dsp笔记1
核心概念一：冯·诺依曼结构 vs 哈佛结构
这是学DSP碰到的第一个大词 。书上说，它们是芯片处理“程序指令”和“数据”的两种不同姿势 。
冯·诺依曼结构（普通单片机/电脑常用）
大白话比喻： 想象一个房间，里面只有一个公用的传送带。一会儿用来运送“老板的红头文件”（指令），一会儿用来运送“生产用的原材料”（数据） 。
痛点： 传送带很忙！当芯片想一边看指令一边搬数据的时候，传送带就堵车了（书上管这个叫“数据传输通道的瓶颈现象”） 。所以只能排队，速度慢 。
哈佛结构（DSP芯片的绝招）
大白话比喻： 老板一拍桌子，直接修了两条独立的专用传送带！一条叫“程序总线（PB）”，只负责运送指令；另一条叫“数据总线（DB）”，只负责运送数据 。
优势： 芯片可以一边眼睛看着下一条指令，手上一边抓着数据进行运算，两边同时开工，互不干扰，速度飞起 ！这就是为什么 DSP 算算法能那么快 。
核心概念二：多总线结构（多条传送带并行）
你书上的第 1.2.2 节提到，光有哈佛结构还不够，我们的 TMS320C54x 系列 DSP 内部居然有 8组16位总线（4组地址，4组数据） ！
大白话比喻： 别的芯片吃午饭，只有一双筷子（单总线），吃完一口菜才能吃一口饭。而我们的 DSP 芯片是一个八手章鱼大厨 ！
一个时钟周期内，它可以同时干完这几件事：
-
右手抓来一条新的菜单（从程序存储器取指令） ；
-
左手一同时抓来两个配料（从数据存储器读两个操作数） ；
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还有个触手把炒好的菜放盘子里（向数据存储器写一个操作数） 。
- 初学者避坑： 后面学到汇编并行指令（比如带有
||符号的指令，如ST ||LD）时 ，千万别惊讶它为什么能同时又存又取。记住，是因为它内部的“传送带（总线）”足够多 ！
核心概念三：流水线技术（Pipeline）
书上的图 1.2.3 画了一个像阶梯一样的“四级/六级流水线操作过程” （取指、译码、取数、执行） 。这是最让初学者抓狂的地方。
- 大白话比喻： 想象一个汽车生产线。
- 不搞流水线： 4个工人围着一辆车。工人A装完底盘，工人B才去装发动机，工人C装轮胎，工人D喷漆。一辆车彻底做完（4个步骤），才开始做下一辆。这样很慢。
- 搞流水线： 当一号车的底盘装好了，移交给工人B去装发动机时，工人A立刻开始装二号车的底盘！以此类推。
映射到 DSP 汇编上： 当第一条汇编指令在进行“执行（干活）”时，第二条指令已经在进行“取操作数”，第三条指令已经在进行“译码（理解意思）”，第四条指令已经在被“预取指” ！
- 一句话核心避坑（超级重要）：
流水线虽然爽，但有一个怪脾气叫“流水线冲突（Hazard）/时序冲突” 。比如：第二条指令正急着要用某个小账本（寄存器）里的数据，结果第一条指令还在生产线上、还没把数据算出来写进这个账本里 ！这就叫“还没写完，后面就急着要读” 。
怎么办？ 后面我们在课件代码里，会经常看到空荡荡的NOP（空操作，代表让芯片发呆一个周期） ，或者必须人为把指令顺序调换一下 。这就是为了等一等流水线，防止算错数据 ！
核心概念四：定点 DSP vs 浮点 DSP
书上在 1.2.3 节把 DSP 分为了“定点”和“浮点” 。
定点 DSP（咱们书本的主角 C54x）
大白话： 芯片脑子比较耿直，默认所有数都是整数 。那如果我们要算小数（比如音频、雷达信号的 0.125）怎么办？我们需要在程序里“假装”小数点在某个位置（比如人为规定后4位是小数部分）。
特点： 芯片便宜、功耗低，但是编写汇编程序时，程序员要操心小数点会不会溢出 。
浮点 DSP
大白话： 芯片自带“科学计数法”豪华大脑（比如自动转成 \(0.123 \times 10^5\)） 。
特点： 算得极准，写代码省心，但是芯片贵、功耗大 。
复习题目：
1.1 数字信号处理的实现方法一般有哪几种？（P2）
一共分为6种：
- 用PC机软件模拟：慢，只适合前期在电脑上验算公式，不适合实时干活。
- PC加专用加速卡：速度快了，但不适合做成小巧的嵌入式产品。
- 用单片机：适合简单任务，但不适合做密集的“乘法-累加”数学题。
- 用通用可编程DSP芯片：这正是咱们的主角！灵活、性能强，占据主导地位。
- 用专用DSP芯片：专为某种特定任务（如FFT）打造，速度极快，但太死板不用编程。
- 用包含DSP内核的ASIC芯片：把DSP功能直接做到你的定制专属芯片里。
1.2 简要叙述DSP芯片的发展概况。（P2）
DSP芯片的发展经历了3个阶段：
- 雏形阶段（1980年前后）：芯片开始采用哈佛结构，但单条指令要200多纳秒，比较慢。
- 成熟阶段（1990年前后）：配备了专门的硬件乘法器，指令周期缩短到80~100纳秒。
- 快速发展阶段（2000年以后）：速度快到飞起（指令周期10纳秒以下），各种外设都集成到了芯片上，功耗更低，可以用C语言方便地编程了。
