Цифровые сигнальные процессоры
Обновлено: 21.11.2024
По мере того, как дома становятся умнее, а интерфейсы устройств становятся все более похожими на человека, устройства должны иметь возможность соединять аналоговый и цифровой миры. Это приводит к большему объему обработки на устройстве, чем когда-либо прежде, с расширенными возможностями распознавания, вычислений и масштабируемости во многих приложениях — от голоса и аудио до концентраторов датчиков и машинного обучения (ML).
Независимо от того, требуется ли многосенсорным устройствам специальное оборудование для цифровой обработки сигналов (DSP) или нет, Arm и партнеры предлагают кардинальное увеличение возможностей обработки на устройстве. Это позволяет компаниям широко внедрять инновации и масштабировать свой продукт, удовлетворяя при этом широкий спектр требований и областей применения.
Расширения DSP в процессорах Arm делают функциональность DSP доступной независимо от опыта. Благодаря эффективному управляющему коду и высокопроизводительному цифровому сигнальному процессору в одном процессоре разработчики могут сократить расходы, площадь и сложность без ущерба для производительности.
Возможности и преимущества
Расширения Arm DSP обеспечивают значительную экономию затрат и требований к ресурсам за счет замены двух процессоров одним. Обработка сигналов встроена в процессор, поэтому нет необходимости добавлять выделенный DSP и изучать новый уникальный язык программирования DSP.
Расширения DSP упрощают системный уровень сложности, устраняя необходимость в общей связи DSP, сложной архитектуре многопроцессорной шины и другой пользовательской «связующей» логике между процессором и DSP.
Используя расширения DSP в одном процессоре, аналоговые функции можно реализовать в цифровой области. Это снижает затраты на спецификацию (BOM) и время цикла проектирования, а также повышает гибкость проектирования.
Решения для цифровой обработки сигналов
Расширения набора инструкций Arm DSP увеличивают возможности обработки DSP решений Arm в высокопроизводительных приложениях, обеспечивая при этом низкое энергопотребление, необходимое для портативных устройств с батарейным питанием.
Благодаря своей гибкости инструкции Arm DSP подходят для широкого круга приложений и отраслей. Возьмем, к примеру, вашего умного помощника дома: вы произносите команду, и он распознает ваш голос, обрабатывает то, что вы говорите, и отвечает. Это пример многосенсорного устройства, требующего обработки сигнала.
Узнайте больше о семействе процессоров Arm Cortex для приложений обработки сигналов и о том, как компания Alango Technologies, партнер по экосистеме DSP, поддерживает технологию Arm, предоставляя алгоритмы DSP и усовершенствования программного обеспечения для улучшения качества голосовой связи и звука в различных приложениях.< /p>
Узнайте, как использовать расширения DSP в процессорах Cortex
Цифровая обработка сигналов для Cortex-A
Технология Arm Neon — это расширенное расширение архитектуры Single Instruction Multiple Data (SIMD), используемое для ускорения алгоритмов и функций обработки сигналов.
Цифровая обработка сигналов для Cortex-R
Набор инструкций процессора Cortex-R включает расширенные инструкции DSP для поддержки улучшенной производительности выполнения арифметических операций.
Цифровая обработка сигналов для Cortex-M
Процессоры Cortex-M с DSP обеспечивают высокий уровень обработки сигналов и целочисленную производительность, сохраняя при этом энергоэффективность и простоту использования.
Процессоры цифровых сигналов (DSP) состоят из специализированного оборудования для эффективного управления последовательностями чисел или символов, которые составляют сигнал, используемый в самых разных приложениях, включая цифровую связь и научные приборы. DSP используются в приложениях, где дискретные необработанные сигналы могут быть захвачены и преобразованы в цифровые данные, используемые для анализа в реальном времени. DSP могут обрабатывать как числовые данные с фиксированной запятой, так и данные с плавающей запятой. Приложения, в которых развернуты DSP, включают промышленную автоматизацию, научные приборы, медицинские приборы, научные приборы, а также испытания и измерения. Чтобы упростить разработку приложений с использованием DSP, Critical Link предлагает MityDSP, семейство легко настраиваемых систем на модулях малого форм-фактора (SOM). MityDSP сочетает в себе DSP TI и Xilinx FPGA и поставляется в различных конфигурациях для удовлетворения различных требований к обработке. (Существует также механизм MityDSP, который включает в себя TI OMAP, содержащий процессоры DSP и ARM наряду с FPGA.)
