Вредоносное ПО (malware) - это назойливые или опасные программы,...
Нечаянно наткнулся на видео с "Чип и Дип" #1 Цифровая обработка звука ADAU1701 | Открытый проект | Начало
И тут "накрыло" всякими воспоминаниями по поводу этой темы. Решил проверить, что творится в наше время на этом фронте, нашёл что много хорошего и интересного.
Качество обработки значительно выросло, цена значительно упала и звуковые DSP (Digital Signal Processing) уже стучатся к нам в дом! :)
В данном видео рассматривается чип SigmaDSP ADAU1701 и я решил посмотреть что можно с ним сотворить и был сильно впечатлён возможностями.
на русском можно о них почитать (). Для меня данный DSP позволяет построить нормальную акустическую систему с внешним кроссовером. Возможностей у системы невообразимо больше, чем мои потуги. Она позволяет запрограммировать себя полному новичку в программировании, но понимающему звуковые компоненты и как они работают: фильтры; кроссоверы; эквалайзеры и т.д. и т.п. Эти знания нужны, чтобы всё это настраивать
Вот так выглядит пример проекта в программе обслуживающей и программирующей DSP:
Как видите почти никаких "цифровых значений", а всё обзывается "по-звуковому".
Конечно его АЦП и ЦАП"ы далеко не Hi-End, а средний Hi-Fi, но для дома этого качества достаточно, а возможности очень велики. Очень хорошо, что DSP имеет двойную точность вычислений (56-бит) и она установлена по умолчанию.
Нуу... маленькие/неполные дифирамбы пропели, теперь реальность.
Плата есть в разных исполнениях:
Вариант 1
. Полная тестовая плата от производителя стоит ~12-15 тыщ рублей
и позволяет вытворять всё что угодно. ИМХО самое большое преимущество перед остальными - это полный SPDIF, т.е. и цифровой вход и цифровой выход результатов. Также позволяет делать отладку алгоритмов "на лету". Заказывать "за бугром" с сайта производителя.
Вариант 2
. Это слегка обрубленный макет от МастерКит - набор BM2114dsp . У него все входы/выходы аналоговые, но отладка всё также "на лету".
Стоимость 4900 руб
.
Вариант 3
. Это максимально упрощённый вариант использования DSP от "Чип и Дип" их лаборотории "Электронный войска".
Комплект называется Digital Signal Processors RDC2-0027v1, Модуль цифровой обработки звука на SigmaDSP ADAU1701, SigmaStudio
Это вариант с отсутствием программирования "на лету". Создаёшь бинарник, конвертируешь и "заливаешь" с помощью "свистка" в ERROM платы. Отнимает это немного времени, но отнимает, и требует понимания процесса. :)
Стоимость платы 950 рубликов
.
Да, уточню, плата после программирования работает как независисмое устройство!!! Т.е. ПК вечно не нужен! И к плате можно подключать "крутилки" (энкодеры); кнопочки и т.д., т.е. внешних методов регулировки достаточно, не обязательно на каждый чих лезть в код DSP.
Выбор за вами...
Теперь касаемо моих хотелок из прошлого. Одна из больших проблем пассивных фильтров - это фазовые искажения и чем больше крутизна спада фильтров, тем больше фазовые искажения. Из-за них возникает множество призвуков от которых чрезвычайно сложно избавится и трудно согласовывать разные частотные диапазоны.
