает необратимую потерю возможности точного восстановления аналогового сигнала по его отсчетам. Антиэлайсинговый фильтр формирует аналоговый сигнал со значительно подавленными верхними частотными составляющими (рис.
1.2, г, д) в полосе задерживания, начиная с частоты Р= /и Это дает основание считать сигнал практически ограниченным по частоте и неподверженным эффекту напожения при частоте дискретизации не менее 2Г. Квпнтповпние огпсчегпоа по уровням (или квпнгповпние) производится с целью рормирования последовательности чисел: весь диапазон изменения величины отсчетов разбивается на некоторое количество дискретных уровней ;рис.1.2, е), и каждому отсчету по определенному правилу присваивается |начение одного из двух ближайших уровней квантования, между которыми жазывается данный отсчет. В результате получается последовательность чи:ел х(пТ) = х(п), представляемых в двоичном коде. Количество уровней определяется разрядностью Ь АЦП; так, если Ь = 3, всего можно иметь ( =2 = 2 =8 уровнеи квантования, а минимальное и максимальное знав з ~ения отсчетов равны соответственно 0 то 000 и 7 ев 111.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