Подробнее о цифровых сигнальных процессорах
DSP используются для измерения, фильтрации и/или сжатия аналоговых сигналов. DSP широко используются из-за их небольшого форм-фактора, относительно низкого энергопотребления и скорости вычислений. Вычислительная мощность DSP часто делает цифровую обработку сигналов предпочтительнее аналоговой, даже с учетом накладных расходов, необходимых для аналого-цифрового преобразования (АЦП). Используя реальные аналоговые сигналы, DSP уточняет или стандартизирует уровни или состояния этих сигналов, чтобы устранить хаотический шум. Например, входящий сигнал может передаваться в аналоговом виде через стандартную телевизионную вещательную станцию.АЦП преобразует аналоговый сигнал телевизионного вещания в числовой поток или цифровой сигнал. Входящий цифровой сигнал, представляющий измерения напряжения или тока (или того и другого), может содержать шум, препятствующий передаче сигнала стандартного значения. DSP можно использовать для обработки цифрового потока данных для различных целей, включая шумоподавление, усиление мощности или восстановление сигнала. Цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП) при необходимости преобразует цифровой сигнал обратно в аналоговый.
Цифровые сигналы обычно попадают в одну из следующих областей: временная, пространственная (многомерные сигналы), частота, автокорреляция или вейвлет.
Эта статья дает общее представление о том, что такое DSP, как оно работает и какие преимущества оно может предложить. Чтобы оценить преимущества DSP, давайте сначала рассмотрим традиционный метод обработки сигналов, то есть аналоговую обработку сигналов.
Цифровая обработка сигналов (DSP) включает в себя разработку алгоритмов, которые можно использовать для улучшения сигнала определенным образом или извлечения из него некоторой полезной информации.
Обработка аналоговых сигналов
Возможно, самым простым примером обработки аналогового сигнала является знакомая RC-цепочка, показанная на рис. 1.
Рис. 1.
Эта схема действует как фильтр нижних частот. Он удаляет или отфильтровывает частотные компоненты выше частоты среза цепи и пропускает низкочастотные компоненты с небольшим затуханием. В этом примере целью обработки сигнала является устранение высокочастотного шума и выделение нужной части сигнала.
Обратите внимание, что и вход, и выход имеют аналоговую форму. Это большое преимущество, поскольку сигналы интереса в науке и технике являются аналоговыми по своей природе. Следовательно, при аналоговой обработке сигналов нет необходимости в интерфейсных схемах (АЦП и ЦАП) на входе и выходе блока обработки сигналов.
Недостатки обработки аналоговых сигналов
Одним из основных недостатков обработки аналоговых сигналов является разброс значений электрических компонентов. Аналоговые схемы зависят от точности активных и пассивных компонентов (резисторов, конденсаторов, катушек индуктивности и усилителей). Например, частота среза (fC) вышеупомянутого фильтра нижних частот определяется как:
Как видите, отклик фильтра зависит от значений компонентов. Поскольку электрические компоненты не могут быть изготовлены с идеальной точностью, точность аналоговых схем ограничена. Из-за допусков компонентов производительность не может быть воспроизведена на 100 %, и мы ожидаем, что различные параметры схемы будут отличаться от платы к плате.
Другим недостатком является то, что аналоговые схемы не являются гибкими. Например, чтобы изменить частотную характеристику вышеупомянутого фильтра, нам нужно настроить значение компонентов (необходимо изменить аппаратное обеспечение). Это не относится к цифровой обработке сигналов. С помощью DSP можно даже превратить фильтр нижних частот в фильтр высоких частот, просто изменив некоторые программируемые коэффициенты.
Кроме того, аналоговые схемы не подходят для реализации математических функций (умножения, деления и т. д.). Это отличается от цифровой области, где можно легко реализовать даже гораздо более сложные математические операции.
Цифровая обработка сигналов может решить многие проблемы
Цифровые каналы не страдают от вышеуказанных ограничений. Например, несмотря на то, что изменения в значениях компонентов и паразитных параметрах могут немного изменить задержку вентиля инвертора CMOS, общая функциональность вентиля будет сохранена. Следовательно, в отличие от аналоговых схем, цифровые схемы менее восприимчивы к изменениям компонентов и паразитным явлениям. Цифровые схемы также более гибкие и подходят для реализации математических функций.
Остается вопрос, какие основные компоненты нам нужны для обработки сигнала в цифровой области.
Как показано на рисунке 2, нам нужны аналого-цифровые (A/D) и цифро-аналоговые (D/A) преобразователи на входе и выходе блока обработки сигналов для сопряжения нашей цифровой схемы с реальные аналоговые сигналы.
