| Parameter | Kursinformationen |
|---|---|
| Veranstaltung | Praktikum Digitale Systeme |
| Hochschule | Technische Universität Bergakademie Freiberg |
| Inhalte | @comment |
| Link auf GitHub | https://github.com/FabianBartl/Vortrag_DSP |
| Autoren | @author |
| Version | V @version |
@vb
{{0-4}}
Mittelwert-Filter
- Durchschnitt der z.B. letzten drei Werte:
$$A=\frac{x_{i-2}+x_{i-1}+x_i}3$$
{{1-4}}
#define SIZE 6
int main()
{
int x[SIZE] = {4, 1, 3, 2, 3, 3};
int A;
int i = SIZE; // size of x[]
A = (x[i-2] + x[i-1] + x[i]) / 3;
return A;
}{{2-3}}
__SP_H__ = 0x3e
__SP_L__ = 0x3d
__SREG__ = 0x3f
__tmp_reg__ = 0
.LC0:
.word 4
.word 1
.word 3
.word 2
.word 3
.word 3
main:
push r28
push r29
in r28,__SP_L__
in r29,__SP_H__
sbiw r28,16
in __tmp_reg__,__SREG__
cli
out __SP_H__,r29
out __SREG__,__tmp_reg__
out __SP_L__,r28
ldi r24,lo8(12)
ldi r30,lo8(.LC0)
ldi r31,hi8(.LC0)
movw r26,r28
adiw r26,5
0:
ld r0,Z+
st X+,r0
dec r24
brne 0b
ldi r24,lo8(6)
ldi r25,0
std Y+2,r25
std Y+1,r24
ldd r24,Y+1 ;
ldd r25,Y+2 ;
sbiw r24,2 ;
lsl r24 ;
rol r25 ;
movw r18,r28 ;
subi r18,-1 ;
sbci r19,-1 ;
add r24,r18 ;
adc r25,r19 ;
adiw r24,4 ;
movw r30,r24 ;
ld r18,Z ;
ldd r19,Z+1 ;
ldd r24,Y+1 ;
ldd r25,Y+2 ;
sbiw r24,1 ;
lsl r24 ;
rol r25 ;
movw r20,r28 ;
subi r20,-1 ;
sbci r21,-1 ;
add r24,r20 ;
adc r25,r21 ;
adiw r24,4 ;
movw r30,r24 ;
ld r24,Z ;
ldd r25,Z+1 ;
add r18,r24 ;
adc r19,r25 ;
ldd r24,Y+1 ;
ldd r25,Y+2 ;
lsl r24 ;
rol r25 ;
movw r20,r28 ;
subi r20,-1 ;
sbci r21,-1 ;
add r24,r20 ;
adc r25,r21 ;
adiw r24,4 ;
movw r30,r24 ;
ld r24,Z ;
ldd r25,Z+1 ;
add r24,r18 ;
adc r25,r19 ;
ldi r18,lo8(3) ;
ldi r19,0 ;
movw r22,r18 ;
call __divmodhi4 ;
movw r24,r22 ;
std Y+4,r25 ;
std Y+3,r24 ;
ldd r24,Y+3
ldd r25,Y+4
adiw r28,16
in __tmp_reg__,__SREG__
cli
out __SP_H__,r29
out __SREG__,__tmp_reg__
out __SP_L__,r28
pop r29
pop r28
ret{{3-4}}
main:
push {r4, r5, r6, r10, r11, lr}
add r11, sp, #16
sub sp, sp, #36
mov r0, #0
str r0, [r11, #-20]
ldr r2, .LCPI0_1
.LPC0_0:
add r2, pc, r2
add r1, sp, #8
mov r0, r1
ldm r2, {r3, r4, r5, r6, r12, lr}
stm r0, {r3, r4, r5, r6, r12, lr}
mov r0, #6
str r0, [sp]
ldr r2, [sp] ;
add r3, r1, r2, lsl #2 ;
ldr r0, [r3, #-8] ;
ldr r3, [r3, #-4] ;
add r0, r0, r3 ;
ldr r1, [r1, r2, lsl #2] ;
add r2, r0, r1 ;
ldr r3, .LCPI0_0 ;
smull r1, r0, r2, r3 ;
add r0, r0, r0, lsr #31 ;
str r0, [sp, #4] ;
ldr r0, [sp, #4]
sub sp, r11, #16
pop {r4, r5, r6, r10, r11, lr}
bx lr
.LCPI0_0:
.long 1431655766 @ 0x55555556
.LCPI0_1:
.long .L__const.main.x-(.LPC0_0+8)
.L__const.main.x:
.long 4 @ 0x4
.long 1 @ 0x1
.long 3 @ 0x3
.long 2 @ 0x2
.long 3 @ 0x3
.long 3 @ 0x3{{4}}
- DSP?
