Введение
1 Теоретические основы процессоров цифровой обработки сигналов
1.1 Понятие процессоров цифровой обработки сигналов
1.2 Современные процессоры цифровой обработки сигналов
1.3 Применение цифровой обработки сигналов
2 Обзор процессоров цифровой обработки сигналов
2.1 ПЦОС TMS320C2X
2.2 Универсальные ПЦОС серии TMS320С2000
2.3 Малопотребляемые ПЦОС серии TMS320С5000
2.4 Высокопроизводительные ПЦОС серии TMS320С6000
3. Применение ПЦОС для инфотелекоммуникационных систем
Заключение
Список использованных источников
ВВЕДЕНИЕ
Цифровая обработка сигналов в вычислительной технике представляет собой арифметическую обработку последовательностей эквидистантных во времени отсчетов. Цифровой обработкой еще называют обработку как одномерных, так и многомерных массивов данных.
Создание первых вычислительных машин было реализовано в 40-х годах минувшего века с целью вычисления задач баллистики, ядерной физики, криптографии, а также для практической разработки систем противовоздушной обороны. Методы цифровой обработки и системы создавались в сфере обороны для решения задач обработки гидроакустических и тепловизионных сигналов, а также радиолокации.
Современное использование методов цифровой обработки находится в сфере мультимедийных технологий (обрабатывание звука и изображений, включающее их сжатие, кодировку).
В сфере цифровой связи цифровыми методами исполняется модуляция, а также демодуляция данных с целью передачи по каналам связи. На сегодняшний день многочисленные пользователи, имеющие на собственном рабочем столе персональный компьютер, даже и не предполагают о присутствии вычислительных средств – микропроцессоров, созданных на принципах цифровой обработки сигналов, находящихся на расстоянии вытянутой руки.
Целью данной работы является рассмотрение характеристики процессоров цифровой обработки сигналов.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: рассмотреть теоретические основы процессоров цифровой обработки сигналов; осуществить обзор процессоров цифровой обработки сигналов; рассмотреть использование процессоров цифровой обработки сигналов для инфотелекоммуникационных систем.
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОЦЕССОРОВ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ
1.1 Понятие процессоров цифровой обработки сигналов
Цифровая обработка сигнала (Digital Signal Processing) представляет собой арифметическую обработку в реальном масштабе времени последовательности значений амплитуды сигнала, которые определяются через одинаковые временные интервалы [1].
Аналоговая обработка сигнала, обычно используемая в большинстве устройств, представляется во многих случаях наиболее практическим, а также недорогим методом достижения необходимого результата.
Однако в этих случаях, если потребуется большая достоверность обрабатывания данных, реализация устройства в крайне малогабаритном и портативном варианте, результат высочайшей стабильности характеристик устройства в разных температурных условиях функционирования, цифровая обработка оказывается исключительно приемлемым решением.
Процессоры цифровой обработки сигналов находят широкое применение в самых различных областях, так как они способны обеспечивать работу в реальном масштабе времени как существующих, так и принципиально новых устройств.
Процессор цифровой обработки сигналов (сигнальный процессор, Digital Signal Processor) представляет собой микропроцессор, у которого характерной чертой работы является поточный характер обрабатывания немалых объемов сведений в реальном масштабе времени, а также усиленный обмен информации с внешними устройствами [2].
Процессор цифровой обработки сигналов реализуется на основе базовой архитектуры (DSP Basic Architecture).
2 ОБЗОР ПРОЦЕССОРОВ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ
2.1 ПЦОС TMS320C2X
Архитектура TMS320C2x базируется на архитектуре TMS32010, который представляет собой первый из членов микропроцессорного семейства DSP. Помимо этого, набор его команд перекрывает набор команд микропроцессора TMS32010, что в свою очередь позволяет сохранить программную совместимость снизу-вверх [3].
Микропроцессор TMS320C2x имеет один аккумулятор и применяет Гарвардскую архитектуру, в которой память данных и память программ разнесены в различные адресные пространства. Это дает возможность целиком перекрыть в времени вызов и выполнение команды. Система команд содержит команды обмена данными между 2-я областями памяти. За пределами микропроцессора пространства памяти данных и программ объединены в одну шину с целью того, чтобы максимально увеличить диапазон адресов в обеих областях памяти, и в то же время предельно сократить число выводных контактов. Внутри микропроцессора пространства программ и данных выведены в различные шины, чтобы увеличить мощность процессора, а также скорость исполнения программ.