Данные цифровые фильтры этим не страдают и позволяют вытворять многое для согласования полос среза. Но возникает необходимость использовать вместо одного усилителя - три, по одному на каждый частотный диапазон (раз колонка 3-х полосная, то полос 3 и усилителей получается 3). Конечно, их можно оптимизировать по мощности (допустим в моём случае выйдет НЧ - 30Вт; СЧ - 20Вт; ВЧ - 10Вт), но тут на возможности и любителя, думаю унификация победит. :)
Под конец множество видео
Пример, как самому сварганить работу по "цифре"
Парень собирает монстра на двух DSP
DSP процессоры.doc
DSP процессоры
Digital Signal Processing (DSP) - Цифровая Обработка Сигналов (ЦОС) - используется во многих приложениях.Сначала необходимо пояснить значение слов, составляющих данное понятие:
Digital вычисление с использованием дискретных сигналов для представления данных в цифровой форме
Signal изменяющийся параметр, посредством которого информация передается по электрической цепи
Processing выполнение операций над данными согласно программным инструкциям
Digital Signal Processing изменение или анализ информации, которая измеряется дискретными последовательностями чисел
сигналы поступают из реального мира - эта тесная связь с реальным миром приводит ко многим специальным требованиям, таким как необходимость реагировать на поступающие сигналы в реальном времени, измерять и преобразовывать их в цифровую форму
сигналы дискретные - что означает потерю информации между дискретными выборками
Универсальность:
цифровые системы могут быть перепрограммированы для других приложений (по крайней мере там, где используются программируемые DSP чипы)
цифровые системы могут быть перенесены на различную аппаратуру
Воспроизводимость:
цифровые системы могут быть легко удвоены
цифровые системы не зависят от точных допусков компонентов
характеристики цифровых систем не варьируют с температурой
Простота:
некоторые вещи могут быть выполнены проще в цифровых, чем в аналоговых системах
В каждом приложении DSP процессоры характеризуются общими свойствами:
они используют большой объем математических вычислений
они имеют дело с сигналами из реального мира
исследование сигнала длится конечное время
Архитектуры памяти
Типичные DSP операции требуют выполнения множества простых сложений и умножений.
Сложение и умножение требуют:
произвести выборку двух операндов
выполнить сложение или умножение (обычно и то и другое)
сохранить результат или удерживать его до повторения
Гарвардская архитектура
модифицированная архитектура фон Неймана
Подлинная Гарвардская архитектура выделяет одну шину для выборки инструкций (шина адреса), а другую для выборки операндов (шина данных). Но для выполнения DSP операций этого недостаточно, так как в основном все они используют по два операнда. Поэтому Гарвардская архитектура применительно к цифровой обработке сигналов использует шину адреса и для доступа к данным. Важно отметить, что часто необходимо произвести выборку трех компонентов - инструкции с двумя операндами, на что собственно Гарвардская архитектура неспособна. В таком случае данная архитектура включает в себя кэш-память. Она может быть использована для хранения тех инструкций, которые будут использоваться вновь. При использовании кэш-памяти шина адреса и шина данных остаются свободными, что делает возможным выборку двух операндов. Такое расширение - Гарвардская архитектура плюс кэш - называют расширенной Гарвардской архитектурой или SHARC (Super Harvard ARChitecture).
Гарвардская архитектура требует наличия двух шин памяти. Это значительно повышает стоимость производства чипа. Так, например, DSP процессор работающий с 32-битными словами и в 32-битном адресном пространстве требует наличия, по крайней мере, 64 выводов для каждой шины памяти, а в сумме получается 128 выводов. Это приводит к увеличению размеров чипа и к трудностям при проектировании схемы.
Даже простейшая DSP операция - сложение, включающая два операнда и сохраняющая результат в памяти, требует выполнения четырех доступов к памяти (три для выборки двух операндов и инструкции и один для сохранения результата в памяти). Это выходит за рамки возможностей Гарвардской архитектуры. В некоторых процессорах применяется другой тип архитектуры, позволяющей обойти данное препятствие. Это модифицированная архитектура фон Неймана.
Архитектура фон Неймана использует только одну шину памяти:
Данная архитектура обладает рядом положительных черт. Она является более дешевой, требует меньшего количества выводов шины. Архитектура фон Неймана является более простой в использовании, так как программист может размещать и команды и данные в любом месте свободной памяти.
^
Эффект наложения
Выборка сигнала производится через определенные интервалы времени, и при этом неизвестно, что происходит между выборками. Предположим, в некоторый момент времени аналоговый сигнал имеет некий скачок или импульс. И пусть этот скачок приходится на интервал времени между двумя дискретными выборками. Так как при этом не происходит измерение импульса, то после выборки всего аналогового сигнала мы не можем определить, был ли действительно какой-либо импульс.