- Entwicklung
- Aufbau & Funktion
- Anwendung auf dem Nucleo-64 Board
- Referenzen
- Tools, Issues & Tricks
-
digital signal processing-> algorithmische Verarbeitung digitaler Signale -
digital signal processor-> spezialisierter Mikroprozessor (mit Harvard-Architektur){{1}}
Prinzip
- analoges Signal digitalisieren
- Algorithmen verarbeiten
- Ergebnis in analoges Signal umwandeln
{{2}}
Anforderungen
- ständige Umwandlung von Signalen von analog in digital und umgekehrt
- schnelle digitale Manipulation der Daten
- harte Echtzeitfähigkeit (sehr geringe Latenz)
{{3}}
- die meisten Allzweck-Mikroprozessoren und Betriebssysteme können DSP-Algorithmen erfolgreich ausführen
- aber ein spezialisierter DSP bietet tendenziell eine kostengünstigere Lösung mit besserer Leistung
@com(
geringere Latenz, kleinerer Energieverbrauch)
{{0}}
Vorteile
- Fehlererkennung und -korrektur ist möglich
- einfachere Verarbeitung und Speicherung der Daten
- Verschlüsselung
- einfachere Modifikation / Programmierung
{{1}}
Nachteile gegenüber analoger Verarbeitung
- höherer Stromverbrauch, da DSP aus aktiven Komponenten besteht
- Verlust von Informationen durch Quantisierung der Daten
{{2}}
Anwendungen
- Regeltechnik @com(
Motosteuerung) - Digitale Bild-, Ton- und Videoverarbeitung @com(
Soundkarten, JPEG-/MP3-Komprimierung) - Telekommunikation @com(
Digital Radio, Telefonieren) - Ersatz für aufwendigere analoge Filtertechnik
{{0}}
Floating-Point DSP
- großer Zahlenbereich, höhere Genauigkeit (
IEEE 754-Format) FPU@tt(Floating-Point Unit) erhöht Stromverbrauch und Kosten
{{1}}
Geeignet für Produkte
- in niedriger Stückzahl
- mit sehr dynamischen Zahlenbereich
---
{{2}}
Fixed-Point DSP
- keine
FPUverbaut -> Verwendung von Integer Operationen - kompliziertere Programmierung, da keine automatische Skalierung der Zahlen
{{3}}
Geeignet für Produkte
- in großer Strückzahl
- mit festem Zahlenbereich
- besser für Eingebettete Systeme geeignet, da günstiger und stromsparender
{{0}}
Anfänge in den 1970er
- TI@tt(
Texas Instruments) entwickelte von 1976-78 den ersten Speak & Spell1, der einenTMS5100enthielt - der erste DSP der Branche - AMI@tt(
American Microsystems) brachte 1978 den DSPS2811auf den Markt, dieser verfügte bereits über einen Hardware-Multiplikator @com(Wurde als Peripheriegerät für Motorola 6800 entwickelt, musste aber vom Host initialisiert werden. War auf dem Markt nicht erfolgreich.) - Intel brachte 1979 den
2920als "analogen Signalprozessor" auf den Markt, mit On-Chip-ADC/DAC, aber ohne Hardware-Multiplikator @com(War auf dem Markt nicht erfolgreich.)