Рис. 2.
Роль аналого-цифрового преобразователя
АЦП выполняет выборку аналогового входа через равные промежутки времени, как показано на рис. 3.
Рис. 3.
Затем квантуется амплитуда каждого семпла. На рис. 4 показано, как 4-разрядный АЦП может квантовать аналоговый вход.
Рис. 4.
На этом рисунке аналоговый вход (синяя кривая) принимает разные значения в диапазоне входных сигналов АЦП. Учитывая 4-разрядный АЦП, имеется 16 дискретных уровней для квантования амплитуды входного сигнала. Эти уровни показаны кратными LSB на рисунке. Следовательно, младший бит (младший значащий бит) определяет минимальное изменение аналогового входного значения, которое может быть обнаружено АЦП. Другими словами, это минимальное изменение на входе, которое приводит к изменению выходного кода АЦП.
Давайте посмотрим, как АЦП генерирует двоичный код для каждого образца. АЦП сравнивает амплитуду аналогового входного сигнала с его 16 дискретными уровнями. На основе этого сравнения генерируется цифровое представление ввода. Например, с синей кривой, показанной на рисунке 4, процесс сравнения входного сигнала с 16 дискретными уровнями АЦП может привести к изображенной красной кривой. Затем АЦП использует двоичный код для представления каждого уровня полученной лестничной аппроксимации. Например, когда значение красной кривой равно 4-кратному LSB, выход нашего четырехбитного АЦП равен 0100.
Следует отметить, что блок «цифровой сигнальный процессор» на рис. 2 получает дискретную последовательность во времени, поскольку АЦП берет выборки с интервалом, кратным предварительно заданному интервалу выборки. И амплитуда каждого образца квантуется. Это отличается от обработки аналоговых сигналов, где входной сигнал представляет собой непрерывный сигнал и может принимать любое значение в указанном диапазоне.
Роль DAC
После обработки сигнала блоком «Процессор цифровых сигналов» нам обычно необходимо преобразовать его в эквивалентный аналоговый сигнал. Это достигается цифро-аналоговым преобразователем. На рис. 5 показано приложение для обработки звука.
Рис. 5.
В этом случае используется система цифровой обработки сигналов, которая добавляет эхо или регулирует темп и высоту голоса для получения идеального звука. Затем обработанный сигнал поступает на ЦАП для создания аналогового сигнала, который можно вывести на динамики. Обратите внимание, что есть приложения DSP, которым не нужен ЦАП. Например, алгоритм цифровой обработки сигналов, используемый в радаре, может дать нам координаты и скорость самолета. Эту информацию можно просто распечатать на бумаге.
Блок «Процессор цифровых сигналов»
Алгоритм DSP состоит из ряда математических операций. Например, для фильтра с конечной импульсной характеристикой (КИХ) 4-го порядка требуется пять цифровых умножителей, четыре сумматора вдоль некоторых элементов задержки, как показано ниже.
Рис. 6.
Следовательно, цифровой сигнальный процессор на самом деле является вычислительной машиной. Этот вычислительный механизм может быть процессором общего назначения, FPGA или даже специально разработанной микросхемой DSP. Каждый вариант имеет свои преимущества и недостатки с точки зрения гибкости, скорости, простоты программирования и энергопотребления.
Поскольку вычислительные ресурсы очень ценны, цифровая обработка сигналов пытается предоставить нам инструменты и методы, позволяющие создавать быстрые и эффективные в вычислительном отношении алгоритмы. Например, существует несколько различных структур, которые можно использовать для реализации данного КИХ-фильтра.
DSP находит применение в самых разных приложениях
Концепции и инструменты DSP находят применение в любых приложениях, которым необходимо управлять входным сигналом в цифровой области. Это включает, помимо прочего, сжатие аудио и видео, обработку и распознавание речи, цифровую обработку изображений и радарные приложения.
Чтобы сделать карьеру в каждой из этих областей, необходимо овладеть широким спектром специализированных алгоритмов DSP, математики и методов. На самом деле маловероятно, чтобы кто-то в одиночку овладел всеми технологиями DSP, которые уже были разработаны. Однако некоторые общие концепции DSP, такие как фильтрация, корреляция и спектральный анализ, используются почти во всех приложениях DSP. Таким образом, первым шагом в обучении DSP является овладение основными понятиями, а затем сосредоточение внимания на специализированных методах, необходимых для данной области интересов.
