馨怡FANG
一、弄清DSP相关资源的来源及熟读手册一般主要来源于DSP芯片厂商的官方网站，虽然现在的DSP芯片厂商都提供了中文的官方网站浏览，但我建议还是上英文的网站，其一，有些资源在中文网站上没有（关于这点，我个人认为可能是中文这边的资源未及时上传），其二，一般资料很少有中文版，中文和英文版网站上下载的其实是同一个版本；再就是，要熟悉DSP芯片厂商的官方网站，开发时充分利用官方提供的资源及支持能大大地提高开发效率；最后要注意的是，一般DSP芯片厂商会开放一个技术交流论坛，里面的管理员一般都是DSP芯片厂商的开发工程师，可以以发贴的形式获取他们的技术支持。还有一处资源的来源，就是跟DSP芯片厂商有合作的第三方公司（国内），这类公司跟DSP芯片厂商有很好的接触，一般相关的DSP芯片，他们都会先行做成教育开发板，这点当然主要用于教学，所以他们会有相关的中文资料及相应的demo程序，根据这点，可以很好的借鉴他们的经验及参考他们的资料及程序，其次，他们还会出售自制的仿真器，价格比原厂的会便宜，功能上肯定没有原厂出售的仿真器全面，但足以应对基本的项目开发。第三处仅供参照，占据国内市场最大的两家DSP厂商TI和ADI在中国都开设的相应级别的DSP培训课程，但费用昂贵，一般都是公司派遣前去学习。资源主要包含：Datasheet（数据手册，主要大体介绍一下DSP芯片的功能，内部结构及外设，软件及硬件一些简单介绍，主要作用是可以很快速的了解这款DSP）Software Tool Manuals（这个手册主要介绍的DSP时钟、存储器、电源管理等等及所有外设的使用及注意事项，其实就是寄存器的配置，完全可以称之为DSP使用手册）Hardware Tool Manuals（这个手册主要是官方提供的原理图PCB的绘制）Program Manuals（这个手册主要介绍编译器及内置C库的使用，汇编指令的使用及汇编语法的介绍，官方提供的仿真软件的使用）Engineer to Engineer Note（工程师笔记，这个其实就是DSP芯片自己的工程师在开发这款DSP时所写的笔记，如果你有某个地方未明白，看相应的工程师笔记是最合适的）Program Examples（主要是针对DSP不同的外设，官方提供的程序例子，包含C及汇编）二、官方仿真软件及仿真器的使用（如不使用，可暂时跳过，因为有些DSP可基于开源的操作系统进行开发，例如uClinux）使用仿真软件的方法其实很简单，一般这种软件都设计成类似VC这种，你逐个去试每个菜单下的选项，此时你如配合Examples去使用，更能加深理解，不过我建议，做DSP软件开发，先简单看一下Datasheet、Software Tool ManualsProgram Manuals这三个文档再开始熟悉仿真软件的使用，当然在你熟悉时，肯定需要去不停的再去看这些文档的。仿真器的使用并没有什么需要注意的，一般的仿真器都做了仿呆处理，所以不会插反，仿真器一般都是配合仿真软件使用。（有一点要提醒的是一般DSP开发是基于C语言，如果不会C语言，请先学习C语言）三、DSP最小系统的配置这部分就正式开始使用DSP了，最小系统主要指DSP的时钟及存储器系统，这时你需要对照着Software Tool Manualsh去仔细看里面的介绍及相关寄存器的配置，结合Examples及Engineer to Engineer Note，如果程序写完后，测试时钟其实很简单，用示波器直接去测量，看测量出来的时钟是否是你配置的那个数，紧接着就是测试存储器，这个测试必须写一段简单的小程序，其实主要就是测试数据总线是否能正常工作，如果在配置最小系统时出现问题，一般问题有二，一是寄存器未正确配置，解决方法是结合Examples及Engineer to Engineer Note仔细看手册，看例程，二是可能开发板上的硬件线路出了问题，解决方法是结合原理图，看线路上是否存在短路的问题，DSP工作电压是否正常等，这步可和硬件工程师一起去查。