{{1}}
1. Generation in den 1980er
- 1980 stellten AT&T und NEC@tt(
Nippon Electric Corporation) die ersten eigenständigen und vollständigen DSPs auf der ISSCC@tt(International Solid-State Circuits Conference) vor, denDSP1undNEC μPD77202 - der
NEC μPD7720wurde für Sprachband-Anwendungen eingeführt und war einer der kommerziell erfolgreichsten frühen DSPs @com(Anwendungen, die Frequenzen der gesprochenen Sprache übermitteln) - 1983 stellte TI den DSP
TMS32010vor, dieser basierte auf der Harward-Architektur, verfügte u.a. überMAC@tt(Multiply-Accumulate Operation)-Anweisungen und konnte mit 16-Bit-Zahlen arbeiten - ca. 390 ns Ausführungsdauer für eine
MAC-Operation
{{2}}
2. Generation ab ca. 1985
- Hardwarebeschleunigung von Schleifen mittels
AGU@tt(Address Generation Unit) - teilweise mit 24-Bit-Variablen
- ca. 21 ns Ausführungsdauer für eine
MAC-Operation - Bsp.:
AT&T DSP16A,Motorola 56000
{{3}}
3. Generation in den 1990er
- Anwendungsspezifische DSPs ermöglichten als Coprozessoren direkte Hardwarebeschleunigung sehr spezifischer und komplexer mathematischer Probleme
@com(
Bsp.: Fourier-Transformation, Matrixoperationen) - einige Chips, wie der
Motorola MC68356, nutzten mehrere Prozessorkerne zur Parallelisierung - Bsp.:
TI TMS320C541,TMS 320C80
{{4}}
4. Generation
SIMD3-Erweiterungen wurden hinzugefügt, diese dienen der echten parallelen Ausführung von vielen gleichen Operationen auf Hardware-Ebene @com(VLIW: Very long instruction word)- höhere Taktraten
- ca. 3 ns Ausführungsdauer für eine
MAC-Operation
-- [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Speak_%26_Spell_(toy)
-- Wikipedia
-- [Wikipedia](https://de.wikipedia.org/wiki/Flynnsche_Klassifikation#SIMD_(Single_Instruction,_Multiple_Data)
{{0}}
- liefern höhere Leistung, u.a. durch schnellen Cache, ein breites Bussystem, und
DMA@tt(Direct Memory Access) - viele verschiedene Arten, jeder für bestimmte Aufgaben besser geeignet
- DSPs kosten zwischen 1,50 € bis hin zu 300 €
- TI ist heute Marktführer bei Allzweck DSPs
{{1}}
C6000-DSP-Serie von TI
- 1,2 GHz Taktrate
- 8 MB 2nd Level Cache
- 64
DMA-Kanäle - teilweise bis zu 8000 MIPS@tt(
Mio. Instruktionen pro Sekunde) - 8 Operationen pro Taktzyklus
- kompatibel und vielen Peripheriegeräten und Bussen
- unterstützen in der neuesten Generation Floating-Point und Fixed-Point Verarbeitung
{{2}}- der Chip
TMS320C6474enthält drei solcher DSPs und kostet ca. 250 €
{{0-2}}
- (externes) analoges Signal mit
ADCdigitalisieren - verschiedene Algorithmen bzw. Filter anwenden
- Ergebnis in analoges Signal umwandeln mit
DAC
{{2}}
- analoger Low-Pass-Filter, um Frequenzen unterhalb der Nyquist-Frequenz1 zu entfernen @com(
Anti-Aliasing Filter) - (externes) analoges Signal mit
ADCdigitalisieren - verschiedene Algorithmen bzw. Filter anwenden
- Ergebnis in analoges Signal umwandeln mit
DAC - analoger Low-Pass-Filter, um Hochfrequenzkomponenten zu entfernen @com(
Glättungsfilter)
@com(╭╮│╰╯┤─├┴└)
{{1-2}}
│ ╭╮ ╭─── +-----+ +-----*-------*-* +-------------+ +-------------*-* +-----+ │ ╭───
│ ││ ╭───╯ | | |-----|---*-* | | | | |---------*-* | | | | │ ╭───╯
│ │╰──╯ --> | ADC | --> |-----|-* | | | | --> | Algorithmus | --> |-----*-* | | | | --> | DAC | --> │ ╭───╯
│───╯ | | |-*-* | | | | | | | | |-*-* | | | | | | | | │───╯
└─────────────── +-----+ +-+-+-+-+-+-+-+-+ +-------------+ +-+-+-+-+-+-+-+-+ +-----+ └───────────────
{{2}}
│ ╭╮ ╭─── +-----+ +-----*-------*-* +-------------+ +-------------*-* +-----+ │ ╭───
│ ││ ╭───╯ | | |-----|---*-* | | | | |---------*-* | | | | │ ╭───╯
│ │╰──╯ --> | ADC | --> |-----|-* | | | | --> | Algorithmus | --> |-----*-* | | | | --> | DAC | --> │ ╭───╯
│───╯ A | | |-*-* | | | | | | | | |-*-* | | | | | | | | A │───╯
└─────────────── | +-----+ +-+-+-+-+-+-+-+-+ +-------------+ +-+-+-+-+-+-+-+-+ +-----+ | └───────────────
| |
° °
Anti-Aliasing Filter Glättungsfilter
Nur wenn alle anteiligen Frequenzen des Signals kleiner als die Nyquist-Frequenz sind, kann das abgetastete Signal genau rekontruiert werden.
