лекции ВТиИТ / 09_ЦОС, ЦПОС

Цифровая обработка сигналов Общие принципы цифровой обработки сигналов

Одним из основных направлений развития приборостроения является все более широкое использование цифровых методов представления, хранения, передачи и обработки информации. Данные методы позволяют не только повысить метрологические показатели по сравнению с аналоговыми приборами, но и максимально автоматизировать процесс измерения и обработки.

Цифровая обработка сигналов (ЦОС), в том числе и измерительной информации, имеет ряд преимуществ по сравнению с другими способами:

хорошая стабильность и воспроизводимость;

отсутствие таких дестабилизирующих факторов, присущих аналоговым устройствам как температурный и временной дрейф, разброс параметров, воздействие наводок и помех;

гибкость - возможность программной реализации алгоритмов обработки измерительной информации и изменение параметров аппаратуры;

возможность создание адаптивных систем с перестраиваемой структурой;

простота настройки и повышение метрологических характеристик без использования трудоемких и прецизионных операций (подгонка образцовых резисторов).

Цифровая обработка сигналов позволяет выполнять в принципе любое формально

описываемое преобразование сигнала по сколь угодно сложному алгоритму со сколь угодно большой степенью точности. Существует несколько типичных задач решаемых, с помощью ЦОС в измерительных приборах.

фильтрация сигнала;

его масштабирование;

сжатие (компрессия) измерительных сигналов;

дискретное преобразование Фурье;

преобразования спектра сигнала;

определение сложных функциональных зависимостей, аппроксимация функцией данного вида;

синтез нелинейных передаточных функций;

статистический анализ полученных результатов.

Чтобы выполнить цифровую обработку необходимо предварительно преобразовать аналоговый сигнал на входе в цифровой код с помощью аналого-цифрового преобразователя (АЦП). Обратное преобразование на выходе цифрового сигнала в аналоговый вид выполняется с помощью цифроаналогового преобразователя (ЦАП).

Алгоритмы цифровой обработки сигналов могут реализовываться как в устройствах на жесткой логике, в том числе и на программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС), так и в устройствах с программной логикой – универсальных либо специализированных микропроцессорах и микроконтроллерах, а также в универсальных компьютерах.

Алгоритмы цифровой обработки сигналов Дискретные фильтры Общие положения

Дискретные фильтры, равно как и аналоговые, выполняют преобразование спектра сигнала за счет различного коэффициента передачи для разных гармонических составляющих. Фильтры классифицируются как фильтры верхних частот (ФВЧ), фильтры нижних частот (ФНЧ), и полосовые – пропускающие и задерживающие.

В отличие от аналоговых схем дискретные фильтры работают не с непрерывными сигналами, а с сигналами дискретизированными по времени, то есть с сигналами, представленными в виде последовательностей входных и выходных отсчетов сигнала. Другое название такого представления сигнала - решетчатая функция, значения этой функции определены только для определенных значений аргумента. Промежуток времени между двумя соседними отсчетами сигнала называется периодом дискретизации Tд, величина обратная ему - частотой дискретизации fд.

При дискретизации непрерывных сигналов частоту дискретизации следует выбирать с учетом теоремы Котельникова. Теорема Котельникова определяет, что для адекватного представления непрерывной по времени функции при помощи дискретной частота дискретизации должна быть, по крайней мере, в два раза больше, чем самая высокочастотная гармоническая составляющая непрерывного сигнала. Это определяет верхний частотный предел диапазона, в котором адекватно работают дискретные методы обработки сигналов (фильтрация, преобразование Фурье и др.).

Алгоритм цифровой фильтрации

В основе построения цифрового фильтра лежит реализация следующего алгоритма, называемого разностным уравнением:

где: xn – отсчет входного сигнала в текущий момент времени n (n-тый такт работы схемы) xn-k – отсчеты выходного сигнала в предыдущие моменты времени n-k, задержанные на i

тактов.

yn – отсчет выходного сигнала в текущий момент времени n

yn-k – отсчет выходного сигнала в предыдущие моменты времени n-i a, b – постоянные множители - коэффициенты фильтра.

