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DSP技术原理与应用系统设计

DSP技术原理与应用系统设计

作者:胡剑凌
出版社:科学出版社出版时间:2022-01-01
开本: 其他 页数: 328
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DSP技术原理与应用系统设计 版权信息

  • ISBN:9787030582270
  • 条形码:9787030582270 ; 978-7-03-058227-0
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

DSP技术原理与应用系统设计 本书特色

适读人群 :供高等学校电子信息类专业本科生、硕士研究生的专业课教材,亦可作为DSP工程技术人员参考用书阅读本书可作为各类高等院校电子信息类、电气类、自动化类、生物医学工程类等专业高年级本科生教材,也可作为相关专业的研究生教材,同时可供数字信号处理等工程领域的工程技术人员参考。

DSP技术原理与应用系统设计 内容简介

DSP技术是通信工程专业、信息工程专业、电子信息工程专业、微电子专业和电子科学与技术等专业一门重要的专业课程,是这些专业主干核心课"数字信号处理"课程知识理解和运用的重要后续课程,同时也是一门专门训练学生嵌入式系统设计能力的实践性课程,主要培养学生DSP技术方面的软硬件设计能力和实践能力,并通过该课程的学习扩大学生知识面,为今后从事嵌入式系统设计方面的研究和应用工作打下坚实的基础。本书从DSP技术发展现状出发,不局限于某型DSP产品,注重前沿知识。教材将遵循以培养DSP技术方向很好工程师为人才培养理念,在编写中注重教材内容的科学性、严谨性、应用性和工具性,教材从DSP的通用架构和总体框架出发,采用了经典案例进行实例讲解,编写中注重DSP技术软件和硬件系统综合性,做到了DSP技术原理和应用设计并重,使教材内容不仅可用于DSP技术教学,也可以成为DSP技术方面工程师的参考手册。