-- Wikipedia
{{0}}
ADC@tt(Analog-Digital Converter) dient Digitalisierung analoger SignaleDAC@tt(Digital-Analog Converter) dient der Umwandlung der Daten in analoge Signale
{{1}}
-
ALU@tt(Arithmetic-Logical Unit)- Rechenwerk für Accumulate-Operationen wie
MAC FPU@tt(Floating-Point Unit) für Floating-Point Operationen- Hardware-Multiplizierer und -Dividierer
- weitere
ALU's zur parallelen Ausführung von Berechnungen
- Rechenwerk für Accumulate-Operationen wie
{{2}}
PLU@tt(Parallel Logic Unit) dient der von derALUunabhängigen logischen Datenmanipulation
{{3}}
AGU@tt(Address Generation Unit) dient der von derALUunabhängigen Berechnungen von Adressen für Schleifen und Sprünge mittels programmierbarer Counter und Shifter, etc.
{{4}}
Alle Komponenten können parallel verwendet werden.
-> STM32 Cortex®-M4 MCUs and MPUs programming manual
{{0-1}}
;multiply with accumulate
;R1 = (R2 x R3) + R4
MLA R1, R2, R3, R4
;unsigned long multiply, with accumulate, 32-bit operands, producing a 64-bit result with 32-Top- & 32-Bottom-bits
;R6(T), R3(B) = (R2 x R7) + R6 + R3
UMAAL R3, R6, R2, R7
;signed divide
;R0 = R2 / R4
SDIV R0, R2, R4{{1-2}}
;logical shift left value in R1 by 4, then saturate it as a signed 16-bit value and write it back to R1
;R1 = sat(R1 << 4, #16)
SSAT R1, #16, R1, LSL #4{{2-3}}
;move to arm core register R1 from floating-point system register FPEXC
VMRS R1, FPEXC
;floating-point multiply with negation followed by subtract
;S1 = (S2 x S3) - S1
VNMLS.F32 S1, S2, S3
;floating-point Square root
;S1 = sqrt(S2)
VSQRT.F32 S1, S2{{3-4}}
;data synchronization barrier
;waits until all explicit memory accesses in front of it are completed
DSB
;instruction synchronization barrier
;clears the processor's pipeline, so that all instructions following the ISB instruction are re-fetched from cache or memory
ISB STM32 F 401 R E T 6
A A A A A A A
| | | | | | |
ARM-based 32-bit microcontroller -. | | | | | |
| | | | | |
General-purpose ----------------------. | | | | |
| | | | |
401 family ------------------------------. | | | |
| | | |
64 pins ------------------------------------. | | |
| | |
512 KB of flash memory -----------------------. | |
| |
LQFP package -----------------------------------. |
|
–40 to 85 °C -------------------------------------.
- ARMv7E-M[10] Architektur
- ARM Cortex-M4F-Kern
-
1-Zyklus Hardware-Multiplizierer
-
Hardware-Dividierer
-
DSP-Erweiterung
-
Sättigungsarithmetik
-
FPU
{{1}}
Mini-Projekt DSP
- Entfernung messen und digitalisieren ->
ADC - DSP-Algorithmus anwenden -> Noise-Reduction, Frequenzanpassung für Tonausgabe
- Ton ausgeben ->
DAC
- Fertigstellung bis zur nächsten Übung, am 8. Juli
{{0}}
-
Dr. Yifeng Zhu. Embedded Systems with ARM Cortex-M Microcontrollers in Assembly Language and C (3. Aufl.).
E-Man Press LLC, 2017. ISBN 978-0-9826926-6-0 -
Edmund Weitz. Konkrete Mathematik (nicht nur) für Informatiker (1. Aufl.).
