рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Проектування процесора ШПФ на ПОС

Проектування процесора ШПФ на ПОС - раздел Связь, Вступ до дисципліни проектування цифрової обробки сигналів та зображень. Основні поняття та визначення. Області застосування та основні задачі цифрової обробки сигналів Алгоритм Шпф Із Проріджуванням За Часом Нехай ...

Алгоритм ШПФ із проріджуванням за часом

Нехай

Розділимо послідовність x(n) на парні (even) і непарні (odd) складові

Введемо підстановку n=2r для парних n і n=2k+1 для непарних n:

Тому, що

Необхідно зауважити, що і G(k), і H(k) в останній рівності можна трактувати як (N/2)-точкове ШПФ. Отже, N-точкове ШПФ можна обчислити за допомогою комбінування двох N/2-точкових ШПФ. Продовження рекурсії приводить до 2-точкових ШПФ. які виконуються без використання множень. На рис. 5.1 приведене 8-точкове ШПФ, побудоване за цією схемою. Причому, вхідна послідовність наведена в біт-інверсному виді.

З рис.5.1 видно, що обчислення ШПФ полягає в послідовному виконанні спеціальних операцій, названих "метеликом", що полягають у виконанні одного комплексного додавання, одного віднімання й одного множення. Віднімання виникає, оскільки

і

Рис.5.1.Алгоритм ШПФ з прорідженням за часом (N=8)

Для досягнення високої продуктивності DSP – процесорів застосовуються такі методи і прийоми:

- введення апаратного перемножувача-накопичувача і схеми циклічного зсуву;

- поділ шин адрес і даних (Гарвардська архітектура);

- використання багатомашинних структур;

- розвинені засоби зберігання - блоки регістрів, кеш-пам'ять великого обсягу;

- використання скороченої системи команд;

- розвитий паралелізм на різних рівнях: пристроїв пам'яті, суматорів, перемножувачів, шин, процесорних елементів; на рівні виконання команд;

- побудова багатозв’язаних процесорних структур з використанням конвеєрного і систоличного опрацювання;

- опрацювання множинних потоків команд і даних на масиві процесорів.

Розглянемо процедуру розробки процесор ШПФ для таких вхідних даних:

Тип процесораADSP-21060

Кількість точок256

Основа ШПФ4

Прорідженнячасове

Розрядність вхідних даних32

Такт поступлення вхідних даних20 нс

Час опрацювання0.5 мс

ADSP-21060 SHARC – 32-х розрядний процесор опрацювання сигналів з супергарвардською архітектурою використовується для високопродуктивного опрацювання прикладних програм мови, звуку, графіки і растрових зображень, є системою на кристалі, оскільки базується на ядрі сімейства ADSP-21000, має двохпортову пам’ять на чипі SRAM, інтегровані зовнішні пристрої вводу-виводу з підтримкою розподілених шин вводу-виводу. Завдяки кеш інструкцій процесор може виконувати практично кожну команду за один цикл. Чотири незалежних шини для даних, команд та шин вводу-виводу плюс перехресні переключення між зв’язками пам'яті, яка може бути сконфігурована максимум з 128Кслів по 32-біти, з 256Кслів по 16-бітів для даних, та 80Кслів по 48-біт для інструкцій (чи 40-бітові дані), чи з різних комбінацій довжин слів, які поміщаються у 4Мбіти. Але до пам'яті можна звертатися лише по 16-, 32-, чи 48бітних шинах.

У режимі мультиопрацювання дозволяється підключення шістьох процесорів ADSP-21060 і паралельне їх функціонування. Єдиний адресний простір дозволяє прямі міжпроцесорні доступи до внутрішньої пам'яті кожного ADSP-21060. Розподілена логіка арбітражу шини керує даним режимом і розподіляє ресурси процесорів між собою. Арбітраж надає шині вибраний чи встановлений пріоритет. Максимальна швидкодія при міжпроцесорній передачі даних складає 240 Mbytes/s по link-портах чи по зовнішньому порту. Процесори сімейства ADSP-21000 підтримують стандарт ІЕЕЕ1149.1 Joint Test Action Group (JTAG) для відлагодження системи.

Дискретний сигнал у вигляді кінцевої часової послідовності x(nТ) запишемо як x(nТ), де - число відліків, N – число відліків, T - період дискретизації.

N - точкове дискретне перетворення Фур'є (ДПФ) задається формулою:

де X(k) - частотний k-ий відлік чи k-а спектральна складова сигналу (визначає вихідну частотну послідовність, спектр сигналу),

комплексна експонента, W- ядро перетворення.