DSP技术原理与应用系统设计 目录

目录
第1章 绪论 1
1.1 数字信号处理系统的构成 1
1.1.1 大数据时代下的信号处理 1
1.1.2 数字信号处理系统基本框架 2
1.1.3 数字信号处理平台的要求 4
1.2 DSP的特点 5
1.2.1 多总线哈佛结构 5
1.2.2 专用的硬件单元 6
1.2.3 面向信号处理的指令结构 7
1.2.4 高效的指令执行 7
1.3 DSP的发展历程 8
1.3.1 DSP发展历史 8
1.3.2 DSP发展趋势 9
1.4 DSP的应用 10
1.5 本章小结 10
思考题 11
第2章 C66x CPU架构和指令 12
2.1 TMS320C66x DSP介绍 12
2.1.1 TMS320C66x DSP特点 12
2.1.2 TMS320C66x 系列比较 13
2.1.3 TMS320C6655/57 DSP功能框图 14
2.2 TMS320C66x CorePac 15
2.2.1 L1P缓存 16
2.2.2 L1D缓存 16
2.2.3 L2缓存 17
2.2.4 IDMA控制器 18
2.2.5 CorePac其他硬件单元 18
2.3 CPU数据通道和控制 20
2.3.1 通用目的寄存器文件 20
2.3.2 功能单元 22
2.3.3 数据通道 22
2.3.4 控制寄存器文件 23
2.4 指令集系统 25
2.4.1 汇编指令语法 26
2.4.2 指令与功能单元的映射 27
2.4.3 寻址模式 30
2.4.4 指令的并行操作 31
2.4.5 指令的资源约束 32
2.5 流水线结构 33
2.5.1 取指阶段 33
2.5.2 译码阶段 34
2.5.3 执行阶段 35
2.5.4 流水线性能考虑 37
2.6 中断与异常管理 39
2.6.1 中断控制器 39
2.6.2 中断管理 43
2.6.3 异常管理 48
2.7 其他 50
2.7.1 软件流水循环缓存 50
2.7.2 CPU权限 51
2.8 本章小结 52
思考题 53
第3章 基于CCS的软件开发初步 55
3.1 CCS 7.2.0介绍 55
3.1.1 CCS集成开发环境简介 55
3.1.2 CCS v7的新特性 56
3.1.3 CCS的下载与安装 57
3.1.4 CCS v7软件仿真工具安装 58
3.1.5 C665x PDK的安装 60
3.2 CCS软件开发流程 60
3.2.1 CCS工程的建立 61
3.2.2 CCS工程的编译 63
3.2.3 CCS工程的下载和运行 64
3.3 CCS调试初步 65
3.3.1 CCS基本调试命令 66
3.3.2 离散傅里叶变换 66
3.3.3 DFT的软件实现 67
3.3.4 链接命令文件 70
3.3.5 CCS断点工具的使用 72
3.3.6 内存浏览器工具 75
3.3.7 Graph图形显示工具 76
3.3.8 Profile剖析工具 79
3.3.9 Image Analyzer图像分析工具 81
3.4 简单应用程序开发实例 83
3.4.1 应用程序开发一般流程 83
3.4.2 UART通信应用程序开发实例 84
3.5 本章小结 89
思考题 89
第4章 C66x DSP程序优化技术 90
4.1 DSP程序优化技术的关键概念 91
4.1.1 编译器优化 91
4.1.2 优化的代码资源 96
4.2 DSP程序优化流程 99
4.3 编译选项 101
4.3.1 DSP程序优化相关的编译选项 102
4.3.2 CCS中编译器选项设置方法 104
4.4 基于编译器反馈信息的优化 105
4.4.1 编译器反馈信息生成和分析 105
4.4.2 CCS中的性能优化建议 112
4.4.3 利用编译器反馈信息直接优化DSP程序的方法 113
4.5 循环优化 116
4.5.1 利用restrict关键字优化DSP程序实例 117
4.5.2 利用MUST_ITERATE指示伪指令优化DSP程序 119
4.5.3 优化嵌套循环 120
4.5.4 使用内嵌操作优化循环 121
4.5.5 优化循环中的控制代码 122
4.6 本章小结 127
思考题 127
第5章 C66x DSP片上设备与应用 129
5.1 时钟产生逻辑 129
5.1.1 PLL控制器工作原理 129
5.1.2 PLL控制寄存器 130
5.1.3 TMS320C665x的PLL模块 131
5.1.4 PLL的初始化流程 132
5.2 外部存储器接口 134
5.2.1 EMIF16模块 134
5.2.2 DDR3存储控制器 138
5.3 低速片上设备 141
5.3.1 定时器 141
5.3.2 通用目的输入输出 148
5.3.3 I2C接口 149
5.3.4 SPI 153
5.3.5 UART接口 155
5.3.6 多通道缓冲串行口 160
5.4 千兆以太网接口 168
5.4.1 千兆以太网接口结构 169
5.4.2 EMAC的连接 172
5.5 高速片上设备 174
5.5.1 通用并行接口 174
5.5.2 串行快速输入输出接口 177
5.5.3 超链接HyperLink接口 182
5.5.4 高速外部设备互连总线 187
5.6 增强的DMA控制器 191
5.6.1 EDMA3传输类型 192
5.6.2 EDMA3结构 193
5.6.3 参数RAM 195
5.6.4 EDMA3操作 197
5.7 DSP代码引导接口 199
5.7.1 复位类型和设备初始化 199
5.7.2 引导过程和格式 201
5.8 本章小结 202
思考题 203
第6章 C66x DSP系统硬件平台设计 205
6.1 C6655 DSP系统硬件平台设计概述 205
6.1.1 智能视频处理系统构成 205
6.1.2 C6655-DEMO结构框图 206
6.1.3 C6655-DEMO电路设计 208
6.2 电源设计 209
6.2.1 DSPs芯片电源电压要求分析 210
6.2.2 DSPs芯片电源功率/电流要求分析 211
6.2.3 DSPs芯片电源时序要求分析 213
6.2.4 C6655-DEMO电源分析 213
6.2.5 C6655-DEMO电源实现 215
6.3 时钟设计 216
6.4 设备配置和初始化 218
6.4.1 JTAG接口电路 218
6.4.2 复位电路 220
6.4.3 C6655上电配置 223
6.4.4 C6655引导模式设置 224
6.5 外设电路设计 227
6.5.1 SPI Flash电路设计 227
6.5.2 EMIF16接口Flash电路设计 229
6.5.3 DDR存储器电路设计 231
6.5.4 EEPROM电路设计 233
6.5.5 UART电路设计 234
6.5.6 千兆网电路设计 236
6.5.7 SRIO接口电路设计 238
6.5.8 音频电路设计 239
6.6 电路布局布线实现 241
6.7 本章小结 243
思考题 243
第7章 基于SYS/BIOS的DSP软件开发 244
7.1 SYS/BIOS基础 244
7.1.1 SYS/BIOS简介 244
7.1.2 SYS/BIOS的下载与安装 245
7.1.3 TI-RTOS与XDCtools简介 245
7.1.4 SYS/BIOS软件包 246
7.2 SYS/BIOS工程的配置与构建 246
7.2.1 SYS/BIOS实例对象创建方式 247
7.2.2 配置文件的编写 248
7.2.3 基于CCS资源浏览器的SYS/BIOS工程构建 250
7.3 SYS/BIOS的线程模块 251
7.3.1 SYS/BIOS的启动流程 251
7.3.2 线程与优先级 251
7.3.3 线程类型的选择 253
7.3.4 线程的抢占 254
7.3.5 钩子及钩子函数 255
7.3.6 线程创建与钩子函数应用示例 257
7.4 SYS/BIOS的线程间同步 262
7.4.1 信号量 262
7.4.2 事件 266
7.4.3 队列 269
7.5 基于SYS/BIOS的应用系统设计 270
7.5.1 基于定时中断的多任务系统设计 270
7.5.2 网络通信系统设计 276
7.5.3 音频处理系统设计 277
7.5.4 视频处理系统设计 279
7.6 本章小结 281
思考题 281
第8章 C66x多核DSP282
8.1 应用程序从单核到多核的移植 282
8.1.1 并行处理模型 282
8.1.2 OpenMP多核编程 284
8.2 任务并行机制的确定 288
8.3 核间通信 291
8.3.1 数据搬移 291
8.3.2 多核导航器中的数据搬移 293
8.3.3 通知与同步 294
8.3.4 多核导航器的通知方法 296
8.4 数据传输引擎 297
8.5 共享资源管理 299
8.6 存储器管理 300
8.6.1 设备的CPU视图 300
8.6.2 Cache和预取注意事项 301
8.6.3 共享代码存储 302
8.6.4 外设驱动 303
8.6.5 数据存储和访问 304
8.7 DSP代码和数据镜像 305
8.7.1 单镜像 305
8.7.2 多镜像 305
8.7.3 共享代码和数据的多镜像 305
8.7.4 设备引导 306
8.7.5 多核应用程序部署(MAD)工具包 306
8.8 基于OpenMP的多核应用程序设计 307
8.8.1 利用CCS创建基于OpenMP的多核应用程序 308
8.8.2 基于OpenMP的多路信号滤波应用程序实例 310
8.8.3 基于OpenMP的图像处理应用程序实例 310
8.9 本章小结 311
思考题 312
参考文献 313
附录 缩略词中英文对照 316
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DSP技术原理与应用系统设计 节选

