DSP基础资料

fighting

DSP基础资料 [复制链接]

DSP基础资料

一  ＤＳＰ定点算数运算 1  数的定标     在定点DSP芯片中，采用定点数进行数值运算，其操作数一般采用整型数来表示。一个整型数的最大表示范围取决于DSP芯片所给定的字长，一般为16位或24位。显然，字长越长，所能表示的数的范围越大，精度也越高。如无特别说明，本书均以16位字长为例。 DSP芯片的数以2的补码形式表示。每个16位数用一个符号位来表示数的正负，0表示数值为正，l则表示数值为负。其余15位表示数值的大小。因此，       二进制数0010000000000011b=8195       二进制数1111111111111100b= -4     对DSP芯片而言，参与数值运算的数就是16位的整型数。但在许多情况下，数学运算过程中的数不一定都是整数。那么，DSP芯片是如何处理小数的呢？应该说，DSP芯片本身无能为力。那么是不是说DSP芯片就不能处理各种小数呢？当然不是。这其中的关键就是由程序员来确定一个数的小数点处于16位中的哪一位。这就是数的定标。 通过设定小数点在16位数中的不同位置，就可以表示不同大小和不同精度的小数了。数的定标有Q表示法和S表示法两种。表1.1列出了一个16位数的16种Q表示、S表示及它们所能表示的十进制数值范围。     从表1.1可以看出，同样一个16位数，若小数点设定的位置不同，它所表示的数也就不同。例如，          16进制数2000H=8192，用Q0表示          16进制数2000H=0.25，用Q15表示 但对于DSP芯片来说，处理方法是完全相同的。     从表1.1还可以看出，不同的Q所表示的数不仅范围不同，而且精度也不相同。Q越大，数值范围越小，但精度越高；相反，Q越小，数值范围越大，但精度就越低。例如，Q0 的数值范围是一32768到+32767，其精度为1，而Q15的数值范围为-1到0.9999695，精度为1/32768=0.00003051。因此，对定点数而言，数值范围与精度是一对矛盾，一个变量要想能够表示比较大的数值范围，必须以牺牲精度为代价；而想精度提高，则数的表示范围就相应地减小。在实际的定点算法中，为了达到最佳的性能，必须充分考虑到这一点。 浮点数与定点数的转换关系可表示为：         浮点数(x)转换为定点数(xq)：xq=(int)x* 2Q         定点数(xq)转换为浮点数(x)：x=(float)xq*2-Q     例如，浮点数x=0.5，定标Q=15，则定点数xq=L0.5*32768J=16384，式中LJ表示下取整。反之，一个用Q=15表示的定点数16384，其浮点数为163幼*2-15=16384/32768=0.5。浮点数转换为定点数时，为了降低截尾误差，在取整前可以先加上0.5。 表1.1    Q表示、S表示及数值范围 Q表示    S表示    十进制数表示范围 Q15    S0.15    -1≤x≤0.9999695 Q14    S1.14    -2≤x≤1.9999390 Q13    S2.13    -4≤x≤3.9998779 Q12    S3.12    -8≤x≤7.9997559 Q11    S4.11    -16≤x≤15.9995117 Q10    S5.10    -32≤x≤31.9990234 Q9    S6.9    -64≤x≤63.9980469 Q8    S7.8    -128≤x≤127.9960938 Q7    S8.7    -256≤x≤255.9921875 Q6    S9.6    -512≤x≤511.9804375 Q5    S10.5    -1024≤x≤1023.96875 Q4    S11.4    -2048≤x≤2047.9375 Q3    S12.3    -4096≤x≤4095.875 Q2    S13.2    -8192≤x≤8191.75 Q1    S14.1    -16384≤x≤16383.5 Q0    S15.0    -32768≤x≤32767 2  高级语言：从浮点到定点     我们在编写DSP模拟算法时，为了方便，一般都是采用高级语言(如C语言)来编写模拟程序。程序中所用的变量一般既有整型数，又有浮点数。如例1.1程序中的变量i是整型数，而pi是浮点数，hamwindow则是浮点数组。 例1.1  256点汉明窗计算 int i；+ float pi=3.14l59； float hamwindow[256]； for(i=0；i<256；i++)  hamwindow=0.54-0.46*cos(2.0*pi*i/255)；     如果我们要将上述程序用某种足点DSP芯片来实现，则需将上述程序改写为DSP芯片的汇编语言程序。为了DSP程序调试的方便及模拟定点DSP实现时的算法性能，在编写DSP汇编程序之前一般需将高级语言浮点算法改写为高级语言定点算法。下面我们讨论基本算术运算的定点实现方法。 2.1  加法/减法运算的C语言定点摸拟 设浮点加法运算的表达式为： float x，y，z； z=x+y； 将浮点加法/减法转化为定点加法/减法时最重要的一点就是必须保证两个操作数的定标 temp=x+temp； z=temp>>(Qx-Qz)，若Qx>=Qz z=temp<<(Qz-Qx)，若Qx<=Qz 例1.4结果超过16位的定点加法 设x=l5000，y=20000，则浮点运算值为z=x+y=35000，显然z>32767，因此 Qx=1，Qy=0，Qz=0，则定点加法为： x=30000；y=20000； temp=20000<<1=40000； temp=temp+x=40000+30000=70000； z=70000L>>1=35000；     因为z的Q值为0，所以定点值z=35000就是浮点值，这里z是一个长整型数。