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第1章ディジタル信号処理の初心者の準備
この問題は、概念を理解するために最初の欲求を学習する前に、DSPは2つの意味があり、1はDSPチップで、DSPのチュートリアルチュートリアルを学ぶためにそれらをリードし始めたデジタル・シグナル・プロセッサであり、他方はデジタル信号処理である、つまり、私たちはしばしばというデジタル信号を言います加工技術。このチュートリアルは、主に後者に関係しています。
ディレクトリ
1.5 TI 32ビット固定小数点DSPは、ライブラリIQmathを提供しました
1.6 ARM DSPソフトウェアは、アナログデバイスの利点を置き換えます
1.1重要な初心者
- 学習方法についての質問は、あなたがアクセサリーのセクションAを参照してくださいすることができます
- 近年では、より多くの強力なパフォーマンスシングルチップは、基本的なDSPチップマイコンの低エンドアプリケーションは、実行するために使用することができます。
- 現在のシングルチップAIが特定の見通しで、ARMは精力的に推進してきた、多くのソフトウェア企業や研究機関は、常にしようとしています。Citieの下にすることで理解することができます：春のSCM AIを本当に来る、ARM DSPライブラリは、最新のサポートNEON、およびPythonのためのサポートがある http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94406を。
1.2 DSPのSTM32H7特長
STM32H7のCortex-M7は、コアの使用であり、機能を保有するDSPコアは、コアブロック図M7によって理解ましょう。
次の2つの設計要素を参照するには、キー
- DSP
DSPユニットはデジタル信号処理の速度実行さを加速することができ、専用の命令セット（SMID主にMAC命令と高速積和命令）の数を組み込んでいます。
- FPU
大幅浮動小数点演算の処理速度を高速皮質-M7倍精度浮動小数点コアサポート、。
以下は、Cortex-M3、M4で、M7は、命令のセットの分解図です。
この図では、我々は次のことを理解することができます：
- M4とM7は同じシリーズのDSPの命令セットを持っています。
- 複数の浮動小数点命令セットと比較するM7 M4シリーズ。
- ここでは、小さなディテールに同時に注意を払うには、浮動小数点命令は、Vの文字で始まるようにしています この点によって、我々は簡単にFPUに正しい順番（このような命令がある場合MDKまたはIARデバッガは分解対応する浮動小数点演算の状態を表示する）ことを検証することができます。
様々なカーネルMのDSPの性能比較：
- DSPコア性能のCortex-M7最強。
- 前記M3最も弱いのCortex-M3、M4及びM33は、中程度の性能です。
- Cortex-M0、M0 + M23と最も弱いパフォーマンス。
1.3のCortex-M7コアDSPとの間の差DSP-プロ
DSP処理部プロのM区別DSPコア：
1.4 ARMはCMSIS-DSPライブラリを提供
DSP機能の実装を容易にするために、ARMはCMSIS-DSPは、主にデジタル信号処理アルゴリズムは、以下を含む特別なDSPライブラリを作りました。
- BasicMathFunctions
このような加算、減算、および他の基本的な操作などの基本的なデータ操作を、提供し、_q8、_q15、_q31、固定小数点演算機能の終わりに、浮動小数点演算の_f32の端の関数として、次のように部分的スクリーンショットのAPIです。
- FastMathFunctions
SIN、COS、およびSQRT平方根演算の主要プロバイダー。
- ComplexMathFunctions
複雑な数学的演算、主ベクトルモジュロ演算等を挙げることができます。ここではいくつかのスクリーンショットのAPIは以下のとおりです。
- FilteringFunctions
主に以下の部分的なスクリーンショットAPIである等IIR、FIR、LMS、としての機能をフィルタリング：
- MatrixFunctions
主に操作を行列。
- TransformFunctions
変換機能。それは複数のFFT（CFFT）、FFT（CIFFT）逆複数の実FFT（RFFT）を含む、実際のFFT逆、以下では、部分的スクリーンショットのAPIです。
- ControllerFunctions
制御機能は、PID制御機能は、主に正と余弦関数です。
- StatisticsFunctions
統計関数のような平均値、最大値、最小値、電源として機能し、およびRMSので、以下では、APIの部分的なスクリーンショットです。
- SupportFunctions
データなどの支援機能は、Qのフォーマットと浮動小数点フォーマット変換をコピーします。
- CommonTables
arm_common_tables.cビットフリップは、パラメータテーブルに関連するドキュメントを提供しています。
1.5 TI 32ビット固定小数点DSPは、ライブラリIQmathを提供しました
固定小数点ライブラリの初期の使用は、私はQの様々な間のフォーマット変換、Q値と一部の浮動小数点フォーマット間の変換を処理する際の、より専門的な感じ、明らかになります。
したがって、このチュートリアルでも導入される予定とIQmathは一例をサポートします。
1.6 ARM DSPソフトウェアは、アナログデバイスの利点を置き換えます
私たちの日常生活の多くの場所は、DSPは、例えば、機器での生活に慣れ：
柔軟性と適応性を高めながらARM DSPソフトウェアによってあるいは類似の構成要素は、コスト、PCB面積と設計時間を短縮することができます。
- BOMコストを削減
アナログ回路のソフトウェア変換の最も明白な利点は、部品表（BOM）コスト削減です。
- 設計上の柔軟性を高めます
連続的に最適な性能を得るためのアナログフィルタ回路を調整するために使用される、それは珍しいことではありません。より小さな回路基板の変形は、新しい電気的特性が急激従って、アナログ回路で所望の結果を達成するため、寄生キャパシタンス又はインダクタンスを変更引き起こします。変換するアナログ回路DSPアルゴリズムは、それはまた、必要ソフトウェアに応じて調整することが、より柔軟することができ、このリスクを排除することはできません。
- 製品のサイズを小さくします
BOMコストの削減は、開発者が、自社製品のサイズを小さくすることを可能にする追加の利点を持っています。
- 短縮、設計サイクルタイム
アナログ回路設計ソフトウェアを変換すると、サイクルを短縮するのに役立ちます。いくつかの理由があります。
-
- まず第一に、アナログ回路を交換するために必要なDSPアルゴリズムをシミュレートし、生成するためのソフトウェア設計者が利用できる多くのツールがあります。これは、はるかに高速回路シミュレーションとテスト調整回路が必要とする時間よりも一般的です。
- 第二には、ニーズの変更ならば、あなたがなくても、数分で行うことができるソフトウェアで変更を加えることができ、回路基板又はハードウェアの変更を再調整します。
- サイトの適応性
一部の製品では、困難な設計者は、フィールド内のユーザーが遭遇する様々な状況を予測します。DSPアルゴリズム、デザイナー、さらにはユーザの使用は、広範囲のハードウェアの変更なしに、現場条件に適合させるためにリアルタイムで調整することができます。
アルゴリズムは、アナログ回路を交換するデジタル信号処理を使用しての多くの利点があります。設計者は、実用上のメリットを比較検討最も適切なソリューションを選択する必要があります。
1.7 MATLABインストール
MATLABは、DSPの補助を学ぶ上で非常に重要なプロセスですが、また、第5章入門チュートリアルには、第2章のマスターに必要な導入されました。
1.8概要
主な問題は、いくつかのチュートリアル入門プレゼンテーションを行うことです、次の段階は、戦闘チュートリアルを開始します。