四、DSP外设的使用其实这部分和配置最小系统一样，只不过某些外设上可能连接了其它的芯片，不同的功能连接的芯片不一样，此时你需要去看这些芯片的资料，然后开始编写代码，然后再测试，测试方法根据不同的功能也会不同，不过DSP开发最常用的就是使用示波器，如有音视频方面的，可借助摄像头，显示屏等等之类的；如中间开发遇到问题，方法还是一样，结合Examples及Engineer to Engineer Note仔细看手册，看例程，有一点要注意，千万不能怀疑不能实现，要对自己有信心。五、DSP优化其实到这一步，你已经完全可以使用DSP了，接下来，你需要加深熟悉DSP的整个内部结构，主要包含有几个多少位的MAC，有几个多少位的ALU，有几个多少位的数据寄存器等等，还有外部数据总线上连接了哪些外设，内部数据总线是怎么连接的，并且这些数据总线是多少位，这些在Datasheet会有一张很清楚的DSP结构图，还有DSP的整个Memory Map是怎样的，片上有多少Data Memory，有多少Program Memory等等，了解这些其实就是让你知道DSP的运算性能到底可以达到多少，哪些外设会通过外部数据总线传输数据，DSP内部的寄存器是怎么传输数据的，通过这些可以帮助你解决你在开发中遇到的问题，不过最主要的是帮助你对已经编写完成的代码进行优化，我个人认为的优化方法有以下几种：1、一般编写代码首先是用C，基于C层面优化的方法，我如下举例说几种：（1）优化循环for(i = 0;i < max;i ++){for(j = 0; j < max; j ++){float sum = ;for(k = 0; k < max; k ++){sum += input[i * max + k] * input[j * max + k];}cover[i * max + j] = sum / max;}}实例，如input[16] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16}，得出的cover如下：7 17 27 3717 43 69 9527 69 111 15337 95 153 211图示：原理：只需要得到左上角或右上角即可，然后半个矩阵赋值给另半个矩阵即可得到整个矩阵。算法优化后：for(i = 0; i < max; i ++){for(j = i; j < max; j ++)// 减少一半循环{float sum = ;for(k = 0; k < max; k ++){sum += input[i * max + k] * input[j * max + k];}cover[i * max + j] = sum / max;if(i != j)// 可加可不加，消除中线上的重复赋值{cover[j *max + i] = sum / max; // 赋值给另半个矩阵}}}（2）条件跳转（使用条件跳转会在流水线中浪费更多的周期）k = k -1;if(k < -1){k = -1;}原理：C语言中的max函数在编译的过程中实际上实现的是DSP中的MAX指令。优化后：k = max(k-1, -1);转换成汇编后：R0 += -1;// R0 == k;R1 = -1;R0 = MAX(R0, R1);（3）for循环中的条件跳转for{if{...}else{...}}原理：减少频繁的条件跳转，当然并不是所有的情况都可以这样做。优化后：if{for{...}}else{for{...}}（4）使用断言指令来避免条件跳转if(A){X = exp1;}else{X = exp2;}原理：使用断言指令IF(CC) REG = REG，只会消耗一个周期。优化后：X = exp1;if(!A){X = exp2;}（5）除法（取模）操作一般DSP中不支持除法，除法操作是通过仿真的方式来进行实现，有两种，分为低精度和高精度，但都需要相大多的周期。除数为2的N次方时可采用右移法。如为提高性能，可采取查表的方式，这样会损失精度。