В менее очевидном случае, сигнал может быть представлен быстро меняющимися компонентами. Но опять же, мы невозможно проследить за этими быстрыми изменениями. Поэтому выборка должна производиться с достаточно большой скоростью, чтобы возможно было зафиксировать наиболее быстрые изменения в сигнале. Иногда мы можем иметь некоторые предварительные сведения о сигнале или сделать некоторые предположения о поведении сигнала между выборками.
Если выборка будет производиться с недостаточной скоростью, то невозможно будет проследить наиболее быстрые изменения в сигнале.
На приведенной схеме выборка высокочастотного сигнала производится менее двух раз за период. В результате получается неверное представление сигнала в дискретной форме, так как если теперь сгладить полученные выборки некоторой кривой, то получим представление низкочастотного сигнала. Такое явление, при котором сигнал с одной частотой после выборки представляется сигналом с другой частотой, называется эффектом наложения.
Важно отметить, что проблема, связанная с наложением частот, состоит в том, что невозможно сказать, с сигналом какой частоты приходится иметь дело. Но иногда мы можем обладать некоторыми предварительными сведениями о сигнале или сделать некоторые предположения о поведении сигнала между выборками.
Найквист (Nyquist) показал, что для четкого представления всех частотных составляющих необходимо производить выборку с такой частотой, которая была бы в два или более раз выше самой высокой частоты в сигнале.
На диаграмме выборка высокочастотного сигнала производится дважды в течение периода. Если теперь провести гладкую кривую, соединив ею выборки, то в результате получится сигнал, похожий на входной аналоговый. Но если дискретная выборка будет производиться в точках, в которых сигнал имеет нулевую амплитуду, то сигнала не будет вообще. Именно поэтому необходимо производить выборку с частотой, превосходящей наивысшую частоту сигнала не менее, чем в два раза. Это позволяет избежать эффекта наложения.
Максимальная частота сигнала, которая позволяет задать скорость выборки, называется частотой Найквиста (Nyquist frequency).
На самом деле Найквист говорит, что выборка должна производиться с частотой, превышающей частоты, которые составляют полосу пропускания сигнала, а не с максимальной.
^ Интерфейс ввода-вывода
На практике DSP главным образом имеет дело с реальным миром. Хотя это часто забывают, именно эта особенность является одним из наиболее существенных различий между DSP процессорами и универсальными микропроцессорами:
В характерном DSP приложении процессор взаимодействует со многими источниками данных в реальном мире. В любом случае процессор может получать и передавать данные в реальном времени, не прерывая при этом выполнение внутренних математических операций. Можно выделить три источника данных для DSP процессоров:
входные и выходные сигналы
взаимодействие с различными контроллерами системы
взаимодействие с подобными DSP процессорами
^
Преобразование аналоговых сигналов
Большинство DSP приложений имеют дело с аналоговыми сигналами, поэтому аналоговый сигнал должен быть преобразован в цифровую форму.
Аналоговый сигнал, являющийся непрерывным и определенным с бесконечной точностью, преобразуется в дискретную последовательность, составляющими которой являются значения, представляемые в цифровой форме.
При преобразовании сигнала из аналоговой формы в дискретную часть информации теряется из-за:
погрешностей в измерениях
неточностей в синхронизации
ограничений на продолжительность измерений
Перед выборкой непрерывный аналоговый сигнал должен быть предварительно сохранен. С другой стороны, при измерении сигнала будет происходить его изменение.
Только после того, как сигнал был предварительно сохранен можно произвести его измерение, а измеренные значения преобразовать в цифровую форму.
Дискретные выборки сигнала, представляющие собой цифрованные измеренные значения аналогового сигнала, производятся обычно через равные промежутки времени.
Важно отметить, что выборка сигнала производится только тогда, когда весь сигнал был предварительно сохранен. Это означает возможность использования более медленных АЦП (ADC). Но схема, отвечающая за предварительное сохранение сигнала должна функционировать достаточно быстро, чтобы сигнал не успевал существенно измениться. После сохранения сигнала АЛУ не требуется высокое быстродействие для преобразования его в цифровую форму.