Springer Spektrum, 2018. ISBN 978-3-658-2154-4
{{1}}
- https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_signal_processor
- https://www.ibr.cs.tu-bs.de/courses/ws9798/seminar/haverkamp/seminar.html#385
- https://technobyte.org/dsp-advantages-disadvantages-block-diagram-applications/
- https://www.wikiwand.com/de/Digitaler_Signalprozessor
- https://liascript.github.io/course/?https://raw.githubusercontent.com/TUBAF-IfI-LiaScript/VL_DigitaleSysteme/main/lectures/11_CortexMController.md#3
- https://www.st.com/en/microcontrollers-microprocessors/stm32f401re.html
{{0}}
- https://en.wikipedia.org/wiki/NEC_%C2%B5PD7720#/media/File:ST010_01.jpg
- https://www.pexels.com/de-de/foto/mann-person-smartphone-zerbrochen-6755091/
- https://dewesoft.com/upload/news/daq/adc/signal-aliasing.png
- Compiler Explorer
- STM32CubeMX
- VSC LiaScript Preview Extension
- ASCII to SVG Editor
@com(
- [Serial Plotter](https://github.com/devinaconley/arduino-plotter))
- HTML-Kommentare werden in der VSC-Preview als Inahlt angezeigt
- Links über Einblendungen sind nicht möglich
- Im Dark-Mode ist die Liste der Editor-Stile in den Einstellungen falsch koloriert
- ASCII-Art wird im Dark-Mode als Weiß-auf-Schwarz angezeigt
- Inline-Code ist im Dark-Mode schlecht lesbar
- Wie kann der Stil von Code-Feldern in der Config festgelegt werden?
- Lösungsansätze gibt's auch schon ;)
- Tooltips@tt(
Fancy Tooltip)
<!-- Macro im Header -->
@ttc: <a title='@0' href="#" class="lia-link"><sup><button aria-describedby='footnote-@1' class="lia-btn lia-btn--transparent text-highlight" id='footnote-key-@1' style="padding: 2px;">[@1]</button></sup></a>
@tt: @ttc(@0, ? )
<!-- Tooltip Macro nutzen -->
@tt(`Fancy Tooltip`)
<!-- Tooltip Markdown-Style nutzen -->
[[^?]](# 'Orginal Markdwon Tooltip')- Hidden-Scripts für GitHub
@hsse(
alert("script hidden in img tag of 1x1 transparent pixel");,width: 10px; height: 10px; overflow: hidden;, onmouseover)
<!-- Macro im Header -->
@hsse: <img src='img/hidden_pixel.png' @2='@0' style='@1'>
@hss: @hsse(@0, @1, onload)
@hse: @hsse(@0, '', @1)
@hs: @hss(@0, '')
<!-- Hidden-Script Macro nutzen -->
@hsse(`alert("script hidden in img tag of 1x1 transparent pixel`);`, `width: 10px; height: 10px; overflow: hidden;`, onmouseover)
@hs(`console.log("simple hidden scrip");`)- Kommentare
@com(
ein Kommentar)
<!-- Macro im Header -->
@com: <span title='@0'></span>
<!-- Kommentar Macro nutzen -->
@com(`Kommentartext`)- Cookie-basierte Besucherzähler Badge @vb
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c&&c.includes(p)?b.src=u+"&query_only":b.src=u;s("v",p,2,"h");'
'
>
<!-- hier [PAGE_ID] ersetzen -->Footnotes
-
Speak & Spell war eine Lernspielzeugserie von elektronische Kindercomputern von TI, die aus einem linearen prädiktiv kodierenden Sprachsynthesizer, einer Tastatur und einem Steckplatz für ROMs bestanden. Es war eines der frühesten tragbaren elektronischen Geräte mit Display, dass austauschbare ROMs verwendete.
Der Speak & Spell Wurde 2009 zum IEEE Milestone ernannt. ↩ ↩2 -
Der von NEC 1980 entwickelte DSP NEC μPD7720war einer der populärsten DSPs dieser Zeit. ↩ -
SIMDsteht für Single instruction, multiple data, dieser Befehlssatz implementiert eine echte parallele Ausführung von gleichartigen Rechenoperationen auf Hardware-Ebene, die mit einem Befehlsaufruf mehrere Daten parallel verarbeiten.
SIMDeignet sich besonders gut für die Verarbeitung von Bild-, Ton- und Videodaten, da identische Operationen für zum Beispiel viele einzelne Bildpunkte ausgeführt werden müssen. ↩