隐藏的除法：for(i = start; i < finish; i += step)此时编译器会looper = (finish - start) / step 得到次数。巧妙利用不等式法测：（不过可能会产生溢出，要小心使用）if(x / y > a / b)可转换为:if(x * b > a * y)（6）数据类型对于定点DSP而言，对于浮点的操作是用仿真的方式实现的，会消耗很多周期，所以在定点DSP上对于浮点数一般是做定点化的处理，常用的方法我举一个例子： * a，其实可以转换成80 * a >> 5，不过在定点化时需要注意防溢出。对于64位数据，也是用仿真的方式实现的，会消耗很多周期。（一般最大仅支持32位数据）做数字信号处理操作时，如FFT，16bit的操作是比较合适的。要做控制类，条件跳转时，32bit的操作是比较合适的。如你的DSP的MAC是16位的，做乘法时，尽量定义成16bit数据。（7）Memory分配将运算比较频繁的数据和程序段放入片内Memory，开启cache。如DSP能对SDRAM的不同4个bank可以同时访问，此时你可以将需要同时运算的数据放入不同的bank（8）开启仿真软件的编译优化选项在菜单相应的地方勾上即可，但值得注意时，开启自动编译优化选项后，可能会使执行的结果发生变化，所以需要测试对比一下未开编译优化选项之前的执行结果，一般来说，这个很方便，比较常用。以上8种是我常用到的优化方法，当然基于C层面算法类的优化还有很多种，这个需要慢慢积累，总结一下，一般来说先对C层面进行结构上的优化（上面的1-6均属于），然后进行Memory分配，开启仿真软件的编译优化选项，将运算频繁的程序段用汇编实现，当然如果性能满足要求，就没必要利用汇编了。六、总结我认为学习DSP软件开发没有什么捷径，我花了大量的文字在“弄清DSP相关资源的来源及熟读手册”上，实际上是想说，懂得获取资源是很关键的，只有熟悉手册才能完全去使用你所要开发的DSP芯片，其次DSP的主要特点就是高性能，能做一些算法类的运算，所以DSP的优化是相当重要的，关于算法优化的方法有很多种，基本可分为C结构上的优化及利用DSP的特点来进行优化，优化的学习是日易积累的，所以就要多看看相关的资料了。快速入门的步骤如下：准备一开发板，简单熟悉一下手册及仿真软件，对照着例程看手册，然后再改例程，看是否能按你的意愿去实现，最小系统和每个外设都熟悉一边，恭喜你，你入门了。。。
如果蛋蛋愿意
有些资料可供你参考:DSP的特点 对于没有使用过DSP的初学者来说,第一个困惑就是DSP其他的嵌入式处理器究竟有什么不同,它和单片机,ARM有什么区别.事实上,DSP也是一种嵌入式处理器,它完全可以完成单片机的功能. 唯一的重要的区别在于DSP支持单时钟周期的"乘-加"运算.这几乎是所有厂家的DSP芯片的一个共有特征.几乎所有的DSP处理器的指令集中都会有一条MAC指令,这条指令可以把两个操作数从RAM中取出相乘,然后加到一个累加器中,所有这些操作都在一个时钟周期内完成.拥有这样一条指令的处理器就具备了 DSP功能. 具有这条指令就称之为数字信号处理器的原因在于,所有的数字信号处理算法中最为常见的算术操作就是"乘-加".这是因为数字信号处理中大量使用了内积,或称"点积"的运算.无论是FIR滤波,FFT,信号相关,数字混频,下变频.所有这些数字信号处理的运算经常是将输入信号与一个系数表或者与一个本地参考信号相乘然后积分(累加),这就表现为将两个向量(或称序列)进行点积,在编程上就变成将输入的采样放在一个循环buffer里,本地的系数表或参考信号也放在一个buffer里,然后使用两个指针指向这两个buffer.这样就可以在一个loop里面使用一个MAC指令将二者进行点积运算.这样的点积运算对与处理器来说是最快的,因为仅需一个始终周期就可以完成一次乘加. 了解DSP的这一特点后,当我们设计一个嵌入式系统时,首先要考虑处理器所实现的算法中是否有点积运算 ,即是否要经常进行两个数组的乘加,(记住数字滤波,相关等都表现为两个数组的点积)如果有的话,每秒要做多少次,这样就能够决定是否采用DSP,采用多高性能的DSP了. 