Цифровой фильтр

Аналоговое преобразование: Uв х (t) Uв ых(t)

Цифровое преобразование: x(nT ) y(nT ) (x- вход, y- выход)

Переходим от аналогового сигнала к цифровому:

соответственно входных и выходных последовательностей.

Z – преобразование цифровой последовательности X (nT ) , n = 0,1…

Фактически z 1 - задержка на 1 тактовый период Т: Y (nT ) X (nT T )

Для фильтра второго порядка:

ai ,bi - константы со знаком

X i - последовательный ряд выборок входной переменной Yi - последовательный ряд выборок выходной переменной

Если N = 0 – нерекурсивный цифровой фильтр. (отклик – сумма входных сигналов), N > 0 - рекурсивный (учитывается не только входные, но и предыдущие выходные) -> -> их (выходные) надо запоминать.

В общем случае необходимо выполнять: A Ik A A – аккумулятор

I – отчет

k – коэф. из табл.

A Ik A - основная операция, реализуемая в цифровых процессорах обработки сигналов

Цифровые процессоры обработки сигналов

Особенности архитектуры ЦПОС

Особенности архитектуры цифровых процессоров обработки сигналов (ЦПОС) (Digital Signal Processors – DSP) связаны с особенностью программ, по которым им приходится работать:

программы выполняются, как правило, в реальном масштабе времени - по мере поступления входного сигнала, что придает критическую важность вопросам повышения быстродействия;

программы содержат много логических и особенно арифметических операций и практически не содержат программ перехода;

происходит постоянный и быстрый ввод вывод данных, зачастую в аналоговой форме

программы относительно короткие и достаточно редко изменяются, зачастую остаются неизменными на протяжении всего срока эксплуатации процессора.

Из этого проистекают такие особенности архитектуры:

в процессорах цифровой обработки сигналов очень часто используется так называемая Гарвардская архитектура - с раздельными блоками памяти для хранения программ и данных. Они могут иметь разную разрядность, к ним происходит обращение по разным командам;

большая (иногда нестандартная) разрядность обрабатываемых данных - 16, 24, 32, 48, 64, 128, что позволяет увеличить диапазон обрабатываемых чисел без применения формата с плавающей запятой или обрабатывать по несколько чисел одновременно;

блоки, предназначенные для ускорения выполнения команды умножения - сдвиговые регистры, матричные умножители;

память команд и данных на самом кристалле процессора;

возможность параллельного выполнения нескольких операций одновременно, например, ввода вывода и арифметических команд;

все команды имеют одинаковую длину и выполняются за одинаковое время, что позволяет использовать счетчик команд для отсчета временных интервалов.

Все эти особенности архитектуры проявляются таких процессорах как аналого-цифровой процессор КР1813ВЕ1, процессоры серии TMC320 фирмы Texas Instruments, DSP фирм

Motorola и Analog Devices.

ЦПОС семейства TMS320C1x

Первый процессор семейства - TMS320C10 был выпущен в 1982 г. и благодаря ряду удачных технических решений получил широкую распространенность.

Особенности семейства

В основу микропроцессора положена модифицированная Гарвардская архитектура, отличием которой от традиционной Гарвардской архитектуры является возможность обмена данными между памятью программ и памятью данных, что повышает гибкость устройства.

Арифметические функции в процессоре реализованы аппаратно. Он имеет аппаратные умножитель, устройство сдвига, аппаратную поддержку автоинкремента / декремента адресных регистров данных (ARO, AR1).

Технические характеристики

TMS320C10 является 16-разрядным процессором. Его адресное пространство составляет 4К 16-разрядных слов памяти программ и 144 16-разрядных слов памяти данных. длительность командного такта процессора составляет 160-200 нс.

С внешними устройствами процессор взаимодействует через 8 16-разрядных портов ввода/вывода. Предусмотрена возможность обработки внешнего прерывания.