При зміні значення n*k на величину кратну N ядро не змінюється (у силу періодичності синуса і косинуса). Тобто ядро по верхньому індексу є періодичною функцією з періодом N. Тому замість добутку n*k можна вставити залишок від ділення його на N, тобто (n*k) mod N. Cпектральна функція X(k) також має період N по аргументу k.

Кількість множень дійсних відліків сигналу на комплексне ядро в (5.1) дорівнює N2, а кількість додавань комплексних чисел - (N -1)N. Кількість цих операцій різко зростає із збільшенням N і приводить до занадто великого часу перетворення.

ДПФ стало широко застосовуватися після винаходу швидких алгоритмів, в основі яких лежить принцип зведення багатоточкового перетворення до малоточкового. Один з них (що став уже класичним) називається ШПФ із проріджуванням за часом. Цей алгоритм отриманий за умови, якщо N є ступенем числа 2, тобто , де ν - ціле число, ν≥0.

Основні формули перетворення, до яких ми прийдемо, виходять при розбивці суми в (1) на дві суми, що містять відліки з парними і непарними номерами

Власне кажучи ця операція являє собою зміну порядку сумування (перегрупування доданків), від якого сума не міняється.

Можна записати , . З врахуванням цього (2) прийме вигляд:

Зауважимо, що суми в (3) являють собою N/2 - точкові ДПФ часових відліків з парними номерами в першій сумі, і непарними номерами в другій сумі.

Позначимо, згідно з [1],

X(k) = Xν(k) - ДПФ усіх вхідних відліків дискретного сигналу,

вхідних відліків з парними номерами (перше число в нижньому індексі дорівнює ν - 1, а друге - парному числу (нулю)) ,

вхідних відліків з непарними номерами (друге число в нижньому індексі дорівнює непарному числу (одиниці)).

З урахуванням введених позначень одержимо коротку форму запису (3)

Спектри і є періодичними функціями з періодом N/2 (у ядрі перетворення замість N стоїть N/2). Величина називається повертаючим множником і володіє наступною цікавою властивістю

Ця властивість надає при обчисленні з номерами k від N/2 до (N -1) використовувати відповідні значення раніше обчислених з номерами від 0 до (N/2 -1) (потрібно тільки змінити знак).

За звичай формулу (4) розбивають на два співвідношення для зазначених вище номерів і одержують основні формули (базові співвідношення) перетворення Фур'є у вигляді

Базові співвідношення вже можна назвати швидким перетворенням Фур'є (ШПФ), тому що кількість операцій зменшилася. Число множень відліків сигналу на комплексне ядро дорівнює . До цього потрібно додати множень комплексних чисел. Кількість додавань дорівнює

Процес розбиття за схемою базових співвідношень можна продовжувати до тих пір, доки не прийдемо до перетворень Фур'є одиничних відліків (що збігаються із самими відліками). Необхідна кількість операцій при цьому буде значно меншою. У такому вигляді це ШПФ називають ШПФ із проріджуванням за часом.

Для пояснення процесу розбиття розглянемо більш детально, приклад ШПФ при .

Позначимо оператор ДПФ визначених вхідних відліків через F і запишемо відповідності між символами ДПФ, введеними вище, і цим оператором.

 

Використовуючи вищенаведене і розташовуючи символи ДПФ у впорядкованому вигляді, зобразимо ШПФ геометрично за допомогою графа.

Рис.5.2. Граф ШПФ із проріджуванням за часом при N=8

Відзначимо, що відліки вхідної послідовності переходять у відповідні ДПФ нульового рівня відповідно до інверсії їхній двійкових номерів (операція називається перестановкою вхідних відліків). Наприклад, десятковий номер 4|10 у двійковому вигляді запишеться як 100|2. Інверсія числа 100|2 (у прочитанні з права на ліво) запишеться як 001|2 = 1|10. Таким чином, вхідний відлік під номером 4 співпаде з першим ДПФ X0,1(0). Перестановку для всіх відліків можна показати стрілками переходу: 0 → 0, 1 → 4, 2 → 2, 3 → 6, 4 → 1, 5→ 5, 6 → 3, 7 → 7.

