Skaitmeninis signalų procesorius (DSP): apibrėžimas, veikimas ir taikymas

Skaitmeninis signalų procesorius (DSP): aiškus apibrėžimas, veikimo principai, realaus laiko taikymai ir praktiniai pavyzdžiai garso, vaizdo bei ryšių sistemose.

Skaitmeninis signalų procesorius (DSP arba DSP micro) – tai specializuotas mikroprocesorius, sukurtas specialiai skaitmeniniam signalų apdorojimui, paprastai naudojamas realaus laiko skaičiavimuose. DSP dizainas orientuotas į didelio skaičiaus matematinės prigimties operacijų (pvz., daugiklis–sudėtys) efektyvų ir deterministinį vykdymą, mažą vėlavimą (latency) ir mažą energijos sąnaudą palyginti su bendros paskirties procesoriais.

Kaip veikia DSP

Skaitmeninių signalų apdorojimo algoritmams reikia greitai atlikti daug matematinių operacijų su duomenų rinkiniu. Signalai iš analoginių paverčiami į skaitmeninius (A/D), jais manipuliuojama skaitmeniniu būdu ir vėl paverčiami iš skaitmeninių į analoginius (D/A), kaip parodyta schemoje. Daugeliui skaitmeninio signalų apdorojimo programų taikomi realaus laiko apribojimai, t. y. kad sistema veiktų, DSP operacija turi būti atlikta per tam tikrą laiką.

Tipiniai DSP algoritmai apima:

• FIR ir IIR filtravimą;
• konvoliuciją ir koreliaciją;
• greitąją Furjė transformaciją (FFT);
• adaptacinius filtrus (pvz., LMS);
• dažnių analizę, moduliaciją/demoduliaciją;
• garsų ir vaizdo kompresiją bei atkūrimą.

Mikroarchitektūra ir būtinos funkcijos

Skaitmeninio signalų procesoriaus mikroarchitektūra optimizuojama specialiai skaitmeninio signalų apdorojimo programoms. Dažniausiai pasitaikančios savybės:

• Multiply–accumulate (MAC) vienetai: vienos instrukcijos metu atliekama daugiklio ir kaupiklio operacija (pvz., a*b + acc) per vieną ciklą.
• Specialios adresavimo režimai: apskritinis (circular) adresavimas, bitų apvertimas (bit-reversed) FFT, autoinkrementas/autodekrementas duomenų srautui.
• Harvard architektūra: atskiros atminties magistralės instrukcijoms ir duomenims, leidžia lygiagretų krovimą ir vykdymą.
• DMA valdikliai: tiesioginis duomenų perkėlimas be procesoriaus įsikišimo – svarbu srautiniams duomenims (pvz., audio, radaro „streams“).
• Pipelining ir superskaliarinės / VLIW / SIMD koncepcijos: leidžia vykdyti kelias operacijas per ciklą arba dideliu paralelizmu.
• Žemos vėlavimo (low-latency) instrukcijos ir hardware loop'ai: mažina ciklų skaičių dažnai vykdomoms iteracijoms.
• Palaikymas fiksuoto ir plūdžio kablelio skaičiavimams: fiksuoto kablelio DSP yra efektyvesni energijos ir plokštumos prasme, o plūduriuojančio kablelio – patogesni sudėtingoms skaitinėms operacijoms.
• Periferiniai įrenginiai: ADC/DAC, I2S, SPI, UART, timers, PWM – ypač svarbūs integracijai su jutikliais ir analoginiais grandynais.

Programinė įranga ir įrankiai

DSP vystymui naudojami specialūs kompilatoriai, optimizuotos bibliotekos (pvz., FFT, filtras, matricos operacijos), realaus laiko operacinės sistemos (RTOS) ir pridedami profiliavimo bei derinimo įrankiai. Dėl specifinių instrukcijų ir optimizacijų dažnai rašoma kritinė kodo dalis C kalba su įterpta asemblerio (asm) arba naudojami vendor’io optimizuoti DSP bibliotekos.

Taikymo sritys

DSP naudojamas daugelyje sričių dėl jo gebėjimo apdoroti signalus realiu laiku ir efektyviai vykdyti matematines operacijas. Dažni taikymai:

• audio apdorojimas ir garso efektai (garsų filtravimas, ekvalaizeriai, kompresija);
• telekomunikacijos (modemai, kanalų kodavimas, daugiausiai naudojama signalo formavimo ir atkūrimo dalyje);
• radaras ir sonaras (dėsningumų aptikimas, signalo sutapimų analizė);
• vaizdo apdorojimas ir vaizdų filtrai, kompresija;
• valdymo sistemos ir variklių valdymas (realiojo laiko PID, vektorinis valdymas);
• biomedicininė signalų analizė (EKG, EEG filtravimas ir srauto analizė);
• pramoninė diagnostika, akustinis aptikimas, IoT įrenginiai su pažangiu jutiklių apdorojimu.

Strategijos sprendžiant realaus laiko reikalavimus

Realaus laiko sistemoje reikia užtikrinti ne tik vidutinį pralaidumą, bet ir deterministinį vykdymą (jitter, vėlavimai). Tai pasiekiama:

• naudojant DMA ir periferių išankstinį krovimą;
• naudojant žemo lygio optimizacijas (MAC instrukcijos, hardware loop'ai);
• atskirti kritinius laikui jautrius uždavinius į prioritetines užklausas ar atskirus branduolius;
• rinktis tinkamą duomenų reprezentaciją (fiksuotas/float) pagal reikalingą dinaminį intervalą ir skaičiavimo tikslumą.

Kaip pasirinkti DSP

Renkantis DSP sprendimą, verta įvertinti:

• algoritmų pobūdį (ar reikalingas intensyvus plūduriuojančio kablelio skaičiavimas?);
• realaus laiko / vėlavimo reikalavimus;
• energijos suvartojimą ir šilumos valdymą – svarbu nešiojamiems ir įterptiesiems prietaisams;
• ekosistemą ir bibliotekų palaikymą (pvz., ar gamintojas pateikia optimizuotas FFT/dsp bibliotekas);
• integruotų periferinių poreikį (ADC, DAC, komunikacijos sąsajos);
• kainą ir gaminio gamybos apimtis (programmable DSP vs. įmontuotas DSP branduolys SoC ar ASIC).

Apibendrinant, DSP yra specializuotas įrankis skaitmeniniam signalų apdorojimui, skirtas optimizuotam matematinių operacijų vykdymui su griežtais realaus laiko reikalavimais. Tinkamai parinktas DSP kartu su optimizuotais algoritmais ir įrankiais leidžia pasiekti aukštą pralaidumą, mažą vėlavimą ir efektyvų energijos naudojimą daugelyje pramonės sričių.

Klausimai ir atsakymai

K: Kas yra DSP?

K: Kokia yra DSP paskirtis?

K: Kodėl skaitmeniniame signalų apdorojime reikalingos matematinės operacijos?

K: Kokiose taikomosiose programose paprastai naudojami DSP?

K: Kam optimizuojama DSP mikroarchitektūra?

K: Kas yra realaus laiko apribojimai?

K: Kodėl DSP programose svarbus realiojo laiko skaičiavimas?

Paieška pagal raidę