dsp典型应用及其开发流程new

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1、DSP典型应用及其开发流程云创工作室田耘（cloudlandstudio@gmail.com）2009-3-31内容提要1.DSP典型应用2.基于FPGA的DSP领域开发流程3.Xilinx的DSP解决方案4.思考题1.DSP典型应用1.DSP典型应用数字信号处理的优势：1.对温度变化、老化以及容许误差的不敏感。2.可以用数学计算和计算机显示代替复杂的电路和机械结构1.DSP典型应用3、计算机软硬件技术发展的推动a)多种多样的工业用计算机b)尺寸小巧，功能强大的单片处理芯片c)灵活、方便的计算机虚拟仪器开发软件2.基于F

2、PGA的DSP领域开发流程2.1DSP开发的本质随着大规模集成电路技术在数字通信系统（数字无线通信系统和数字光纤、程控交换）和计算机应用（因特网）这两个方面的迅速发展，DSP技术已经成为一种基本的信息处理技术。DSP主要包括两个方面：数的表示以及其代数运算的实现。无论数字处理算法多么复杂，在实现时都需要分解成基本的代数运算，例如获得广泛应用的FFT算法，就是利用简单的蝶形运算来实现的。因此，DSP就是利用数字域乘加操作完成用户期望的各类算法的总称。2.基于FPGA的DSP领域开发流程2.2DSP开发流程DSP算法开发流程可以分为以下6个

3、步骤，如果算法对数字敏感，只能采用浮点实现，则第四步失去实际意义，但第四步是不可缺的，因为只有尝试过，才能得到结论。第一：问题需求的提取；第二：算法原型开发；第三：算法的浮点性能仿真；第四：算法的定点仿真；第五：选择相应的硬件芯片完成算法开发。第六：算法验证。2.基于FPGA的DSP领域开发流程2.3FPGA在DSP领域的开发优势DSP从根本上讲是适合串行算法的，多处理器系统是很昂贵的，而且只适合粗粒度的并行运算；FPGA可以在片内实现细粒度，高度并行的运算结构。FPGA和DSP两者各有所长。实现时，一般的配合是DSP做主处理器，利用FP

4、GA的高并行度和可重配置做FFT、FIR等等协处理器。传统的观点认为FPGA用来创建原型比较好，但是应用于大规模的数字系统开发就过于昂贵而且功耗过大。目前，这一不足已有了明显改善，FPGA在成本和功耗上已经超越了DSP。2.基于FPGA的DSP领域开发流程在最近十年间，DSP处理器开发者已经习惯了采用的硬件加速技术提升现有DSP处理器。这些技术包括增加特殊的定制指令和专用的协处理器。例如，德州仪器(TI)TMS320C54x就有“定制”指令(在效率上比纯软件实现要改善5倍)加快无线前向纠错(FEC)中所采用的Viterbi加-比较-选择操作

5、。虽然这种方法对于特定应用是非常成功的，但是却有许多严重的局限性。绝大部分的DSP应用无法囊括所有的算法，因此不能充分利用制造商预制的硬件加速能力。另外，对于今天迅速发展的标准，硬件加速器会很快过时和淘汰。另一个不足之处是片内的总线宽度。当设计者选择了现有的处理器后，就必须考虑规模和性能的平衡，它决定了器件数据总线的数目。对于繁重的加速工作，这通常成为主要的性能限制。2.基于FPGA的DSP领域开发流程新的趋势已经很明朗：新的FPGA已经能够依靠价格来和主流的DSP竞争。此外，FPGA的计算能力比DSP的性能更加强大。例如，30美元的Spa

6、rtan-3ADSP性能可高达每秒200亿条乘法累加操作（GMACs），同样花30美元买一个600MHzC64xDSP，每秒的累加操作仅仅是25亿条，后者在性能上差距了一个数量级。简言之，目前各FPGA生产商的主流芯片已打破了FPGA所有的旧标准，在系统实现和芯片选择时，应当从算法结构等更深层次的角度出发。2.基于FPGA的DSP领域开发流程2.基于FPGA的DSP领域开发流程2.4基于FPGA的DSP开发流程基于FPGA的DSP开发是一个软、硬结合的设计过程，其主要步骤如下：第一、得到算法流程图，评估资源；第二、选择合适的芯片，完成硬件

7、系统的设计；第三、根据相应的硬件平台完成代码开发；第四、完成代码的软件验证；第五、完成算法在FPGA芯片上的验证。注：记得使用MATLAB软件，可大幅提高效率。3.Xilinx的DSP解决方案3.1XilinxFPGA的芯片资源3.Xilinx的DSP解决方案每个DSP包括硬件乘法器、加法器、减法器、累加器和流水线寄存器，运行速度可达500MHz。3.Xilinx的DSP解决方案3.Xilinx的DSP解决方案3.2XilinxFPGA的软件资源3.Xilinx的DSP解决方案（1）IPIPCore生成器（CoreGenerator）

8、是XilinxFPGA设计中的一个重要设计工具，提供了大量成熟的、高效的IPCore为用户所用，涵盖了汽车工业、基本单元、通信和网络、数字信号处理、FPGA特点和设计、数学函数、