.Алгоритм перетворення

Алгоритм ШПФ можна розробити, спираючись на граф ШПФ при N=8. Зауважимо, що ДПФ з однаковим числом точок на графі розташовані у вигляді стовпців. Пронумеруємо ДПФ у кожнім стовпці цифрами від 0 до 7 (від 0 до N-1 у загальному випадку) зверху вниз. Вихідні значення ДПФ - комплексні числа, які можна зберігати у деякому масиві. Перехід відповідно до базових співвідношень від ДПФ попереднього стовпця до ДПФ із подвоєним числом точок наступного стовпця назвемо кроком перетворення. З огляду на послідовний характер кроків перетворення, вихідні значення ДПФ кожного стовпця можна зберігати в тому самому масиві (це повинен бути масив комплексних чисел). Остаточно масив буде містити результуючі значення ШПФ.

Графи базових співвідношень на кожнім кроці візуально групуються. Групи складаються з окремих графів чи декількох графів, що перетинаються між собою. У прикладі на першому кроці графа є 4 групи, у другому – 2 і на третьому - 1.

Введемо позначення:

¨ - кількість відліків сигналу, що обробляється, чи число точок перетворення;

¨ v - кількість кроків перетворення;

¨ step - номер кроку, step = 0,..., v - 1;

¨ group - номер групи графів, group = 0, ..., (group_max - 1), де group_max - кількість груп (залежить від номера кроку);

¨ іnput - номер ДПФ, вихід якого з'єднаний з верхнім входом графа базового співвідношення;

¨ іnput +add - номер ДПФ, вихід якого з'єднаний з нижнім входом цього графа;

¨ add - різниця відповідних номерів;

¨ pow - ступінь множника повороту (у тексті pow відповідає показнику k в ) .

Змінні зв'язані між собою так:

Ці співвідношення отримані при аналізі графа ШПФ.

Для приведеного графа побудована таблиця, у якій для кожного кроку перетворення занесені індекси і їхні межі зміни, що використані в циклах програми. Нижче наведений алгоритм програми. Його особливість - результат виходить у масиві вхідних даних. Алгоритм побудований для випадку комплексних вхідних даних, як більш загальний випадок.

Алгоритм ШПФ із проріджуванням за часом

Вхідні дані в алгоритмі:

Х(k), k = 0,..., N -1 - масив комплексних вхідних і вихідних даних.

Для k = 0,..., N -1 встановити:

Встановити:

1. Перестановка елементів масиву Х(k).

2. Якщо step = v, перейти до кроку 9.

3. group←0/

4. Якщо group = group_max: step←step+1, add←add * 2,

group_max←group_max/2, перейти до кроку 2.

5. іnput ← group 2step +1.

6. Якщо іnput = group 2step+1+2step: group←group+1, перейти до кроку 4.

7. [Базова операція]

pow ←group_max *<input>2step+1,

t← X(іnput + add) * W(pow +1),

X(іnput +add) ←X(іnput) - t,

X(іnput) ←X(іnput) + t.

8. input←input+1, перейти до кроку 6.

9. Завершення.

Алгоритм двійково-інверсної перестановки

1. k←0.

2. Якщо k = N, то виконання алгоритму припиняється.

3. n← m← 0 (n←0,m←0 ).

4. Якщо m = v : перейти до кроку 7.

5. Якщо біт з номером m (0-ої біт - наймолодший) числа k дорівнює 1,

то n←n + 2v - m - 1.

6. m←m+1, перейти до кроку 4.

7. Якщо k < n : X(k)↔ X(n).

8. k←k+1, перейти до кроку 2.

Приклад виконання для 64-точкового перетворення за основою 4

Порядок розташування відліків

Порядок перед відповідною ітерацією Номер метелика в ярусі

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Вступ до дисципліни проектування цифрової обробки сигналів та зображень. Основні поняття та визначення. Області застосування та основні задачі цифрової обробки сигналів

Тема вступ до дисципліни проектування цифрової обробки сигналів та зображень основні поняття та..

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Проектування процесора ШПФ на ПОС

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Основні поняття та визначення. Основні характеристики сигналів
Сигнал (в теории информации и связи) — материальный носитель информации, используемый для передачи сообщений в системе связи. Сигналом может быть люб

Природа сигналів. За своєю природою, сигнали можуть бути випадкові або детерміновані
До детермінованих відносять сигнали, значення яких у будь-який момент часу або в довільній точці простору є апріорно відомими або можуть бути досить точно визначені (обчислені) за відомою чи передб

Аналогові та цифрові сигнали
До основних типів відносять аналоговий, дискретний і цифровий сигнали. Аналоговим називають сигнал, неперервний у часі і значеннях. Такий сигнал описується неперервною або кусочно н

Основні типи сигналів
Фінітні сигнали. Фінітним називається сигнал, який визначений лише на деякому часовому проміжку і не існує поза ним, тобто при t>T, амплітуда сигналу рівна нулю. Пер