浮点与定点 浮点与定点也是经常是初学者困惑的问题,在选择DSP器件的时候,是采用浮点还是采用定点,如果用定点是16位还是32位?其实这个问题和你的算法所要求的信号的动态范围有关. 定点的计算不过是把一个数据当作整数来处理,通常AD采样来的都是整数,这个数相对于真实的模拟信号有一个刻度因子,大家都知道用一个16位的AD去采样一个0到5V的信号,那么AD输出的整数除以2^16再乘以5V就是对应的电压.在定点DSP中是直接对这个16位的采样进行处理,并不将它转换成以小数表示的电压,因为定点DSP无法以足够的精度表示一个小数,它只能对整数进行计算. 而浮点DSP的优势在于它可以把这个采样得到的整数转换成小数表示的电压,并不损失精度(这个小数用科学记数法来表示),原因在于科学记数法可以表示很大的动态范围的一个信号,以IEEE754浮点数为例, 单精度浮点格式: [31] 1位符号 [30-23]8位指数 [22-00]23位小数 这样的能表示的最小的数是+-2^-149,最大的数是+-(2-2^23)*2^127.动态范围为20*log(最大的数/最小的数)= 这样大的动态范围使得我们在编程的时候几乎不必考虑乘法和累加的溢出,而如果使用定点处理器编程,对计算结果进行舍入和移位则是家常便饭,这在一定程度上会损失是精度.原因在于定点处理处理的信号的动态范围有限,比如16位定点DSP,可以表示整数范围为1-65536,其动态范围为20*log(65536/1)=96dB.对于32定点DSP,动态范围为20*log(2^32/1)=192dB,远小于32位ieee浮点数的,但是,实际上192dB对绝大多数应用所处理的信号已经足够了. 由于AD转换器的位数限制,一般输入信号的动态范围都比较小,但在DSP的信号处理中,由于点积运算会使中间节点信号的动态范围增加,所以主要考虑信号处理流程中中间结果的动态范围,以及算法对中间结果的精度要求,来选择相应的DSP.另外就是浮点的DSP更易于编程,定点DSP编程中程序员要不断调整中间结果的P,Q值,实际就是不断对中间结果进行移位调整和舍入. DSP与RTOS TI的CCS提供BIOS,ADI的VDSP提供VDK,都是基于各自DSP的嵌入式多任务内核.DSP编程可以用单用C,也可以用汇编,或者二者结合,一般软件编译工具都提供了很好的支持.我不想在这里多说BIOS,VDK怎么用这在相应的文档里说的很详细.我想给初学者说说DSP的RTOS原理.用短短几段话说这个复杂的东西也是挑战!^_^ 其实DSP的RTOS和基于其他处理器的通用RTOS没什么大的区别,现在几乎人人皆知的uCOSii也很容易移植到DSP上来,只要把寄存器保存与恢复部分和堆栈部分改改就可以.一般在用BIOS和VDK之前,先看看操作系统原理的书比较好.uCOS那本书也不错. BIOS和VDK其实是一个RTOS内核函数集,DSP的应用程序会和这些函数连接成一个可执行文件.其实实现一个简单的多任务内核并不复杂,首先定义好内核的各种数据结构,然后写一个scheduler函数,功能是从所有就绪任务中(通过查找就绪任务队列或就绪任务表)找出优先级最高的任务,并恢复其执行.然后在此基础上写几个用于任务间通信的函数就可以了,比如event,message box,等等. RTOS一般采用抢先式的任务调度方式,举例说当任务A等待的资源available的时候,DSP会执行一个任务调度函数scheduler,这个函数会检查当前任务是否比任务A优先级低,如果是的话,就会把它当前挂起,然后把任务A保存在堆栈里寄存器值全部pop到DSP处理器中(这就是所谓的任务现场恢复).接着scheduler还会把从堆栈中取出任务A挂起时的程序执行的地址,pop到PC,使任务A继续执行.这样当前任务就被任务A抢先了. 使用RTOS之后,每个任务都会有一个主函数,这个函数的起始地址就是该任务的入口.一般每个任务的主函数里有一个死循环,这个循环使该任务周期地执行,完成一部分算法模块的功能,其实这个函数跟普通函数没任何区别,类似于C语言中的main函数.一个任务创建的时候,RTOS会把这个函数入口地址压入任务的堆栈中,好象这个函数(任务)刚发生过一次中断一样.一旦这个新创建任务的优先级在就绪队列中是最高的,RTOS就会从其堆栈中弹出其入口地址开始执行. 有一个疑问是,不使用RTOS,而是简单使用一个主循环在程序中调用各个函数模块,一样可以实现软件的调度执行.那么,这种常用的方法与使用RTOS相比有什么区别呢?其实,使用主循环的方法不过是一种没有优先级的顺序执行的调度策略而已.这种方法的缺点在于,主循环中调用的各个函数是顺序执行的,那么,即使是一个无关紧要的函数(比如闪烁一个LED),只要他不主动返回,也会一直执行直到结束,这时,如果发生一个重要的事件(比如DMA buffer full 中断),就会得不到及时的响应和处理,只能等到那个闪烁LED的函数执行完毕.这样就使整个DSP处理的优先次序十分不合理.而在使用了RTOS之后,当一个重要的事件发生时,中断处理会进入RTOS,并调用scheduler,这时scheduler 会让处理这一事件的任务抢占DSP处理器(因为它的优先级高).而哪个闪烁LED任务即使晚执行几毫秒都没任何影响.这样整个DSP的调度策略就十分合理.RTOS要说的内容太多,我只能讲一下自己的一点体会吧 DSP与正(余)弦波 在DSP的应用中,我们经常要用到三角函数,或者合成一个正(余)弦波.这是因为我们喜欢把信号通过傅立叶变换映射到三角函数空间来理解信号的频率特性.信号处理的一些计算技巧都需要在DSP软件中进行三角函数计算.然而三角函数计算是非线性的计算,DSP并没有专门的指令来求一个数的正弦或余弦.于是我们需要用线性方法来近似求解. 一个直接的想法是用多项式拟合,这也正是大多数DSP C编译器提供正余弦库函数所采用的方法.其原理是把三角函数向函数空间{1,x,x^2,x^3....}上投影,从而获得一系列的系数,用这些系数就可以拟合出三角函数.比如,我们在[0,pi/2]区间上拟合sin,只需在matlab中输入以下命令: x=0:; p=polyfit(x,sin(x),5) 就得到5阶的多项式系数: p = 于是在[0,pi/2]区间上: sin(x)= *x+ *x^*x^3+ *x^4+*x^5 于是在DSP程序中,我们可以通过用乘加(MAC)指令计算这个多项式来近似求得sin(x) 当然如果用定点DSP还要把P这个多项式系数表用一定的Q值来改写成定点数. 这样的三角函数计算一般都需要几十个cycle 的开销.这对于某些场合是不能容忍的 另一种更快的方法是借助于查表,比如,我们将[0,pi/2]分成32个区间,每个区间长度就为pi/64,在每个区间上我们使用直线段拟合sin曲线,每个区间线段起点的正弦值和线段斜率事先算好,存在RAM里,这样就需要在在RAM里存储64个 常数: 32个起点的精确的正弦值(事先算好): s[32]={0,sin(pi/64),sin(pi/32),sin(pi/16)....} 32个线段的斜率: f[32]={,.....} 对于输入的每一个x,先根据其大小找到所在区间i,通常x用定点表示,一般取其高几位就是系数i了,然 后通过下式即可求出sin(x): sin(x)= s*f 这样一般只需几个CYCLE就可以算出正弦值,如果需要更高的精度,可以将区间分得更细,当然,也就需 要更多的RAM去存储常数表. 事实上,不仅三角函数,其他的各种非线性函数都是这样近似计算的. 1． 接触DSP 在参加过一次社会上多的尽乎到了泛滥地步的"DSPxxx"培训班之后,我"自信"已经具备DSP工师资格,便欣喜若狂跑道书店买了一本名为"DSP xxx应用"的书,作者叫xxx,并且是这个领域的牛人,这本书确实是很出色的书籍.