При измерении аналогового сигнала неизвестно, что действительно измеряется. В процессе измерения сигнала часть информации теряется.
Иногда можно обладать некоторыми предварительными сведениями о сигнале или сделать предположения о возможном его поведении, которые позволят частично восстановить потерянную при дискретизации информацию.
^ Ошибки дискретизации
При преобразовании аналогового сигнала в цифровую форму его точность ограничивается числом доступных разрядов для представления данных.
На диаграмме представлен аналоговый сигнал, который преобразуется в цифровую форму при 8-разрядной точности выборки.
Плавно изменяющийся аналоговый сигнал в дискретном представлении будет иметь ступенчатую форму благодаря ограничению, накладываемому на точность его представления.
Ошибки, появляющиеся в результате оцифровывания аналогового сигнала являются нелинейными и зависящими от сигнала.
Нелинейность ошибок означает невозможность их расчета с помощью обычной математики.
Зависимость от сигнала означает когерентность ошибок невозможность их уменьшения с помощью обычных приемов.
Проблема, связанная с возникновением ошибок, является общей для цифровой обработки сигналов. Эти ошибки появляются из-за ограниченной точности (т.е. длины слова), являются нелинейными (следовательно их невозможно просчитать) и зависящими от сигнала (следовательно когерентными). Возникновение ошибок приводит к невозможности точного расчета DSP алгоритма при ограничении на точность представления данных. Поэтому единственным выходом из такой ситуации является тестирование работы алгоритма при различных входных сигналах. Нелинейность ошибок также приводит к нестабильности работы, особенно при применении IIR (БИХ) фильтров.
Длина машинного слова, используемого в цифровой обработке сигналов определяет точность и динамический диапазон. Неточность в синхронизации приводит к появлению ошибок в выбранном дискретном сигнале.
Ошибки вносимые синхронизацией также являются нелинейными и зависят от сигнала.
Реальные DSP системы подвержены воздействию от трех источников ошибок:
ограничение при цифровом преобразовании сигнала его точности конечной длиной машинного слова
ограниченная точность арифметических вычислений, выполняемых процессором
ограничение точности сигнала длиной машинного слова при его преобразовании из дискретной формы обратно в аналоговую
Модель дискретизации с влиянием случайных шумов является наглядной при понимании сути эффекта. Но в действительности эта модель не является абсолютно правильной, особенно для систем с обратной связью, таких, например, как IIR (БИХ) фильтры.
Эффект, связанный с появлением ошибок, похож на наличие в системе случайных шумов.
Сегодня уже забылись популярные в середине восьмидесятых годов среди электронщиков разговоры о степени отставания советской электроники от западной. Тогда судили о степени развития электроники по развитию процессоров к персональным компьютерам. "Железный занавес" делал свое дело, мы тогда даже не могли представить, что советская электроника отстала от западной не на год или два, а навсегда.
Простые советские инженеры, не допущенные на крупнейшие мировые профессиональные семинары по электронике и не посвященные в тайны, разведанные КГБ, могли судить о развитии электроники по программе "Время" и по голливудским фильмам десятилетней давности. После восторгов об электронных штучках Джеймсов Бондов делалось заключение, что: все это спецэффекты кинематографа; все создано на специализированных микропроцессорах (никогда не уточнялось, на каких); и что "у нас, где надо и у кого надо есть вещи и покруче". После таких глубокомысленных выводов советские инженеры с новым творческим порывом в своих НИИ продолжали создавать шедевры на 155-х ТТЛ-микросхемах, или, самые приближенные к военно-промышленному комплексу, на 133-й серии.
К своему стыду, должен признаться, что я также, примерно до середины девяностых годов, подразумевал, что специализированные процессоры - нечто совершенно сложное и невообразимое. Но, к счастью, времена изменились, и первыми специализированными процессорами, с которыми мне довелось познакомиться, стали процессоры цифровой обработки сигналов или сигнальные процессоры (ЦСП, DSP - Digital Signal Processor).