Елементарні сигнали, що найчастіше використовуються ЦОС
Всі сигнали ми будемо розглядати в аналоговому та неперервному варіантах. 1. Неперервний випадок

Властивості спектрів дискретних сигналів
1. Неперервність. 2. Періодичність.. 3. Спектр дійсного сигналу. Якщо - д

Режим реального часу
Основними прикладними (інженерними, практичними) задачами обробки сигналів є: 1. Ідентифікація і розпізнавання. 2. Телекомунікації. 3. Обробка музичних і мо

Переваги і недоліки ЦОС
Перевагами ЦОС є: Гарантована точність Цілковита відтворюваність. Можна ідентично відтворити кожний елемент, оскільки відсутні відхилення, обумовлен

Основні операції цифрової обробки сигналів
Проте всі ці алгоритми, як правило - блокового типу, тобто побудовані на як завгодно складних комбінаціях досить невеликого набору типових цифрових операцій, до основного з яких відносяться: зго

Застосування ДПФ
На рис. 5.1 наведена схема взаємодії між часовою та частотною областями. Основними сферами застосування ДПФ є: - цифровий спектральний аналіз - аналізатори спектра, обробка мови,

ДПФ як згортка сигналу з базисними функціями
Оскільки комплексна експонента може бути представлена у виді дійсної та уявної частини (формула Ейлера), то основне рівняння ДПФ може бути записано таким чином:

Основні операції фільтрації
До основних операцій фільтрації інформації відносять: - згладжування; - прогнозування; - диференціювання; - інтегрування; - поділ на певні складові;

Класи і параметри фільтрів
Залежно від призначення фільтру, а отже і загального виду його частотної характеристики, виділяють такі основні, найбільш розповсюджені, типи фільтрів (вибіркові фільтри): -

Поняття про швидкі алгоритми
При побудові швидких алгоритмів використовують кілька основних прийомів. Серед них найголовнішими є : 1. Розбиття задачі на підзадачі. 2. Рекурсія - коли деякий метод чи прийом мо

Вправи і завдання до теми №1
1. Визначити період заданого сигналу: . Відповідь :

Зменшення частоти дискретизації: децимація із цілим кроком
На рис. 1.1, а наведена блок-схема процесу децимації сигналу х(n) із цілим кроком М. На ній зображені цифровий фільтр захисту від накладення спектрів h(k) і схема стиску (компресор) частоти дискрет

Збільшення частоти дискретизації: інтерполяція із цілим кроком
Інтерполяція - це цифровий еквівалент процесу цифроаналогового перетворення, коли із цифрових вибірок, поданих на цифроаналоговий перетворювач, за допомогою інтерполяції відновлюється аналоговий си

Перетворення частоти дискретизації з нецілим кроком
У деяких ситуаціях часто буває потрібно змінити частоту дискретизації в неціле число раз. Приклад - цифрове аудіо, де може вимагатися передача даних з одного запам'ятовувального пристрою на інше, п

Багатокаскадне перетворення частоти дискретизації
У п.1.3 зміна частоти дискретизації відбувалося відразу з використанням єдиного коефіцієнта децимації або інтерполяції. Якщо потрібне значна зміна частоти дискретизації, такий підхід неефективний;

Розробка практичних конвертерів частоти дискретизації
Розробку практичного багатокаскадного конвертера частоти дискретизації можна розбити на чотири етапи: Задати загальні вимоги до фільтрів захисту від накладення спектрів і придушення

Специфікація фільтру
Фактично продуктивність системи обробки при декількох швидкостях критично залежить від типу НІХ і якості використовуваного фільтра. Відзначимо, що при децимації й інтерполяції можуть викор

Високоякісне аналого-цифрове перетворення в цифровому аудіо
У сфері цифрового аудіо постійно потрібно підвищувати якість, дозвіл і швидкість АЦП. Це привело до розробки однобітових АЦП із використанням методів дельта-сігма-модуляції. У результаті з'явилася

Ефективне аналого-цифрове перетворення у високоякісних системах відтворення компакт-дисків
Одним з перших серйозних застосувань методів з обробкою при декількох швидкостях стало відтворення звуку й музики в програвачах компакт-дисків. На рис. 6.2 зображена схема відновлення анал

Особливості діагностики та контролю процесорів та систем опрацювання сигналів та зображень
Для контролю і діагностики вузлів опрацювання сигналів застосовуються різні сполучення відомих методів вбудованого і зовнішнього контролю ЕОМ, або методи діагностики складних систем, що базуються н