Некоторые основные концепции DSP, а также некоторые специализированные методы, связанные с цифровой обработкой изображений, описаны в моих предыдущих статьях. У меня также есть серия статей о FPGA и реализации алгоритмов DSP на основе FPGA, которые могут помочь вам начать работу с этой относительно сложной темой.
Основой цифровой аудиосистемы маршрутизатора BC-2000 D является двойная шина TDM, размещенная в корпусе BC-2000 D, с возможностью одновременной маршрутизации, микширования или распределения более тысячи каналов. Шина TDM разделена на входную шину и выходную шину с возможностью вставки плат DSP, […]
NETBOX DSP может принимать звук из сети Dante, а затем возвращать его, смешанный и обработанный, для использования в другом устройстве или подсистеме. Он также может генерировать тестовые сигналы и вуметры. По сути, это аудиоматрица для сетей AoIP.
ASP-2M6 — это мощный процессор с двумя аналоговыми входами, двумя входами AES3, двумя входами Dante, шестью выходами (12dBu), 10 полосами PEQ на вход и выход и частотным диапазоном до 40 кГц. Прочный аналоговый входной каскад принимает входное напряжение до +23 dBu, что соответствует любому источнику, представленному сегодня на рынке, с […]
ASP-4M8 — это мощный процессор с четырьмя аналоговыми входами, двумя входами AES3, двумя входами Dante, восемью выходами (12dBu), 10 полосами PEQ на вход и выход и частотным диапазоном до 26 кГц. Прочный аналоговый входной каскад принимает входное напряжение до +23 dBu, что соответствует любому источнику, представленному сегодня на рынке, с […]
Этот продукт подошел к концу. Пожалуйста, обратитесь к dLive CDM48. MixRack — это сердце системы iLive, в котором размещены DSP, большинство входов/выходов, сетевые интерфейсы и интерфейсы управления. iDR-48 находится в середине диапазона фиксированных форматов с 48 микрофонными/линейными входами и 24 линейными выходами XLR.
Серия Intelli-X3 сочетает в себе интуитивно понятное программное обеспечение управления с быстрой и полнофункциональной обработкой управления системой. Серия Intelli устанавливает новый эталон в управлении аудиосистемой благодаря функции Dante audio over IP network, поддерживающей полное сетевое резервирование.
H2-4D , первый в мире специализированный 16-канальный цифровой аудиорендеринг DOLBY ATMOS®
DMP1616D от Asystems – это цифровой матричный процессор 16 × 16.
16 входных каналов через 3-контактные разъемы Euroblock 16 выходных каналов через 3-контактные разъемы Euroblock Подключение к сети Ethernet для приложения управления сетью Автоматическая конфигурация IP-сети DHCPПростое и интуитивно понятное программное обеспечение для управления от AsystemsУчетные записи пользователей с многоуровневой защитой4-полосные параметрические эквалайзеры и 31-полосный графический эквалайзер Autoleveler (Loudness Control)Компрессоры и нойзгейтыПонижение уровня с управлением триггеромВсе сигналы […]
BB-1616DT — это аудиопроцессор BlueBridge DSP с конфигурацией из 16 входов и 16 выходов с поддержкой Dante™, который оснащен мощными и гибкими инструментами, предлагающими критически важные решения для удовлетворения точных потребностей любой установки.
Аудиопроцессор BlueBridge® BB-168AECDT DSP с акустическим эхоподавлением и Dante™ — это мощный и гибкий инструмент, предлагающий критически важные решения для успешного удовлетворения потребностей ваших клиентов в проведении теле- и видеоконференций.
BB-168DT — это аудиопроцессор BlueBridge DSP с 16 входами и 8 выходами с поддержкой Dante™, который оснащен мощными и гибкими инструментами, предлагающими критически важные решения для удовлетворения точных потребностей любой установки.
BB-816DT — это аудиопроцессор BlueBridge DSP с 8 входами и 16 выходами с поддержкой Dante™, который оснащен мощными и гибкими инструментами, предлагающими критически важные решения для удовлетворения точных потребностей любой установки.
BB-88DT — это аудиопроцессор BlueBridge DSP с 8 входами и 8 выходами с поддержкой Dante™, который оснащен мощными и гибкими инструментами, предлагающими критически важные решения для удовлетворения точных потребностей любой установки.
Atlona OmniStream™ AT-OMNI-232 — это сетевой аудиоинтерфейс Dante, который передает и принимает два канала аудио по сети. Устройства AT-OMNI-232 идеально подходят для интеграции микрофонов и других аудиоисточников с DSP-процессором и декодерами OmniStream AV.
Читайте также: