多dsp并行处理模块的实现及任务分配算法

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1、上海大学硕士学位论文多DSP并行处理模块的实现及任务分配算法姓名：张兵申请学位级别：硕士专业：生物医学工程指导教师：张伟成20070101上海大学硕上学位论文摘要近一、二十年来，电子技术领域发生了巨大的变化，表现在大量的信号处理采用新的算法；电子设备趋向于数字化、软件化；实际许多应用对算法的实时性的要求越来越高，计算量也越来越大。这种矛盾的尖锐化使得我们不得不越来越多地把以往用于大型计算机的并行处理技术应用到信号处理中来。虽然各种层次上的硬、软件并行处理技术一直存在于信号处理中，但是在信号处理过程中采用多处理器对信号进行并行处理和信号处理算法的并行化却是一个正在日益受到重视的研究方向。针对

2、在生物医学信号的实时采集及相关图像数据的处理中，可能存在大数据量的运算与运算速度的矛盾。本课题在分析了并行处理系统的体系结构后，提出采用多DSP构成的并行处理模块系统的方法来解决这一矛盾，同时研究该硬件模块相对应的任务分配算法。文中主要研究了并行信号处理系统的设计，涉及并行处理系统的体系结构、数字信号处理芯片(DSP)在并行处理中的应用、信号处理并行算法的研究等，并对组成并行处理机的三个要素：处理单元、并行处理机网络结构、并行算法和任务调度算法进行了详细的论述。最后在建立的硬件环境下，利用FFT分析了并行算法，及网络通信因素对并行效果的影响，总结了利用多DSP进行并行运算的可行性。关键词：

3、DSP、并行计算、McBSP、HPI、任务分配V上海犬学硕士学位论文ABSTRACTInthelasttwodecades，greatchangeshavetakenplaceinelectronicscienceandtechnology．Adeartrendisrepresentedinthesenewtechnologies，whichisthatmanynewtheoriesarcadaptedandelectronicinstrumentsaledigitizedandsoftwarebased．Wealepressurizedtointroduceparallelprocess

4、ingtechnologyintoembeddeddigitalsignalprocessingbecauseofthebottleneckofmassivedigitalsignalprocessing．Infact，parallelprocessinghasalreadyexistedindifferentsignalprocessing．Howeversignalprocessingistakingadvantageofparallelprocessingofseverald'tipsofDSPandsignalprocessingparallelalgorithmsarepaidm

5、oreandmoreattentionrecently．Duringtheprocessofreal-timeacquisitionsignalofbiomedicineandrelatedimagedataprocessing．thecontradictionsliebetweenmuchofthedatacomputationandcomputationalspeed．ThetopicWasproposedmulti-DSPparallelprocessingmodulesystemasameall8tosolvethisproblemafteranalyzingparallelpro

6、cessingsystemarchitecture,thealgnrithm斯taskassignmentWasdiscussedaccordingtothehardwaremodule．ThedesignofparallelsignalprocessingsystemWasdiscussedinthethesis，whichincludesthearchitectureofparallelsignalprocessingsystem、thechipofDSP’Sintroductionandapplicationinparallelprocessing．studyingofthesign

7、alprocessingparallelalgorithm,etc．Processingunit、thenetworkstructureofparallelprocessingmachine，parallelalgorithmanddispatcheroftaskaretouebedupon．Finally,theeffectsofparallelefficiencycausedbynetworkcommunicatio