Сигнальные процессоры появились как следствие развития цифровых технологий, которые все шире внедрялись в традиционные "аналоговые" приложения: радио- и проводная связь, видео- и аудиотехника, измерительные и бытовые приборы. Создания специализированных процессоров для обработки сигналов требовали и чисто цифровые устройства: модемы, дисковые накопители, системы обработки данных и т.д. Главная отличительная черта ЦСП от обычных микропроцессоров - максимальная приспособленность к решению задач цифровой обработки сигналов. Это именно "специализированные" контроллеры, специализация которых заключается в такой архитектуре и системе команд, которые позволяли бы оптимально выполнять операции преобразования и фильтрации сигналов в режиме реального времени. У обычных микроконтроллеров команды, выполняющие такие операции, или вообще не предусмотрены, или их работа весьма медленна, что не дает возможности их использования в критичных по скорости процессах. Поэтому применение традиционных микропроцессоров вело, с одной стороны, к неоправданному усложнению и удорожанию схемного решения устройства, с другой - к неэффективному, однобокому использованию возможностей контроллера. ЦСП были призваны решить это противоречие и прекрасно со своей задачей справились.
Сигнальные процессоры появились в начале 80-х годов. Первым широко известным сигнальным процессором стал выпущенный в 1982 году фирмой Texas Instruments ЦСП TMS32010, с производительностью в несколько MIPS (миллионов инструкций в секунду), созданный по 1,2 мкм технологии. Вслед за Texas Instruments ЦСП стали выпускать и другие фирмы. В настоящее время Texas Instruments является лидером по производству ЦСП, ей принадлежит около половины рынка этих контроллеров. Вторым по величине производителем ЦСП является компания Lucent Technologies, которая производит около трети этих устройств. Замыкают четверку лидеров Analog Devices и Motorola, имеющие примерно равную долю рынка и выпускающие вместе примерно четверть всех ЦСП. На долю остальных производителей, хотя среди них находятся такие известные фирмы, как Samsung, Zilog, Atmel и другие, приходятся оставшиеся 5-6 процентов рынка сигнальных процессоров.
Понятно, что законодателями мод среди производителей являются компании-лидеры в этой области и, в первую очередь Texas Instruments. Политика компаний лидеров при производстве и продвижении сигнальных процессоров существенно разнится.
Texas Instruments ставит задачу производства максимально широкого ассортимента, способного перекрыть все возможные применения процессоров при все большей производительности. В настоящее время производительность сигнальных процессоров достигает до 8800 MIPS, и производятся они по технологии от 0,65 мкм до 0,1 мкм. Тактовая частота достигает 1,1 ГГц.
Lucent Technologies ориентируется на крупных производителей конечного оборудования и предлагает свою продукцию через дистрибьюторскую сеть, не прибегая к широкой рекламной компании. Фирма специализируется на ЦСП для телекоммуникационного оборудования, в частности, в таком перспективном в настоящее время направлении, как создание станций сотовой связи.
Analog Devices, напротив, ведет активную маркетинговую политику и рекламную компанию, о чем свидетельствует хотя бы аббревиатура в названии ЦСП этой фирмы SHARK и Tiger SHARK (акула и тигровая акула). В технической области процессоры этой фирмы оптимизированы по энергопотреблению и для построения многопроцессорных систем.
Motorola распространяет свои процессоры, широко используя собственную разветвленную дистрибьюторскую сеть. В архитектуре ЦСП Motorola первой пошла по пути создания на одном кристалле одновременно сигнального процессора и классического микроконтроллера, которые работают как одна система, что значительно облегчает жизнь разработчикам оборудования, упрощая схемное решение.
Архитектура и технологии изготовления ЦСП уже разработаны достаточно хорошо, однако требования устойчивости работы и точности вычислений ЦСП приводят к тому, что не удается избавиться от высокой сложности функциональных устройств, выполняющих обработку данных (особенно в формате с плавающей точкой), что не позволяет существенно снизить издержки при производстве процессоров. Стоимость ЦСП может колебаться от 2 до 180 и более долларов за единицу.