Увеличенная гибкость конструкции системы достигается расположенными на кристалле 2-я крупными блоками памяти RAM, один из которых имеет возможность применять и память программ, и память данных. Большая часть команд процессора выполняется за один машинный цикл вместе с применением как внешней памяти программ с оперативной выборкой, так и с использованием внутренней памяти RAM.
3. ПРИМЕНЕНИЕ ПЦОС ДЛЯ ИНФОТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ
На сегодняшний день эффективность первичной обработки сигналов в современных инфокоммуникационных системах предопределяется применяемой моделью цифровой обработки сигналов.
Появление новых систем обработки и передачи данных, и развитие телекоммуникационных технологий ставят новые задачи перед разработчиками по предоставлению новых услуг пользователям. С появлением сетей с высокой пропускной способностью, которые обеспечивают передачу мультимедийных данных в реальном времени и средств мультимедиа, в современных программных продуктах начинают использовать такие технологии как видеоконференции, видео и речевая часть, голосовая почта и т.п., то есть технологии, которые требуют обработки больших объемов данных. Основу таких технологий составляют алгоритмы и методы ЦОС.
Как показали исследования [8-10] эффективность ЦОС в большинстве случаев определяет математическая модель ортогональных преобразований сигналов. На сегодняшний день все известные модели ЦОС и технологий их реализации можно разделить на две основные группы:
1 группа. Базу данной группы формируют математические модели ЦОС, которые определяются в поле комплексных чисел.
2 группа. Базу данной группы формируют математические модели ЦОС, которые реализуются в конечных полях Галуа, и которые обладают свойством кольца и поля.
Качественный рывок в росте скорости выполнения задач ЦОС можно получить путем использования параллельно-конвейерных методов вычислений. Наиболее оптимальным из таких методов являются систолические методы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Результатом выполнения данной работы являются рассмотренные характеристики процессоров цифровой обработки сигналов.
Данная работа выполнялась в три этапа.
На первом этапе были рассмотрены теоретические основы процессоров цифровой обработки сигналов, а именно:
- рассматривалось понятие процессоров цифровой обработки сигналов;
- изучались современные процессоры цифровой обработки сигналов;
- определялось основное применение цифровой обработки сигналов.
На втором этапе был осуществлен обзор процессоров цифровой обработки сигналов, а именно были рассмотрены следующие процессоры цифровой обработки сигналов:
Процессоры цифровой обработки сигналов ТMS320C25;
Процессоры цифровой обработки сигналов ТMS320C2000;
Процессоры цифровой обработки сигналов ТMS320C5000;
Процессоры цифровой обработки сигналов ТMS320C6000.
И на заключительном этапе было рассмотрено использование процессоров цифровой обработки сигналов для инфотелекоммуникационных систем.
1. Круг П.Г. Процессоры цифровой обработки сигналов. – М.: Издательство МЭИ. 2001. – 128 с.
2. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. – М.: Мир. 1978. – 848 с.
3. Яковлев Л.А., Солонина А.И., Улахович Д.А. Алгоритмы и процессоры цифровой обработки сигналов. – СПб.: БХВ-Петербург, 2002. – 464 с.
4. Глава 2. Применение цифровой обработки сигналов. Шумоподавление для звука [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://megaobuchalka.ru/18/52289.html
5. Цифровая передискретизация сигналов на основе полиномиальной интерполяции. Фильтр Фарроу [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://ru.dsplib.org/content/resampling_lagrange/resampling_lagrange.html
6. Выравнивание освещенности изображений [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://www.kazedu.kz/referat/159986/1
7. Акчурин, Э.А. «Конструирование цифровых процессоров в среде Simulink. – Самара: ПГУТиТ. – 2011. – 176с.
8. Червякова Н. И. Элементы компьютерной математики и нейроноинфроматики. – М.: Физматлит, 2003. – 216 с.
9. Калмыков И.А., Червяков Н.И,. Щелкунова Ю.О., Бережной В.В. Математическая модель нейронных сетей для исследования ортогональных преобразований в расширенных полях Галуа // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. №6, 2003. – С. 61-68.
10. Вариченко Л.В. Абстрактные алгебраические системы и цифровая обработка сигналов. – Киев: Наукова думка, 1986. – 247 с.
11. Кун С. Матричные процессоры на СБИС. – М.: Мир, 1991. – 671 с.
12. Калмыков И.А., Зиновьев А.В., Емарлукова Я.В. Высокоскростные систолические отказоустойчивые процессоры цифровой обработки сигналов для инфотеллекоммуникационных систем // Инфокоммуникационные технологии Том 7, № 2, 2009. – С. 31-37