第1章 绪论 进入21世纪以来,学科交叉融合加速,新兴学科不断涌现,前沿领域不断延伸,同时,信息通信、传感技术、智能设备等信息的发展,以及移动互联网络的不断进步,推动现代社会进入了工业4.0时代和大数据时代。大数据时代下,数据的有效利用已成为全球关注的重点,而其中数字信号处理技术作为数据有效利用的主要和关键技术也在不断更新和发展。在当今的数字化时代,数字信号处理技术涉及人们生活和社会生产的方方面面,包括数学、电子、通信、商务、航天、海洋、军事等领域,而且与计算机系统、网络系统、故障诊断、医疗处理等互相关联。为了解决各领域越来越复杂的技术问题,数字信号处理技术的复杂性及实现难度也与日俱增,对数字信号处理系统(Digital Signal Processing system,DSPs)提出了更高的要求,进而在微电子技术的支撑下推动了数字信号处理系统的核心器件—数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)的飞速发展。 1.1 数字信号处理系统的构成 1.1.1 大数据时代下的信号处理 21世纪以来,经济飞速增长,计算机技术的迅猛发展使人类进入了数字化时代。所谓数字化就是许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据,再以这些数字、数据建立适当的数字化模型,*后把它们转变为一系列二进制代码,由处理器进行统一处理。数字化技术具有高灵活性、高集成度、高精度、抗干扰能力强、保密性强、通用性强等诸多模拟技术所不具备的优点,同时带来了数据量的爆炸式增长,并随着通信技术和传感技术的发展,引领人类进入了大数据时代。 在现代社会,每一天全世界会上传超过5亿张图片,每分钟有超过20h的视频被分享,还有各类语音、电子邮件以及关于人们自身数字信息的海量数据产生,这些数据的规模已远远超过GB(1GB=1×109B)或者TB(1TB=1024GB),而跃升到PB(1PB=1024TB)、EB(1EB=1024PB)乃至ZB(1ZB=1024EB)级别。图1.1给出了全球数据总量的发展趋势。国际数据公司(IDC)的研究结果表明,2008年全球产生的数据量约为0.5ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长到1.2ZB,2015年的数据量高达7.9ZB,相当于全球每人产生900GB以上的数据,而到2020年,全世界所产生的数据规模将达到35ZB。全球知名咨询公司麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生成率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 图1.1 全球数据总量变化图 维克托 迈尔 舍恩伯格指出,大数据不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。IBM公司给出了大数据的5V特点,包括:volume(数据量大)、velocity(数据处理速度快)、variety(数据类型繁多)、value(数据价值密度低)、veracity(数据真实性高)。因而大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。为此,数字化时代的核心为 (1)数据的采集; (2)数据的传输; (3)数据的存储; (4)数据的处理。 其中数据的处理更是核心中的核心,其内容包括如数据分析与挖掘、数据展现与应用等方面;体现在信号领域,数字化时代的核心即为数字信号处理,包括数字信号处理理论研究和数字信号处理系统设计。 1.1.2 数字信号处理系统基本框架 数字信号处理研究是用数字方法对数字信号进行分析、变换、滤波、检测、调制、解调以及快速算法的一门技术学科,并已渗透到所有现代自然科学和社会科学领域。数字信号处理系统以数字信号处理理论为基础,结合各种电路技术实现对信号的加工和处理。一个数字信号处理系统的基本框架如图1.2 所示。 图1.2 数字信号处理系统基本框架 自然世界中的很多原始信号为模拟信号,如图1.3所示的语音、视频信号等,为此,在进行数字信号处理之前首先需对模拟信号进行数字化,即模拟-数字转换(A/D转换)。为保证A/D转换的可靠进行,在此之前一般需经过放大和滤波模块,其中放大电路的作用是适配输入信号和A/D转换模块的动态范围,而滤波的作用是滤除模拟信号中不需要的频率分量,保证后续的A/D转换满足奈奎斯特采样定理,以免产生频谱混叠,该滤波器一般称为抗混叠滤波器。抗混叠滤波器可以是低通滤波器,也可以是带通滤波器。A/D转换包含两个步骤:采样和量化,采样过程实现信号在时间/空间上的离散化,而量化过程实现幅值的离散化。经过A/D转换后,原来具有无限时间/空间分辨率、无限精度的模拟信号变成了数字设备可以处理的有限时间/空间分辨率、有限精度的数字信号。数字信号处理(DSP)的任务是将A/D转换器送来的数字信号按照一定的算法进行处理,如滤波、傅里叶变换、模型参数提取、频谱分析等。根据处理任务的要求,DSP可以由一个或多个数字信号处理器件构成。信号经DSP处理后,可以数字方式输出。如果期望输出数字信号,则数字信号处理系统可以不包括图1.3中的*后两个模块;如果系统*后需要模拟输出,则DSP将处理后的数字信号送给其后的数字-模拟转换(D/A转换)模块。经D/A转换后的信号往往含有各种高频成分,为此需在其后接一个重建滤波器以对信号进行平滑。 图1.3 智能视频监控系统结构框图 图1.3所示的数字信号处理系统仅包含了一些*基本的模块。在实际的信号处理中,往往还需要附加其他的功能模块,如电源管理、存储器、人机界面、时序逻辑控制模块、通信模块等。 由图1.3可知,数字信号处理系统的核心是数字信号处理,根据数字信号处理实现平台的不同,数字信号处理系统可分为三大类。 (1)指令集结构(ISA)系统。在由各种微处理器、数字信号处理器、单片机或其他专用指令集处理器等组成的信号处理系统中,都需要通过系统中的处理器所提供的指令系统(或微代码)来描述各种算法,并在指令部件的控制下完成对各种可计算问题的求解。 (2)硬连线结构系统。主要是指由专用集成电路(ASIC)构成的系统,其基本特征是功能固定,通常用于完成特定的算法,这种系统适合实现功能固定和数据结构明确的计算问题。不足之处主要在于:设计周期长、成本高,且没有可编程性,可扩展性差。 (3)可重构系统。基本特征是系统中有一个或多个可重构器件(如FPGA),可重构处理器之间或可重构处理器与ISA结构处理器之间通过互连结构构成一个完整的计算系统。可重构系统可实现高度的并行性,但开发难度较大、成本较高。 本书将要介绍的数字信号处理系统主要是以数字信号处理器为核心处理器件的指令集结构系统。 1.1.3 数字信号处理平台的要求 不同的应用需要不同的信号处理,从而需要设计不同的数字信号处理系统来完成相应的功能。图1.3给出了一个智能视频监控系统结构框图,这类系统大量地应用于智慧城市、安防等系统中。从图1.3可见,一个智能视频监控系统除包括前端的图像采集和后端的图像传输外,其核心的数字信号处理部分一般包括智能高效视频编码和智能视频分析。智能高效视频编码主要是为了解决视频数据的高效传输和存储。智能分析技术的具体应用主要包括事件检测与行为分析、高级视频移动侦测、物体追踪、人物面部识别、车辆识别和非法滞留等安防领域和一些非安全类的应用,如人数统计、人群控制和交通流量控制等。智能分析的应用可以提高报警精确度,减少漏分析或者误分析的现象,还可以缩短响应时间,防止潜在的威胁,也可以帮助人们在大量的数据中快速搜索有用的信息。为了不断提升编码效率和分析性能,视频编码和视频分析所采用的信号处理算法越来越复杂,而为了保证这些复杂信号处理算法的实时实现,对数字信号处理平台提出了哪些要求呢? 本文以一个目前常见的高清视频为例来进行简单的分析。假设输入的视频每秒钟产生25 帧图像,每帧图像包含1920×1080 像素,每个像素采用YUV422 格式,则每秒钟的视频数据达到25×1920×1080×2=103.68×106B,约等于100MB。首先信号处理平台需要具有每秒钟超过100MB 的收发能力。假设数据收发以字节为单位进行,则处理平台对数据的响应时间必须小于10ns,如果每个像素需要100 条处理指令,那么处理平台至少需要具备每秒执行超过5G 条指令的能力,由此可见,现代的数字信号处理技术对信号处理平台在以下方面提出了苛刻的要求。 (1)强大的数据收发能力:以保证信号处理平台对大容量数据的可靠收发。 (2)强大的数据吞吐能力:以保证信号处理平台内部各模块间数据的高速传输。 (3)强大的数据计算能力:以满足日益复杂的信号处理算法。 (4)高速的实时响应能力:以满足对外部各种请求的及时响应。 如1.1.2节中所述,可选的数字信号处理平台包括ISA系统、ASIC系统和可重构系统,而其中的ISA系统因为其较高的灵活性、较低的开发难度、较好的性价比而在当前的信号处理系统中被广泛采用。其中的ISA系统包括各种微处理器、数字信号处理器、单片机等,而数字信号处理器因为其软硬件方面所具的适合信号处理的特点而成为大量数字信号处理系统首选的平台。当然,在实际的应用系统设计中,开发人员应根据具体的需求选择合适的信号处理平台,同时,各大DSP厂家也提供了各系列、各型号的DSP器件以满足不同应用的需要。 1.2 DSP的特点 在数字信号处理运算中,常见的相关函数计算、卷积运算、信号滤波和各种变换算法大多包含式(1.1)所示的乘加运算。通过分析可知,该计算过程包括以下操作:两个操作数的读取、1次乘法运算、1次加法运算、为下一次运算做准备的操作数存储地址的修改以及循环管理。为此,一个适合进行数字信号处理的信号处理平台或处理器应该从硬件结构和软件指令等方面提供对上述操作的高效、并行支持。 (1.1) DSP从设计之初就以优化式(1.1)的运算为目标展开,在总线结构、硬件单元、指令设计、指令执行等方面具有其自身的特点。 1.2.1 多总线哈佛结构 在大多数微处理器以及单片机中,一般采用传统的冯 诺依曼(John von Neumann)结构,图1.4(a)给出了冯 诺依曼总线结构的示意图。如图1.4(a)所示,冯 诺依曼结构包含地址和数据两组总线,这两组总线是由程序空间和数据空间共享的,因而程序取指和数据读写只能分时进行,从而在高速数据运算时容易造成瓶颈效应。与冯 诺依曼结构相区别的另一种总线结构为哈佛(Harvard)结构,如图1.4(b)所示。在哈佛总线结构中,程序空间和数据空间相对独立,并且分别拥有各自的地址总线和数据总线,因而CPU可以在程序取指的同时,进行数据读写操作,从而加强了CPU 并行工作的能力。因此,哈佛结构是现代DSP及各类高级处理器总线结构的一种基本形式。 图1.4 总线结构 从式(1.1)中可以看出,每次乘加运算CPU 至少需读取两个操作数,为了保证在程序取指的同时,能同时获得多个操作数,DSP在总线结构设计中往往采用多套数据总线结构或超宽总线结构,以极大地提高DSP的数据吞吐能力。 在图1.4(b)所示的哈佛结构中,数据空间和程序空间相对独立,两者之间只能通过CPU进行通信,但是在一些应用中,实际可能需要数据空间和程序空间有相互访问的能力,例如,在DSP的一些循环指令运行时,程序总线处于空闲状态,为了提高DSP的访问能力,此时希望能用程序总线来访问数据空间,为此提出了一种改进的哈佛结构,如图1.5 所示。在改进的哈佛结构中,数据总线和程序总线之间增加了一个交互的桥,因此DSP可以在不需要读取程序时,利用程序总线来访问数据以提高效率。 图1.5 改进的哈佛结

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