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CCS-Code Composer Studio DSP 开发周期 Code Composer StudioTM 硬 件 配 置 CCS的设置 支持多CPU Save/load 多个 配置文件 设置方便 可视化的工程管理 文件管理方便 Drag drop Fast access Easy file manipulation Easily view source, include, library files etc. IDE编译环境 C 语言和汇编可混编 可高亮显示程序语句 可设置断点 有查找、替代功能 在线HELP功能 快捷键功能 书签功能 EDIT功能 实时功能的配置 编 译 效 率 集成代码产生工具 TI高效的代码编译技术 图形化的选项功能 用C语言编定程序能节约开发者大量时间 CCS的IDE调试功能 数字信号的输入和输出 手工和自动测试功能 交互功能 使用探针 性能测试 代码分析 代码优化 在调试其它代码时能获取另外一些代码的探针信息 虚拟的数据环境 实时分析 Real-time Data Exchange (RTDX) 主机与从机间的实时数据交换 在‘C6000系统上的20KByte per second带宽 DSP/BIOS Priority based, real-time scheduler 可裁减，支持多线程 三部分组成：多线程实时内核；实时分析工具；芯片支持库。 最小的中断延时 (55 cycles on ’C6000) 免版税 实时分析 第三方的嵌入模块 方框图和原始代码生成器 信号分析工具 通过扩展的应用程序产生相关的控制 快速保护功能 总结 DSP软件编程与算法实现 主要内容 DSP应用系统的一般开发流程 DSP硬件结构对算法的影响 针对不同的算法来选择DSP与编程语言 DSP常用算法简介 DSP算法的仿真 DSP算法的移植与实现 DSP应用系统的一般开发流程 1. 概念分析与建立模型 2. 算法设计与仿真 3. 算法移植与软件编程 4. DSP软件仿真 5. DSP实时调试仿真 DSP内核特点对算法的影响 1）硬件上采用了多总线哈佛结构，提高了数据的处理能力与速度。我们可以利用块搬移指令在程序与数据空间，两块数据空间之间实现快速的数据块搬移。 2）采用了独立的硬件乘加器，极大地提高了数字信号处理算法的运行速度。 特别在实现FIR滤波器、相关器、卷积器等数字信号处理算法时应当充分利用这个特性。 DSP内核特点对算法的影响 权衡现有优化算法与算法的DSP优化间的利弊注意现有优化算法不一定适合DSP的实现 3）DSP设有循环寻址、位反转寻址等特殊指令循环寻址在实现滤波器，多采样率滤波器上有很大好处。位反转寻址加速了FFT算法的实现。 4）内部独立的DMA总线控制器，通过DSP器件中 一组或多组独立的DMA总线，可以实现程序执行与数据传输的并行工作。 5）指令执行采用流水线结构，具有较高的指令执行速度，我们在设计算法，特别是程序编写时应特别注意一方面利用好流水线，另一方面有效地防止流水线冲突。 针对不同的算法来选择DSP与编程语言 汇编语言，线性汇编语言，高级语言？ 首先的问题是您要做什么？ 其次是您选择什么样的DSP？ 然后是您的应用对系统实时性要求如何？ 最后，您可以权衡一下采用那一种语言。 DSP常用算法简介 1） 通用数字信号处理算法 FIR滤波器、IIR滤波器、DFT变换、FFT变换。 2） 机电控制算法 电机伺服、PLC算法 3） 通信类算法 DTMF收发、调制解调算法、通信信道编解码 4） 信号处理算法 语音信号编解码算法 G.723、G.729、MP3、AAC 静止图象编解码算法 JPEG、JPEG2000、小波变换压缩算法 视频编解码算法 MPEG1、MPEG2、MPEG4、H.263压缩算法 DSP算法的仿真 选择仿真工具 常用的算法仿真工具 MATLAB、C 对于通信类还可选用 SYSTEMVIEW 高端仿真工具 SPW、COSSAP MATLAB简介 在具体编程实现某个DSP算法之前，一般首先需要对其进行模拟仿真。MATLAB目前已经成为非常优秀的仿真工具、现行的版本已经包含了许多强大的工具软件包。被各个学科广泛使用。 单独使用MATLAB语言就可以实现C、ORTRAN等语言的许多功能，并且实现起来更加简洁方便，同时它也提供同C语言的接口。 MATLAB的不足 MATLAB有其不足之处，如数值计算只能按固定精度 进行，很难作底层硬件控制，运算效率也不如C，等等 因为它主要用于数值计算，所以对于仿