但是当时,对于我这个对DSP一窍不通、刚刚入门的人来说却建立了一个错误的概念——DSP是个很容易的领域,只要培训一下,再稍微看看书,就可以成为专家.所以,现在看来,这些都是误导,我认为学习DSP技术应该分为两个阶段,第一阶段学习DSP技术基础概念;第二阶段学习DSP技术的行业应用.那本"DSP xxx应用"的书,它更适合书名应叫做"DSP中的数学或物理运用"...什么的. 2． 购买DSP学习套件 有了兴趣,就要去学习,于是我撺掇领导批准购买了DSP学习入门套件(DSK),许多公司均有销售,如TI等,大概是需要3000-4000人民币.买后不久,我就发现,这种套件对于我来说一点用处都没有.因为我的基础知识实在是太差了.这些套件对于我来说,只是另一种涵义的PC机及一些外围设备,想要懂的这些东西,我就需要去读更多的相关书籍,这时,很难没有想要放弃的念头,我开始有点畏惧DSP这种技术,门槛太高了.可是,我不能放弃,我已经投入了许多的金钱和时间,我不想丢掉这4000元钱,也不能对领导没有交待.事实上,我没有想到,我将付出更多的钱和时间去学习. 3． 再次参加培训班,再次购买DSP书籍 在我就感到了无助,困惑之际.我又想到了放弃.虽然我的数学还算不错,但其中遇到的一些问题在我思考后,还是无法解决,我越来越畏惧DSP了.于是,我开始在"google"上搜索DSP培训相关的信息,终于发现闻亭公司"DSP培训中心"的教程和内容正是我一直寻找的东西.也许是DSP技术对我的有着巨大的诱惑力,也许是我的之直着,我又一次勇敢的报名参加了培训.32个课时之后,解决了我半年多来积累的很多粗浅的问题.再翻开培训教材刚刚复读了第一章时,我想如果这本教材是我读到的第一本书,并且我没有花4000元买那个可*的学习套件,我会毫不犹豫的投降,放弃学习DSP,但.......那个可*的xxx作者,他的书怎么可以用作教学呀.他的书虽然让我对DSP产生了浓厚的兴趣,却把我引到了一条艰难的路上,而且花了那么多的冤枉钱....既然事已如此,我只有慢慢的去读这些书籍,在我读到教材的后面章节以后,我开始明白前面章节的内容,所以当你读书遇到不明白的时候,千万不要气馁.有时,一个内容,可能需要读上几遍,才能明白,这比一开始的感觉要好的多了. 4． 实验——至关重要的一步 现在,从你的架子上取下那套DSK,去尝试做一些小实验,我的第一个实验是"正弦发生器",这个实验比较简单,但是它也花费了我几周的时间去读大量的关于串口、编码、寄存器等的书并且进行大量的实验.这个执行半小时的"正弦发生器",让我查阅了恨不得够组建一个图书馆的书籍,而且这个东西没有任何用途.我是用汇编语言在54x中执行,这个实验让我很好的理解了什么是DSP,什么是McBSP, DMA, 等.当然问题也同步产生了,我就又不得不做了许多的实验去验证.我建议,在系统未定型之前,使用mathlab/simulink进行仿真,并且可以多实验几种芯片,这样可以让你明白更多的内容.我觉得我就要成为一个真正的DSP工程师了,我度过了最困难的时期.我觉得自己是个英雄,嘿嘿. 5． 去寻找一份与DSP相关的工作,去当个DSP工程师 我希望困难已经过去,但这种愿望为时过早了.在DSP的研究中,我还遇到了很多的困难,由于篇幅有限,我就不在进行描述了.反正,如果想成为真正的DSP专家,就不要期望事情会变得容易.有些DSP开发人员并不知道什么是真正的0和1,他们只会查阅各种参考书籍和参数表,我们并不提倡这种做法.因为这些人选择了一种简单的做法,但是他们并不是真正的DSP开发人员.他们只是编写一些他们不理解的代码,他们似乎在担当着一台"编码器"的角色. 6． 总结 这篇文章只是我的一点感慨,可能并不是很适用现在的DSP开发工程师,因为,市面上已经有了供你学习的DSP教学套件,搭配了多种实验供你参考,轻松入门,如:闻亭公司的"大学实验箱"什么的.这个实验箱提供了一个很好的实验环境,并且为初学的你设计了多种实验、教材,让你由浅入深的学习.不会向我似的,绕一大圈才走到正确的路上.另外,你也可以向他们的工程师咨询.
优质考试培训问答知识库