1.3 可编程DSP芯片有哪些特点？（P3-6）
这就是咱们前面讲的“超级加工厂”的绝招：
① 采用哈佛结构；② 多总线结构；③ 流水线技术；④ 专用的硬件乘法-累加器（MAC）；⑤ 特殊的DSP指令；⑥ 极快的指令周期；⑦ 硬件配置强（自带各种外设）；⑧ 支持多处理器结构；⑨ 省电和低功耗。
1.4 什么是哈佛结构和冯·诺依曼结构？它们有什么区别？
- 冯·诺依曼结构：程序（说明书）和数据（零件）共用一个仓库和同一条传送带（总线），取指令和拿操作数只能分时排队，容易“堵车”变慢。
- 哈佛结构：把程序和数据在物理上分开，拥有各自独立的传送带。工人可以同时看说明书和拿零件，效率翻倍。
(1)冯 · 诺依曼 ( Von Neumann) 结构
该结构采用单存储空间，即程序指令和数据公用一个存储空间，使用单一的地址总线和数 据总线，取指令和取操作数都是通过一条总线分时进行的。当进行高速运算时，不但不能同时 进行取指令和取操作数，而且还会造成数据传输通道的瓶颈现象，其工作速度较慢。冯 ·诺依 曼结构如图1.2.1所示。
(2)哈佛 ( Harvard) 结构
该结构采用双存储空间，程序存储器和数据存储器分开，有各自独立的程序总线和数据总 线，可独立编址和独立访问，可对程序和数据进行独立传输，使取指令操作、指令执行操作、 数据吞吐并行完成，大大地提高了数据处理能力和指令的执行速度，非常适合于实时的数字信 号处理。哈佛结构如图1.2.2所示。
1.5 什么是流水线技术？
就像现代工厂的流水线，它把执行一条指令分成“取指、译码、读数、执行”等多个标准化步骤。当第一条指令在执行时，后面的指令已经在同步进行取指或译码了。多条指令重叠在一起并行工作，在不提高时钟频率的情况下，大大缩短了指令的平均执行时间。
1.6 什么是定点DSP芯片和浮点DSP芯片？它们各有什么优缺点？
- 定点DSP（整数小账本）：以定点格式处理数据。优点是便宜、功耗低、算得快；缺点是动态范围小、容易溢出爆表、精度稍低。
- 浮点DSP（科学计算器）：以浮点（科学计数法）格式处理数据。优点是精度极高、动态范围极大、不用担心爆表、C语言编程非常方便；缺点是价格较贵、耗电量大。
1.7 DSP技术的发展趋势主要体现在哪些方面？
未来主要向8个方向演进：① 内核结构进一步改善（如VLIW）；② 与普通微处理器（MPU）融合；③ 与高档CPU融合；④ 与片上系统（SoC）融合；⑤ 与FPGA结合；⑥ 与实时操作系统（RTOS）结合；⑦ 引入并行处理机制；⑧ 功耗进一步降低。
1.8 简述DSP系统的构成和工作过程。
- 构成：抗混叠滤波器、A/D转换器、DSP芯片、D/A转换器、低通滤波器。
- 工作过程：现实中的连续模拟信号先通过“抗混叠滤波器”做初步过滤，再经“A/D转换器”变成一瓶瓶离散的数字信号；接着“DSP芯片”对这些数字做极速加工运算；处理完后，送给“D/A转换器”变回模拟波形，最后通过“低通滤波器”滤掉高频杂质，让输出变得平滑。
1.9 简述DSP系统的设计步骤。
想要拿DSP做个产品，分这6步：
① 明确设计任务，确定设计目标；② 在电脑上做算法模拟，确定性能指标；③ 选择合适的DSP芯片和外围零件；④ 软硬结合，分头进行硬件设计和软件编写；⑤ 软硬件分别进行调试（除Bug）；⑥ 把软硬件组装在一起，进行系统集成和最终测试。
1.10 DSP系统有哪些特点？
- 优点：接口灵活方便、编程修改方便、处理速度极高、稳定性好（受温度和噪声影响小）、精度高、数字化的系统可重复性好（适合大规模生产）、便于集成。
- 缺点：对于特别简单的任务成本偏高、高速时钟会带来高频干扰、耗电量比普通单片机大。
1.11 在进行DSP系统设计时，应如何选择合理的DSP芯片？
买芯片就跟买车一样，主要看这几个指标：
① 运算速度（看主频和MIPS能不能满足任务）；② 价格（成本控制）；③ 运算精度（需要定点还是浮点）；④ 硬件资源（片内的RAM、ROM够不够大）；⑤ 开发工具（有没有好用的软件调试平台）；⑥ 功耗（便携设备要选低功耗）；⑦ 还要考虑封装形式、供货情况等因素。
1.12 TMS320VC5416-160的指令周期是多少毫秒？它的运算速度是多少MIPS？
- 这道题考的是通过芯片后缀看性能。“-160”代表芯片主频是 160 MHz。
- 运算速度：160 MHz的主频意味着它每秒能执行1.6亿条单周期指令，所以运算速度就是 160 MIPS。
- 指令周期：指令周期是主频的倒数，即 \(1 / 160MHz = 6.25 ns\)（纳秒）。因为课本题目特别问的是“毫秒（ms）”，1纳秒等于一百万分之一毫秒，所以换算过来是 0.00000625 毫秒（即 \(6.25 \times 10^{-6}\) 毫秒）。
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