Характеристики ЦСП-процессоров
Отличительными особенностями характеристик сигнальных процессоров являются высокоскоростная арифметика, передача и получение данных в реальном времени и архитектура памяти с множественным доступом.
Любое арифметическое действие в процессе выполнения требует следующих элементарных операций: выборки операндов; выполнения сложения или умножения; сохранения результата или его повторения. Кроме того, в процессе вычислений требуются задержки, выборки значений из последовательных ячеек памяти и копирование данных из памяти в память. В сигнальных процессорах повышение скорости выполнения арифметических операций достигается за счет: параллельного выполнения действий, множественного доступа к памяти (выборка двух операндов и сохранение результата), наличия большого числа регистров для временного хранения данных, аппаратной реализации специальных возможностей: осуществление задержек, умножителей, кольцевой адресации и т.д. В сигнальных процессорах реализуется также аппаратная поддержка программных циклов, кольцевых буферов, возможность извлечения из памяти одновременно нескольких операндов в цикле исполнения команды.
Главным достоинством и отличием между ЦСП и универсальными микропроцессорами является то, что процессор взаимодействует со многими источниками данных в реальном мире. Процессор может получать и передавать данные в реальном времени, не прерывая при этом выполнение внутренних математических операций. Для этих целей непосредственно в чип встраивают аналогоцифровые и цифро-аналоговые преобразователи, генераторы, декодеры и другие устройства непосредственного "общения" с внешним миром.
Построение памяти с множественным доступом достигается, в основном, за счет применения Гарвардской архитектуры. Под Гарвардской архитектурой понимается такая архитектура, которая имеет две физически разделенные шины данных, что позволяет осуществить два доступа к памяти одновременно. Но для выполнения DSP-операций только этого недостаточно, особенно при использовании в команде двух операндов. Поэтому Гарвардская архитектура добавляется еще кэш-памятью, для хранения тех инструкций, которые будут использоваться вновь. При использовании кэш-памяти шина адреса и шина данных остаются свободными, что делает возможным выборку двух операндов. Такое расширение - Гарвардская архитектура плюс кэш - называют расширенной Гарвардской архитектурой или SHARC (Super Harvard ARChitecture).
Конкретные характеристики ЦСП рассмотрим на семействе DSP568xx компании Motorola, в которых совмещены особенности цифровых сигнальных процессоров и универсальных микроконтроллеров.
Ядро DSP56800 является программируемым 16-разрядным КМОП-процессором, предназначенным для выполнения цифровой обработки сигналов в реальном масштабе времени и решения вычислительных задач, и состоит из четырех функциональных устройств: управления, генерации адресов, АЛУ, обработки битов. Для увеличения производительности операции в устройствах выполняются параллельно. Каждое из устройств может функционировать независимо и одновременно с тремя другими, т.к. имеет свой набор регистров и логику управления. Ядро реализует одновременное выполнение нескольких действий: устройство управления выбирает первую команду, устройство генерации адресов формирует их адреса второй команды, а АЛУ выполняет умножение третьей команды. Широко используются совмещенные передачи и выполнение операций.
Встроенная память может содержать (для семейства):
Флэш-память программ до 60К
Флэш-память данных до 8К
ОЗУ-программ до 2К
ОЗУ-данных до 4К
Флэш-память программы загрузки 2К
На микрочипах семейства реализовано большое количество периферийных устройств: ШИМ-генераторы, 12-разрядные АЦП с одновременной выборкой, квадратурные декодеры, четырехканальные таймеры, контроллеры CAN-интерфейса, двухпроводные последовательные коммуникационные интерфейсы, последовательные интерфейсы, программируемый генератор с ФАПЧ для формирования тактовой частоты ядра DSP и др.