Рархічність засобів діагностики та контролю процесорів та систем опрацювання сигналів та зображень
Ієрархічність засобів діагностики відповідає ієрархічності обчислювальних засобів. Тому розглядається ієрархічність на рівні: систем, процесорів та окремих вузлів. Використовуються такі за

Процес формування АЧХ
Для обчислення АЧХ нерекурсивних ЦФ здебільшого застосовують метод передаточних функцій. Від передаточної функції, яка в загальному вигляді записується як многочлен виду: H(Z)= a

Визначення і дослідження виду АЧХ
Нехай задано проаналізувати АЧХ фільтра з такими параметрами сигналу: l = 0,1, ...,31; А = 1, 2,...,100; S = 8, 16; Q = -64...64; N = 0,1, …, 31. Згідно

Структура потокового (ковзаючого) процесора ШПФ
6.Методика вибору оптимального складу НВІС Розглядаються передумови і методика однокристальної реалізації швидкого перетворення Фур'є на приладах програмувальної логіки фі

Використання ПЛІС для високопродуктивної цифрової обробки сигналів та зображень
Є ряд альтернативних рішень побудови високопродуктивних систем, зокрема на замовлених інтегральних схемах (ASІ) і спеціалізованих процесорах цифрової обробки сигналів (DSP). Розглядати питання реал

Основні характеристики ПЛІС Xіlіnx серій Vіrtex, Vіrtex-e, XC4000XL/XLAXV, Spartan/XL
Сімейство ПЛІС Системна частота, МГЦ Швидкодія, нс/вентиль Швидкість обміну chіp-to-chіp, МГЦ Ємність ПЛІС, системних вентилів

Основні характеристики ПЛІС Xіlіnx серій Vіrtex, Vіrtex-e, XC4000XL/XLAXV, Spartan/XL
Сімейство ПЛІС Системна частота, МГЦ Швидкодія, нс/вентиль Швидкість обміну chіp-to-chіp, МГЦ Ємність ПЛІС, системних вентилів

Оцінка продуктивності вузла виконання операцій ШПФ на ПЛІС
Оцінимо необхідну продуктивність пристрою обробки. Для обчислення ШПФ 256 точок за основою 2 з комплексними вхідними даними потрібно приблизно 3 тис. множень дійсних операндів і 5,5 тис. додавань д

Характеристики М-модулів ШПФ на ПЛІС серії Vіrtex
Розмір перетворення Системних вентилів, тис. Частота надходження вхідних даних, Мгц-real-tіme Час перетворення, мкс

Структура потокового (ковзаючого) процесора ШПФ
У загальному випадку при побудові М-модуля ШПФ можна піти декількома шляхами: або спроектувати модулі з малими займаними обсягами, великим часом перетворення і малою швидкістю надходження вхідних д

Характеристики М-модулів ковзного ШПФ на ПЛІС Xіlіnx
Число точок Тактова частота, МГц Час перетворення, мкс Об’єм модуля, логічних комірок Необхідна ПЛІС

Визначення нейрокомп’ютера
Нейрокомпьютери - дуже модне слово, яке використовують направо і наліво. На початку 90-х років був дуже бурхливий розвиток даної тематики у вітчизняних розробках. Але разом з рядом серйозних розроб

Базова структура нейрокомп’ютера на основі ПОС
Зупинимося на особливостях апаратної реалізації нейрообчислювача (НО) (див. рис.5) з можливістю паралельної обробки, що реалізують елементи нейромережі.

Порівняльні характеристики нейрокомп’ютерів на базі ПОС
Для побудови НО (нейрообчислювач) перспективним є використання сигнальних процесорів із плаваючою крапкою ADSP2106x, TMS320C4x,8x, DSP96002 і ін. Типова структурна схема реалізації НО на основі сиг

Реалізація ШПФ на нейрокомп’ютері
Розглянемо реалізацію ШПФ на базі процесора Л1879ВМ1(NM6403). Процесор Л1879ВМ1 - високопродуктивний спеціалізований мікропроцесор, що об’єднює в собі риси двох сучасних архітектур: VLIW (Very Long

Співпроцесора NM6403 при розбитті матриці співпроцесора NM6403 при розбитті матриці
вагових коефіцієнтів - (2х32біти)/(8х8біт) вагових коефіцієнтів - (2х32біти)/(2х32біти) По приведених двох варіантах розбивки матриці векторного помножувача виробляється п

Порівняльна характеристика точності відновленого сигналу після прямого і зворотного ШПФ із різними основами
Перетворення Фур'є Систематична похибка-M СКО -s 6 біт/1.0 7 біт /1.0 6 біт/1.0 7 біт /1.0

Продуктивність функцій прямого і зворотного ШПФ на процесорі NM6403
Кільк. комплекс. відліків Без нормалізації З однією нормалізацією З двома нормализациями Тактів

Аналіз задач і алгоритмів
До основних галузей, де використовується опрацювання сигналів та зображень відносяться: 1. Радіолокація (РЛ) — виявлення, фільтрація сигналу з режекцією завад та накопичення сигналу.