当加法或加法的结果超过16位表示范围时，如果程序员事先能够了解到这种情况，并且需要保持运算精度时，则必须保持32位结果。如果程序中是按照16位数进行运算的，则超过16位实际上就是出现了溢出。如果不采取适当的措施，则数据溢出会导致运算精度的严重恶化。一般的定点DSP芯片都没有溢出保护功能，当溢出保护功能有效时，一旦出现溢出，则累加器ACC的结果为最大的饱和值(上溢为7FFFH，下溢为8001H)，从而达到防止溢出引起精度严重恶化的目的。 2.2乘法运算的C语言定点模拟 设浮点乘法运算的表达式为： float x，y，z； z=xy； 假设经过统计后x的定标值为Qx，y的定标值为Qy，乘积z的定标值为Qz，则 z=xy zq*2-Qx=xq*yq*2-(Qx+Qy) zq=(xqyq)2Qz-(Qx+Qy) 所以定点表示的乘法为： int  x，y，z； long temp； temp=(long)x； z=(temp*y)>>(Qx+Qy-Qz)； 例1.5定点乘法。 设x=18.4，y=36.8，则浮点运算值为=18.4*36.8=677.12； 根据上节，得Qx=10，Qy=9，Qz=5，所以 x=18841；y=18841； temp=18841L； z=(18841L*18841)>>(10+9-5)=354983281L>>14=21666； 因为z的定标值为5，故定点z=21666，即为浮点的z=21666/32=677.08。 2.3除法运算的C语言定点摸拟 设浮点除法运算的表达式为： float x，y，z； z=x/y； 假设经过统计后被除数x的定标值为Qx，除数y的定标值为Qy，商z的定标值为Qz，则 z=x/y zq*2-Qz=(xq*2-Qx)/(yq*2-Qy) zq=(xq*2(Qz-Qx+Qy))/yq 所以定点表示的除法为： int x，y，z； long temp； temp=(long)x； z=(temp<<(Qz-Qx+Qy))/y； 例1.6定点除法。 设x=18.4，y=36.8，浮点运算值为z=x/y=18.4/36.8=0.5； 根据上节，得Qx=10，Qy=9，Qz=15；所以有 z=18841，y=18841； temp=(long)18841； z=(18841L<<(15-10+9)/18841=3O8690944L/18841=16384； 因为商z的定标值为15，所以定点z=16384，即为浮点z=16384/215=0.5。 2.4程序变量的Q值确定     在前面几节介绍的例子中，由于x，y，z的值都是已知的，因此从浮点变为定点时Q值很好确定。在实际的DSP应用中，程序中参与运算的都是变量，那么如何确定浮点程序中变量的Q值呢？从前面的分析可以知道，确定变量的Q值实际上就是确定变量的动态范围，动态范围确定了，则Q值也就确定了。 设变量的绝对值的最大值为|max|，注意|max|必须小于或等于32767。取一个整数n，使满足 2n-1<|max|<2n 则有 2-Q=2-15*2n=2-(15-n) Q=15-n 例如，某变量的值在-1至+1之间，即|max|<1，因此n=0，Q=15-n=15。     既然确定了变量的|max|就可以确定其Q值，那么变量的|max|又是如何确定的呢？一般来说，确定变量的|max|有两种方法。一种是理论分析法，另一种是统计分析法。   1.  理论分析法     有些变量的动态范围通过理论分析是可以确定的。例如： (1)三角函数。y=sin(x)或y=cos(x)，由三角函数知识可知，|y|<=1。 (2)汉明窗。y(n)=0.54一0.46cos[nπn/(N-1)]，0<=n<=N-1。因为-1<=cos[2πn/(N-1)]<=1，所以0.08<=y(n)<=1.0。 (3)FIR卷积。y(n)=∑h(k)x(n-k)，设∑|h(k)|=1.0，且x(n)是模拟信号12位量化值，即有|x(n)|<=211，则|y(n)|<=211。 (4)理论已经证明，在自相关线性预测编码(LPC)的程序设计中，反射系数ki满足下列不等式：|ki|<1.0，i=1，2，...，p，p为LPC的阶数。   2.  统计分析法     对于理论上无法确定范围的变量，一般采用统计分析的方法来确定其动态范围。所谓统计分析，就是用足够多的输入信号样值来确定程序中变量的动态范围，这里输入信号一方面要有一定的数量，另一方面必须尽可能地涉及各种情况。例如，在语音信号分析中，统计分析时就必须来集足够多的语音信号样值，并且在所采集的语音样值中，应尽可能地包含各种情况。如音量的大小，声音的种类(男声、女声等)。只有这样，统计出来的结果才能具有典型性。     当然，统计分析毕竟不可能涉及所有可能发生的情况，因此，对统计得出的结果在程序设计时可采取一些保护措施，如适当牺牲一些精度，Q值取比统计值稍大些，使用DSP芯片提供的溢出保护功能等。 2.5浮点至定点变换的C程序举例     本节我们通过一个例子来说明C程序从浮点变换至定点的方法。这是一个对语音信号(0.3~3.4kHz)进行低通滤波的C语言程序，低通滤波的截止频率为800Hz，滤波器采用19点的有限冲击响应FIR滤波。语音信号的采样频率为8kHz，每个语音样值按16位整型数存放在insp.dat文件中。 例1.7语音信号800Hz 19点FIR低通滤波C语言浮点程序。 #include   const int length=180/*语音帧长为180点=22.5ms＠8kHz采样*/ void filter(int xin[]，int xout[]，int n，float h[])；/*滤波子程序说明*/ /*19点滤波器系数*/ static float h[19]= {0.01218354，-0.009012882，-0.02881839，-0.04743239，-0.04584568， -0.008692503，0.06446265，0.1544655，0.2289794，0.257883， 0.2289794，0.1544655，0.06446265，-0.008692503，-0.04584568， -0.04743239，-0.02881839，-0.009012882，O.01218354}； static int xl[length+20]； /*低通滤波浮点子程序*/ void filter(int xin[]，int xout[]，int n，float h[]) { int i，j； float sum； for(i=0；ifor(i=0；i＜length；i++) { sum=0.0； for(j=0；j＜n；j++)sum+=h[j]*x1[i-j+n-1]； xout=(int)sum； for(i=0；i＜(n-l)；i++)x1[n-i-2]=xin[length-1-i]； } /*主程序*/ void main() FILE *fp1，*fp2； int frame，indata[length]，outdata[length]； fp1=fopen(insp.dat，"rb")；/* 输入语音文件*/ fp2=fopen(Outsp.dat，"wb")；/* 滤波后语音文件*/ frame=0； while(feof(fp1) ==0) { frame++； printf(“frame=％d＼n”，frame)； for(i=0；i＜length；i++)indata=getw(fp1)；  /*取一帧语音数据*/ filter(indata，outdata，19，h)；/*调用低通滤波子程序*/ for(i=0；i＜length；i++)putw(outdata，fp2)；/*将滤波后的样值写入文件*/ } fcloseall()；/*关闭文件*/ return(0)； } 例1.8语音信号800Hz l9点FIR低通滤波C语言定点程序。 #include const int length=180； void  filter (int xin[]，int xout[]，int n，int h[])； static int h[19]={399，-296，-945，-1555，-1503，-285，2112，5061，7503，8450， 7503，5061，2112，-285，-1503，-1555，-945，-296，399}；/*Q15*/ static int x1[length+20]； /*低通滤波定点子程序*/ void filter(int xin[]，int xout[]，int n，int h[]) int i，j； long sum； for(i=0；i＜length；i++)x1[n＋i-111=xin]； for(i=0；i＜1ength；i++) sum=0； for(j=0；j＜n；j++)sum+=(long)h[j]*x1[i-j＋n-1]； xout=sum>>15； for(i=0；i＜(n-1)；i＋＋)x1[n-i-2]=xin[length-i-1]； } 主程序与浮点的完全一样。“ 3  DSP定点算术运算     定点DSP芯片的数值表示基于2的补码表示形式。每个16位数用l个符号位、i个整数位和15-i个小数位来表示。因此： 00000010.10100000 表示的值为： 21＋2-1＋2-3=2.625      这个数可用Q8格式(8个小数位)来表示，其表示的数值范围为-128至＋l27.996，一个Q8定点数的小数精度为1/256=0.004。     虽然特殊情况(如动态范围和精度要求)必须使用混合表示法。但是，更通常的是全部以Q15格式表示的小数或以Q0格式表示的整数来工作。这一点对于主要是乘法和累加的信号处理算法特别现实，小数乘以小数得小数，整数乘以整数得整数。当然，乘积累加时可能会出现溢出现象，在这种情况下，程序员应当了解数学里面的物理过程以注意可能的溢出情况。下面我们来讨论乘法、加法和除法的DSP定点运算，汇编程序以TMS320C25为例。 3.1定点乘法     两个定点数相乘时可以分为下列三种情况： 1.  小数乘小数 例1.9  Q15*Q15=Q30 0.5*0.5=0.25 0.100000000000000；Q15   *  0.100000000000000；Q15 -------------------------------------------- 00.010000000000000000000000000000=0.25；Q30     两个Q15的小数相乘后得到一个Q30的小数，即有两个符号位。一般情况下相乘后得到的满精度数不必全部保留，而只需保留16位单精度数。由于相乘后得到的高16位不满15位的小数据度，为了达到15位精度，可将乘积左移一位，下面是上述乘法的TMS320C25程序： LT  OP1；OP1=4000H(0.5/Q15) MPY OP2；oP2=4000H(0.5/Ql5) PAC SACH  ANS，1；ANS=2000H(0.25/Q15)

上传时间:2005-11-16 09:20:21

【关闭】

 

mdreamj

不错啊 辛苦了

shinnebit

呵呵，很有帮助