Общие характеристики
Производительность 40 MIPS при тактовой частоте 80 МГц и напряжении питания 2.7:3.6 В;
Однотактный параллельный 16х16 умножитель-сумматор;
Два 36-разрядных аккумулятора, включая биты расширения;
Однотактное 16-разрядное устройство циклического сдвига;
Аппаратная реализация команд DO и REP;
Три внутренние 16-разрядные шины данных и три 16-разрядные шины адреса;
Одна 16-разрядная шина внешнего интерфейса;
Стек подпрограмм и прерываний, не имеющий ограничения по глубине.
Микросхемы семейства DSP568хх предназначены для применения в недорогих устройствах, бытовой технике, для которой необходима низкая стоимость и не требуются сверхвысокие параметры: проводные и беспроводные модемы, системы беспроводной передачи цифровых сообщений, цифровые телефонные автоответчики, цифровые камеры, специализированные и многоцелевые контроллеры, устройства управления серводвигателями и электродвигателями переменного тока.
В общем случае сигнальные процессоры уже достигли такой стадии своего развития, что могут применяться в устройствах, находящихся от космических станций до детских игрушек.
Насколько неожиданными могут быть применения сигнальных процессоров, мне пришлось не так давно убедиться именно на примере игрушки. Однажды ко мне обратился знакомый и попросил починить говорящую куклу, которую подарили его дочери немецкие знакомые. Кукла, и правда, была замечательной, по словам знакомого, она понимала до полусотни фраз и "сознательно" поддерживала разговор. В Германии стоила сто пятьдесят марок, что навело меня на размышления, что о поломке куклы более жалеют родители, чем их чадо. Дочурка и так любила куклу, тем более что до того как стать немой, та разговаривала на немецком языке. Без всякой надежды на успех взялся я за ремонт этой куклы. Напильником спилил эпоксидную смолу, которой была залита схема и, под толстым-толстым слоем эпоксидки, обнаружил полдесятка корпусов микросхем, центральным из которых был ЦСП к DSP56F... последние цифры, к сожалению, безвозвратно стерлись. Заставить куклу заговорить так и не удалось, и насколько добавлял ей интеллекта сигнальный процессор, я, увы, так и не определил. Как потом оказалось, старший сын моих знакомых, чтобы заставить куклу кричать погромче, вначале подсоединял к ней напряжение вместо 3 в, 4,5 вольта, что было еще не "смертельно", и игрушка хоть и хрипела, но орала, ну а после 220в... . Отсюда первый вывод - высокие технологии хороши, но не всегда и не везде. Вывод второй - вскоре, возможно, ЦСП мы сможем увидеть в кухонной посуде, обуви и одежде, по крайней мере, технических препятствий к тому нет.
|
Что такое DSP?
Цифровые сигнальные процессоры (DSP, Digital Signal Processors) принимают на вход предварительно оцифрованные физические сигналы, например, звук, видеоизображение, показания температуры, давления и положения, и производят над ними математические манипуляции. Внутренняя структура цифровых сигнальных процессоров специально разрабатывается таким образом, чтобы они могли очень быстро выполнять такие математические функции, как “сложение”, “вычитание”, “умножение” и “деление”.
Сигналы необходимо обработать так, чтобы информация, которую они содержат, могла быть отображена графически, проанализирована или преобразована в полезный сигнал иного типа. В реальном мире обнаружение сигналов, соответствующих физическим явлениям, таким как звук, свет, температура или давление, и манипуляции ими осуществляется аналоговыми компонентами. Затем, аналого-цифровой преобразователь берет реальный сигнал и преобразовывает его в цифровой формат в виде последовательности нулей и единиц. На данном этапе в процесс вступает цифровой сигнальный процессор, который осуществляет сбор оцифрованной информации и ее обработку. Далее он выдает оцифрованную информацию обратно в реальный мир для дальнейшего использования. Выдача информации осуществляется одним из двух способов - в цифровом или в аналоговом формате. Во втором случае оцифрованный сигнал пропускается через цифро-аналоговый преобразователь. Все эти действия выполняются на очень высокой скорости.