Особливості задач і алгоритмів
Аналіз наведених задач і алгоритмів їх розв’язання показує, що вони мають такі особливості: - широкий динамічний і частотний діапазон сигналів, що обробляються; - велика інтенсивн

Особливості організації обчислювальних засобів
1.2.1. Методи аналізу обчислювальних засобів архітектур.Технічно системи керування та опрацювання інформації реалізуються як комплекс спеціалізованих і універсальних засобів обчисл

Основні положення алгоритму ШПФ
Визначення 1. Дано кінцеву послідовність x0, x1, x2,..., xN-1 (у загальному випадку комплексних чисел). ДПФ полягає в пошуку послідовності

Основні формули
Теореми, що пояснюють суть перетворення Фур’є (наведені без доведення). Теорема 1. Якщо комплексне число представлене у вигляді e j2πN, де N - ціле, то

Програмна реалізація основних елементів ШПФ
Алгоритм попередньої перестановки Розглянемо конкретну реалізацію ШПФ. Нехай є N=2T елементів послідовності x{N} і треба одержати послідовність

Fft.cpp
/* Fast Fourier Transformation ===================================================== */ #include "fft.h" // This array contains values from 0

Організація DSP- процесорів для задач опрацювання сигналів та зображень
Для опрацювання сигналів та зображень найчастіше використовуються DSP- процесори. Розглянемо підходи до їх реалізації на базі обчислення алгоритму ШПФ. В загальному випадку, вимоги по вико

Типова структура процесора опрацювання сигналів та зображень
На рис. 3.1 наведена спрощена система на базі процесора ADSP-2189M, що використовує повномасштабну модель пам'яті.

Нтерфейси DSP-процесорів
Ефективність роботи DSP- процесора в структурі системи залежить від організації каналів вводу-виводу. До складу сучасних DSP- процесорів (наприклад, ADSP-21ESP202) входять інтегровані АЦП/ЦАП, що з

Аналіз паралельного інтерфейсу з DSP-процесорами: читання даних з АЦП, що під’єднаний до адресного простору пам’яті
Підключення АЦП або ЦАП через паралельний інтерфейс до DSP-процесора вимагає розуміння специфіки процесів читання/запису даних DSP-процесором з/в периферійних пристроїв при їх під’єднані до

Аналіз паралельного інтерейсу з DSP-процесорами: запис даних в ЦАП, що під’єднаний до адресного простору пам’яті
Спрощена блок-схема інтерфейсу між DSP-процесором і наприклад ЦАП) наведена на рис. 4.4. Діаграми циклу запису в пам'ять для сімейства ADSP-21xx наведені на рис.6. В системах реального час

Аналіз послідовного інтерфейсу з DSP-процесорами
Наявність послідовного порту усуває необхідність використання паралельних шин для підключення АЦП і ЦАП до DSP-процесорів. Структурна схема одного з двох послідовних портів процесора сімей

Аналіз (розробка) блок-схеми виконання алгоритму ШПФ на заданому типі процесора
Алгоритм базової операції ШПФ за основою 4 і проріджування за часом можна представити так: А'1 = А1 + A2W1 + A3W2 + A

Розрахунок основних параметрів
Частота роботи процесора: , звідси цикл виконання команди:

Привабливою рисою ПЛІС для реалізації алгоритмів ЦОС є наявність внутрішнього швидкодіючого розподіленого ОЗП, вбудованих вузлів обчислення ШПФ тощо
На рис. 6.1 наведена структурна схема вузла реалізації алгоритм ШПФ на ПЛІС. Вхідне ОЗП використовується для завантаження вхідної послідовності, збереження результатів проміжних обчислень і виванта

Оцінка продуктивності вузла реалізації алгоритму ШПФ на ПЛІС
Швидкодія виконання алгоритму ШПФ на ПЛІС визначається в NMAC (кількість операцій типу множення-нагромадження) за такою формулою:

Побудова граф-алгоритму ШПФ з основою 2 наведена в попередніх розділах
При апаратній реалізації графу ШПФ виникають незручності через неспівпадіння адрес комірок пам'яті з яких потрібно вичитувати елементи на кожному ярусі. Тому на рис.6.2. наведений граф, де для кожн

Реалізація алгоритмів опрацювання сигналів та зображень на нейропроцесорах
Нейрокомпьютер - це обчислювальна система з MSІMD архітектурою, тобто з паралельними потоками однакових команд і множинним потоком даних. На сьогодні можна виділити три основних напрямки розвитку о

Векторний співпроцесор
Векторний співпроцесор - основний функціональний елемент Л1879ВМ1. Структурно він являє собою матрично-векторний операційний пристрій і набір регістрів різного призначення. Операційний при

Організація паралельних обчислень в алгоритмах ШПФ на процесорі NM6403
Значна частина задач аналізу часових рядів зв'язана з перетворенням Фур'є і методами його ефективного обчислення. У цих задачах перетворення Фур'є відіграє важливу роль як необхідний проміжний крок

Продуктивність і точність обчислень
Точність обчислень визначається кількістю біт, що відводяться для представлення коефіцієнтівW. Є два способи представлення значень косинусів і синусів у 8 розрядній сітці: 1. W =round(64.0

Загальна характеристика функцій ШПФ
Вхідні і вихідні дані - цілі 32р. комплексні числа, формат збереження наведений на рис.3 Діапазон вхідних даних зазначений у таблиці 3. Розрядність коефіцієнтів перетворення - 8 б

Стиск нерухомих зображень з використанням дискретних косинусних перетворень
Безвтратні методи стиску не забезпечують потрібного у багатьох випадках степеня стиску зображень. У цьому разі необхідно застосовувати методи стиску з втратою інформації. Одним із найбільш поширени

Стиск нерухомих зображень з використанням хвилькових перетворень
Поняття хвилькового перетворення Дискретне хвилькове перетворення (dyscrete wavelet transform (DWT)) принципово відрізняється від спектральних перетворень. На рис.8.3 показано стр

Стиск зображень з використанням методу кодування областей хвилькового перетворення
У цьому методі розглядаються області коефіцієнтів логарифмічного хвилькового перетворення зображення, які мають різні розміри. Ідея полягає в тому, щоб коефіцієнти в різних областях опрацьовувати (

Стиск зображень з використанням методу дерев нулів хвилькового перетворення
Хвильковий розклад зображення можемо мислити собі як просторову множину коефіцієнтів, яка складається з дерев. Дерево коефіцієнтів хвилькового перетворення означається як множина коефіцієнтів із рі

Адаптивні хвилькові перетворення : Хвилькові пакети
Слід зауважити, що традиційний підхід використання хвилькових перетворень з фіксованою частотною роздільною здатністю (логарифмічне хвилькове перетворення) є добрий лише в загальному для типового с

Опрацювання мовних сигналів
Багато напрямків мовних технологій (опрацювання мовних сигналів з певною метою: стиск мовних сигналів, cинтез мови, зміна темпу мовлення, розпізнавання або визначення емоційного стану людини за гол

Мовні технології
Виділяють такі напрямки мовних технологій. 1. Стиск (кодування) мови. Високого степеня стиску досягаємо використанням дискретних косинусних перетворень. 2. Синтез мови

Алгоритм динамічного часового вирівнювання для розпізнавання слів з невеликого словника
На фазі навчання як мовні еталони записуємо якнайкоротше вимовлені диктором слова із заданого невеликого словника. Сигнал, який розпізнаємо, та сигнали-еталони параметризуємо – перетворюєм

Розпізнавання злитної мови з великим словником
Сучасні системи для розпізнавання злитної мови з великим словником ґрунтуються на принципах статистичного розпізнавання образів. На першому етапі мовний сигнал перетворюється звуковий преп

Просочування спектральних складових
Вибір кінцевого часового інтервалу тривалістю NT секунд і ортогонального тригонометричного базису на цьому інтервалі обумовлює цікаву особливість спектрального розкладу. 3 континууму можливи

Вікна та їх основні параметри
В гармонійному аналізі вікна використовуються для зменшення небажаних ефектів просочування спектральних складових. Вікна впливають на можливість виявлення, роздільну здатність, динамічний діапазон,

Класичні вікна
Всі наведені вікна представляються як парні (щодо початку координат) і містять непарну кількість точок. Для перетворення вікна в ДПФ-парне вікно достатньо відкинути крайню праву точку і зсунути пос

