数字信号处理学科与数字信号 处理器
数字信号处理（ DSP ）自1965年由Cooley和Tukey提出DFT（离散傅里叶变换）的高效快速算法（Fourier Transform，简称FFT）以来，已有近40年的历史。随着计算机和信息技术的发展，数字信号处理技术已形成一门独立的学科系统。数字信号处理作为一门独立学科是围绕着三个方面迅速发展的：理论、现实和应用。作为数字信号理论，一般是指利用经典理论（如数字、信号与系统分析等）作为基础而形成的独特的信号处理理论，以及各种快速算法和各类滤波技术等基础理论。由此在各个应用领域如语音与图象处理、信息的压缩与编码、信号的调制与调解、信道的辨识与均衡、各种智能控制与移动通讯等都延伸出各自的理论与技术，到目前可以说凡是用计算机来处理各类信号的场合都引用了数字信号处理的基本理论、概念和技术。
数字化技术有今天的飞速发展，是依仗于强大 的软、硬件环境支撑。作为数字信号处理的一个实际任务就是要求能够快速、高效、实时完成处理任务，这就要通过通用或专用的数字信号处理器来完成。因此，数字信号处理器是用来完成数字信号处理任务的一个软、硬件环境和硬件平台。
DSP算法及芯片分类
DSP运算的基本类型是乘法和累加(MAC)运算，对于卷积、相关、滤波和FFT基本上都是这一类运算。这样的运算可以用通用机来完成，但受到其成本和结构的限制不可能有很高的实时处理能力。
DSP运算的特点是寻址操作。数据寻址范围大，结构复杂但很有规律。例如FFT运算，它的蝶形运算相关节点从相邻两点直至跨越N/2间隔的地址范围，每次变更都很有规律，级间按一定规律排列，虽然要运算log2N遍，但每级的地址都可以预测，也就是寻址操作很有规律而且可以预测。这就不同于一般的通用机，在通用机中对数据库的操作，具有很大的随机性，这种随机寻址方式不是信号处理器的强项。
可以看出无论是专用的DSP芯片或通用DSP芯片在结构考虑上都能适应DSP运算的这些特点。而专用芯片在结构上考虑的更加专业化，更为合理，因而有更高的运算速度。
DSP芯片按用途或构成分类可以分为下列几种类型： 为不同算法而专门设计的专用芯片：例如用于做卷积/相关并具有横向滤波器结构： INMOS公司的A100、A110；HARRIS公司的HPS43168； PLESSY GEC 公司的PDSP16256等。 用于做FFT： Austek公司的A41102， PLESSY GEC 公司的PDSP16150等。这些都是为做FIR、IIR、FFT运算而设计的，因而运算速度高，但是具有有限的可编程能力，灵活性差。
为某种目的应用的专门设计系统，即ASIC系统。它只涉及一种或一种以上自然类型数据的处理，例如音频、视频、语音的压缩和解压，调制/解调器等。其内部都是由基本DSP运算单元构建，包括FIR、IIR、FFT、DCT，以及卷积码的编/解码器及RS编/解码器等。其特点是计算复杂而且密集，数据量、运算量都很大。
积木式结构：它是由乘法器、存储器、控制电路等单元逻辑电路搭接而成，这种结构方式也称为硬连线逻辑电路。它是一种早期实现方法，具有成本低、速度高等特点，由于是硬连接因而没有可编程能力。目前主要用于接收机的前端某些高频操作中。
通用可编程DSP芯片：这是目前用得最多的数字信号处理应用器件，其特点本文将予以详细讨论。
片上系统Soc(System on Chip)，这是数字化应用及微电子技术迅速发展的产物，是下一代基于DSP产品的主要发展方向之一。它把一种应用系统集成在一个芯片上。通常，为满足系统的性能要求和提高功率效率，会把DSP和MCU的多 处理器 处理平台集成在一起。图1 是由TI公司推出的开放多媒体应用平台（OMAP），用来支持2.5G和3G应用而设计的处理器体系结构，它支持语音、音频、图像和视频信号处理应用的各种性能。其中关键器件有：低功耗的DSP芯片，用来做媒体处理；MCU用来支持应用操作系统及以控制为核心的 应用处理；MTC是内存和流量控制器，确保处理器能高效访问外部存储区，避免产生瓶颈现象，提高整个平台的处理速度。
DSP对MCU性能上的改进
对数字信号处理器可以确切的下这样的定义：解决实时处理要求，适合DSP运算需求的单片可编程微处理器芯片。原理上说通用微机、单片机都可以用来做信号处理的硬件平台，但作为DSP实时处理要求必须满足大数据量、复杂计算、实时性强的各种运算，因而DSP芯片针对DSP算法特点做了以下几方面的改进：
运算能力上的扩充
采用专用的硬件乘法器，有足够的字长，乘法结果保留全部数值，用双字长乘法存储器，同时可以用来做双精度运算。
自动产生数据地址
通用处理器由ALU产生地址，在DSP中专门有地址产生单元，通过程序循环，自动产生数据地址，这一单元本身也是一个微处理器，可以通过编程产生复杂的非顺序地址（例如FFT中的倒位序地址产生）。
指令时序的产生不对其他运算单元造成额外开销
指令时序是可编程的，在遇到执行程序转移和循环时，不会额外增加开销。
简单比例定标运算得到宽的动态范围
一般DSP芯片中都有桶形移位器，可以在一定范围内调整数据输出宽度，特别是在做浮点和块浮点运算时，免去主处理器作多次移位和旋转操作。
DSP处理器特点
DSP处理器的着眼点是要求速度快、处理的数据量大、效率高。但是单纯提高时钟速度受到工艺等各种因素的限制，一般是缓慢的，所以必须从结构上着手。某些概念其实在二十世纪40年代已经出现：其一是改造处理器的处理方法，用多总线、多存储器体系结构；其二是提高程序和数据流的速度，采用流水线，并行处理等方法。尽管不同厂商采用不同的技术和措施，但在这些方面都有共同点。以下就DSP芯片一些特点来作说明。
采用哈佛（Harvard）结构和改进的哈佛结构
通用机采用冯·诺依曼（Von Neumenn）结构，这主要考虑到成本，其结构如图 2 所示。把指令、数据、地址的传送采用同一条总线，靠指令计数来区分三者。由于取指和存取数据是在同一存取空间通过同一总线传输，因而指令的执行只能是顺序的，不可能重叠进行，所以无法提高运算速度。
DSP 处理器 几乎毫无例外的采用哈佛结构，如图3所示。哈佛结构把程序代码和数据的存储空间分开，并有各自的地址和数据总线，每个存储器独立编址，用独立的一组程序总线和数据总线进行访问。
如果程序代码存储空间与数据存储空间之间还可以进行数据交换，则称为改进的哈佛结构。这种结构可以并行进行数据操作。例如在做数字滤波时把系数放在程序空间，待处理的样本数据放 在数据空间，处理时可以同时提取滤波器系数和样本进行乘法和累加操作，从而大大提高运算速度。 改进哈佛结构还可以从程序存储区来初始化数据存储区，或把数据存储区的内容转移到程序存储区，这样可以复用存储器，降低成本，提高存储器使用效率。
本文关键字：处理器 DSP/FPGA技术，单片机-工控设备 - DSP/FPGA技术
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