Для иллюстрации этой концепции рассмотрим приведенную ниже блок-схему, на которой показано, как цифровой сигнальный процессор используется в составе MP3 аудиоплеера. В фазе записи аналоговый звуковой сигнал поступает в систему от приемника или иного источника. Этот аналоговый сигнал преобразовывается в цифровой сигнал при помощи аналого-цифрового преобразователя и передается в цифровой сигнальный процессор. Цифровой сигнальный процессор выполняет кодирование в формат MP3 и сохраняет файл в память. В фазе воспроизведения файл извлекается из памяти, декодируется цифровым сигнальным процессором и преобразовывается при помощи цифро-аналогового преобразователя обратно в аналоговый сигнал, который может быть воспроизведен в акустической системе. В более сложном примере цифровой сигнальный процессор может выполнять дополнительные функции, например, регулировку громкости, частотную компенсацию и обеспечение интерфейса пользователя.
Информация, формируемая цифровым сигнальным процессором, может быть использована компьютером, например, для управления системами безопасности, телефонами, домашними кинотеатрами или сжатием видеоизображений. Сигналы могут подвергаться сжатию (компрессии) для более быстрой и эффективной передачи из одного места в другое (например, в системах телеконференций для передачи речи и видеоизображений по телефонным линиям). Сигналы также могут подвергаться дополнительной обработке для повышения их качества или предоставления информации, которая изначально недоступна для восприятия человеком (например, в задачах эхокомпенсации в мобильных телефонах или компьютерного улучшения качества изображений). Физические сигналы могут обрабатываться и в аналоговой форме, однако цифровая обработка обеспечивает повышенное качество и быстродействие.
Поскольку цифровой сигнальный процессор является программируемым, он может быть использован в самых разнообразных задачах. При создании проекта вы можете написать собственное программное обеспечение или использовать программное обеспечение, обеспечиваемое компанией Analog Devices или сторонними компаниями.
Более подробную информацию о преимуществах применения цифровых сигнальных процессоров при обработке сигналов реального мира вы можете найти, прочитав первую часть статьи Цифровая обработка сигналов 101 - Вводный курс в проектирование систем цифровой обработки сигналов, которая называется “Зачем нужен цифровой сигнальный процессор?”
Что находится внутри цифрового сигнального процессора (DSP)?
Цифровой сигнальный процессор включает в себя следующие ключевые компоненты:
- Память программ: Содержит программы, которые цифровой сигнальный процессор использует для обработки данных
- Память данных: Содержит информацию, которую необходимо обрабатывать
- Вычислительное ядро: Выполняет математическую обработку, обращаясь к программе, содержащейся в памяти программ, и данным, содержащимся в памяти данных
- Подсистема ввода/вывода: Осуществляет спектр функций для интерфейса с внешним миром
Для получения подробной информации о процессорах и прецизионных аналоговых микроконтроллерах компании Analog Devices мы предлагаем вам ознакомиться со следующими ресурсами:
Цифровая обработка сигналов - это сложный предмет, и он способен ошеломить даже наиболее опытных профессионалов в области цифровых сигнальных процессоров. Здесь мы дали лишь краткий обзор, но компания Analog Devices также предлагает дополнительные ресурсы, содержащие более подробную информацию о цифровой обработке сигналов:
- - обзор технологий и вопросы практического применения
- Серия статей в журнале Analog Dialogue: (на англ.яз.)
- Часть 1: Зачем нужен цифровой сигнальный процессор? Архитектуры цифровых сигнальных процессоров и преимущества цифровой обработки сигналов перед традиционными аналоговыми схемами
- Часть 2: Узнайте больше о цифровых фильтрах
- Часть 3: Реализация алгоритмов на аппаратной платформе
- Часть 4: Вопросы программирования для поддержки ввода/вывода в реальном времени
- : Часто используемые слова и их значение
Практические занятия по цифровым сигнальным процессорам являются быстрым и эффективным способом ознакомиться с применением цифровых сигнальных процессоров компании Analog Devices. Они позволят вам овладеть уверенными практическими навыками работы с цифровыми сигнальными процессорами Analog Devices через курс лекций и практических упражнений. Расписание и информацию о регистрации вы можете найти на странице Обучение и разработка.