Гармонійний аналіз
Проаналізуємо вплив властивостей вікна на ефективність виявлення слабої спектральної лінії у присутності інтенсивної близько розташованої лінії. Якщо обидві спектральні лінії потрапляють в біни ДПФ

Висновки
В даному навчальному посібнику описані основні алгоритми опрацювання сигналів та зображень та шляхи їх реалізації. Основна увага приділена системному підходу, який дозволяє розв’язати певну задачу,

Література
  1. Айфигер, Эммануил С., Джервис, Барри У. Цифровая обработка сигналов: практический поход, 2-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом “Вильямс”, 2004. – 992с. 2. Цифров

Рархічність засобів обробки радіолокаційної інформації
Обробка радіолокаційної інформації (РЛІ) як правило складається з декількох етапів. Первинна обробка РЛІ здійснюється апаратурою радіолокаційної станції (АПОІ РЛС) з видачею інформа

Особливості обробки радіолокаційної інформації. Вибір параметрів радіолокаційної станції, які впливають на характеристики засобів обробки
  Параметри: - вид сигналу; - потужність сигналу; - тривалість зондувального сигналу /Тс/; - оброблюваний доплерівский діапазон частот /F/ ;

Вимоги до системи
1. Система повинна будуватися на сучасній елементній базі з використанням відповідних міжнародним стандартам конструктивов і інтерфейсів 2. Система повинна мати модульну структуру і будува

Елементна база
Орієнтація на два механічних конструктива і на дві стандартні системні шини приводить до того, що можуть існувати три різних типи уніфікованих модулів: 1. Система на основі ПЕОМ із шинами

Архітектура системи
Пропонується комбінована архітектура на основі поділюваної системної шини і конфігурованих користувачем високопродуктивних прямих з'єднань модулів між собою для рішення задач високопродуктивної обр

Апаратна реалізація мережі
Вузли обчислювальної мережі виконані на процесорах TMS320C40 (TMS320C44), до яких підключена зовнішня оперативна пам'ять ємністю 512-1024 кбайт. У залежності від реалізації процесорного модуля (TІМ

Найпростіша первинна обробка РЛИ на МП мережі
Для відпрацьовування і реалізації на мультипроцесорній мережі найпростішого алгоритму первинної обробки даних було розроблено функціональне програмне забезпечення (ФПЗ), що реалізує алгоритм, зобра

Обмежувач
·     Алгоритм обчи

Порогові пристрої
У системі реалізовані порогові пристрої з ковзним порогом. Значення порога обчислювалося по формулі      

Часові параметри модулів ФПЗ, отримані в симуляторі
Програма Цикли Час, мкс Кількість операцій ПК Vmax, (MFLOP) Vвузла, (MFLOP) СРЦ

Експериментально виміряні часові параметри модулів ФПЗ
Програма Цикли Час, мкс Кількість операцій ПК Vmax, (MFLOP) Vвузла, (MFLOP) СРЦ

Призначення пфос
Пристрій формування й обробки сигналів /ПФОС/ входить до складу когерентної далеко-доплерівської радіолокаційної станції, що працює в імпульсному чи квазінеперервному режимі випромінювання і прийом

Принцип побудови і структура ПФОС
Пристрій формування й обробки сигналів побудовано по модульному принципі з нарощуванням структури і складається з окремих взаємозамінних програмно-апаратних модулів. Кожен програмно-апаратний модул

Технічна реалізація модуля
Модуль формування й обробки сигналів реалізований на основі пристроїв програмувальної логіки фірм Xіlіnx, Altera і сигнальних процесорів фірми Analog Devіces. Основні технічні характеристики модуля

Модуль кодуючого пристрою
Кодуючий пристрій призначений для : · забезпечення режимів роботи РЛС і необхідних робочих шкал дальності; · формування модулюючих сигналів , що задають закон амплітудно-фазової м

Режими роботи пфос
ПФОС забезпечує формування й обробку сигналів у двох режимах випромінювання і прийому складних амплітудно-фазоманіпуляційних сигналів: · у квазінеперервному режимі випромінювання й обробки

Квазінеперервний режим випромінювання й обробки
При квазінеперервному режимі фазоманіпуляційний сигнал з великою базою (В=<256K) випромінюється окремими імпульсами, тривалість і інтервал проходження яких визначається структурою дискретного си

Практичне використання результатів і перспективи розвитку
В даний час пристрої формування й обробки сигналів (ПФОС) використовуються в розробках, виконаних разом з ведучими НПО і НДІ м. Санкт-Петербурга. Розроблені РЛС успішно пройшли натурні вип

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги