向更高效的DSP实现:一个DSP设计分析误差的来源

Tinotenda Zwavashe¹,Rudo Duri²,Mainford Mutandavari³

米科技学生,ECE、贾瓦哈拉尔·尼赫鲁科技大学、海得拉巴,印度
米科技学生,ECE、贾瓦哈拉尔·尼赫鲁科技大学、海得拉巴,印度
米科技学生,CSE,贾瓦哈拉尔·尼赫鲁科技大学、海得拉巴,印度

文摘

本文旨在突出的常见来源在数字信号处理应用程序错误。数字信号处理现在发现应用程序在各种领域由于处理数字信号的简单性和更多的优势与数字信号的模拟信号(如在引言中规定)。作为设计师和学者越来越意识到错误的来源在数字信号的处理效率和计算结果的精度也在不断增加。知识也在某种程度上,帮助有效利用可用的系统资源,随着人们越发意识到整个系统的要求和预期错误时的性能特征值最低可能的水平。使用的方法将考虑数字信号处理系统的体系结构,然后分析错误的原因考虑输出系统DSP系统的构建块。

关键字

数字模拟转换、计算精度、DSP处理器、模拟数字转换,量化,大量增殖和积累,补偿滤波器。

介绍

数字信号处理的核心操作,演示和/或转移的各种形式的模拟信号。加上最近的趋势在技术进步已经成为不可避免的忽略处理数字信号的模拟的重要性,反之亦然。这是因为数字格式的信号处理具有更大的优势比模拟形式,在一些情况下模拟信号转换为数字形式,加工,然后转换回模拟演示。有些信号数字处理的优点,数字处理设备更便宜比模拟处理,数字信号抗干扰度更高,更容易加密,最小电磁干扰、高传输速率和更广泛的宽带宽等等。我们现在正处于一个我们身边的世界执行DSP操作设备和工具。应用程序在DSP应用的例子包括自动化和过程控制、通信和电信、航天和航空电子设备,医疗设备,这样的例子不胜枚举。因此,技术人员,工程师,学生和所有那些参与信号处理设计需要配备足够的知识,一些最常见的错误来源的DSP实现。从而有一个更好的理解这些错误,首先我们需要知道一个DSP系统的阶段。了解这些阶段的DSP系统帮助我们理解如何实现的过程中产生错误在这些阶段进行。图一显示了数字信号处理系统的体系结构。 A brief explanation of each of the modules is as follows:

)抗锯齿过滤器:模拟信号必须取样速度至少是模拟信号的最大频率分量的两倍。如果采样频率超出这个范围内发生混叠,变得无法区分不同的信号引入失真和错误。这一理论被称为抽样定理。抗混叠滤波器是用来限制信号带宽,满足抽样定理。

B)取样保持电路:此模块样品/捕获/抓住模拟信号在指定的时间间隔,把信号在常量值指定的时间段。

C)模拟数字转换器:信号样本近似预定义的数字,这一过程被称为量化水平。原始数字值与模拟值依赖于用来表示量化信号的比特数。也决议增加的比特数的增加使用的量化过程。

D) DSP处理器:这是系统的核心,所有DSP计算。DSP处理器以各种形式和来自不同制造商。他们的分类可能取决于架构(模块存在例如SIMD,循环缓冲区,DMA等),程序流(如管线式),内存架构(哈佛,超级哈佛,冯·诺依曼),数据操作(定点、浮点运算)和指令集。

E)数字模拟转换器:数字信号处理后转换回模拟形式。这些模拟值的离散形式

F)重建滤波器:离散模拟值数字模拟转换器转换为光滑、连续波形重建滤波器。

现有的工作

大量的有关研究进行了DSP实现中的错误。然而有趣的是,大量的研究工作都集中和集中在错误发生在实现特定的DSP应用程序而不是DSP的整体前景没有专注于特定的应用程序错误。在[1]浓度在ADC转换量化误差和错误由于定点计算的数值计算设备而实现电机驱动控制数字。一个32位定点DSP处理器(320 x28xx系列)。16位定点,32位定点和浮点数据格式是尝试在一台机器上。因此系统行为是观察到的,以及它是如何影响量化误差和不同的数字格式。量化误差的一般方法是利用在[2],但特别注重浮点运算。截断和舍入量化错误看着和开发方法来估算算法步骤的顺序的影响量化的数字控制器的控制算法实现。

在[4]研究了控制系统的质量与灰色系统的系数量化误差。系数是数字控制系统,在这种背景下,作为一个灰色的数量和给定的系统分析了灰色矩阵和其他灰色方法。目的是表明,灰色可以给更准确和有效的量化描述效果。开发统计计时误差模型的案例说明了DSP内核中实现纳米级电路面料在[5]。使用随机误差计算技术和显式使用统计数据在系统设计中提高健壮性和能源效率。研究旨在寻找产生错误数据在不同过程电压和温度的角落。[6]系统旨在实现实时校正传感器的动态误差,TMS320F2818处理器用于数据采集和存储和动态补偿算法用于数据处理

本研究旨在分析错误由于来源方面的应用领域或设计系统。一个人谁是新的DSP设计可以非常重要的一些关键的概述和在数字信号处理中常见的错误从广义的角度来看。

建议的方法

如前所述,该方法旨在给概述DSP处理系统错误而不特别关注任何应用领域。三个最重要的阶段,在DSP系统中固有的错误是:

模拟到数字的转换阶段。

处理器(DSP处理器)计算阶段。

数字模拟转换阶段。

(可以参考图一看到这些阶段)

)模拟数字转换(ADC)错误

1。量化误差:量化是一个过程的模拟信号(采样并举行一个恒定值)是近似的一组值代表信号。这组值依赖于使用的比特数来表示信号。例如2比特的信号可以有四个层次的价值可以近似量化和三位最多8水平可以表示信号。因此一些模拟值近似分配值可以表示因为并不是所有模拟信号值。这个区别模拟信号和数字表示量化后称为量化误差。量化误差图的简化图所示。量子化错误可分为圆/圆滑误差和截断或删除误差取决于信号近似量化水平是高于或低于它。”

舍入/圆滑错误:如果一个模拟信号分配/近似量化级别值然后高于原始模拟信号发生错误被称为舍入或圆滑的错误。考虑如果它显示了一个模拟信号的表征和量化后也表示情况8个信号的采集样本。八量子化水平表示的信号实现使用3位即数字000 - 111 0 - 7所示的轴。通过观察时间(4)和(5),

例如,原始信号是分配给一个更高的量子化能级和舍入误差存在。如果两个量化水平之间的差异作为Δ那么舍入误差仅限于±Δ/ 2。

截断误差:如果上面的模拟信号的量化水平下降然后发生截断误差。通过观察就知道在时间(2)和(3),例如,信号已经近似水平的价值低于原始模拟信号产生的截断误差。

B)计算中的错误:这些错误可以发生在执行操作在DSP数字数据处理器。一些常见的错误有:

1)使用数字格式:在DSP的信号表示为离散的数字和两种典型格式这些数字是a)定点格式和b)浮点格式。在定点格式被表示为一个整数或一个分数使用固定数量的比特。因此在定点表示我们有定点整数表示以及定点小数表示。

数字的乘法可以产生一个值需要更多的比特数来表示它和定点格式的事件就可能发生溢出错误。这个问题更内在的定点整数乘法。考虑一个3-bit定点整数格式

(值范围内虽然精度丢失。lsb必须被丢弃和结果近似½)。结果溢出错误代表已经交易了舍入误差的部分而不是整数定点格式。

浮点数格式:在大多数情况下,DSP计算导致计算值的增长和在某些情况下,经济增长是不可预测的。因此可能需要大量的比特来表示信号给免税额信号增长。例子是乘法和积累(MAC)的功能。然而处理器体系结构不允许无限数量的比特。因此,一些处理器使用浮点格式的信号处理计算。常用的是IEEE754浮点格式。格式包括符号位,指数和尾数为32位数字表示图三所示。

浮点意味着基数(小数点)相对于有效数字可以放在任何地方如果一个数。乘以2浮点数会给:

指数因此浮点乘法需要加法和乘法的尾数而浮点加法添加之前需要归一化指数。

2)溢出错误:溢出错误,如前所述,如果计算的结果不能发生在蓄电池举行。这可能导致的错误如果不进行必要的矫正过程。概括的是在尽可能高的积极价值结果→最负价值,反之亦然导致错误输出。

C)数字模拟转换错误:一般数字模拟转换器使用更少的比特来表示从DSP数字信号处理器。结果数据的截断和四舍五入导致存在截断误差和舍入误差与模拟到数字转换器。另一种形式的错误是D / A转换器的输出并不是理想的重建。在许多情况下,DSP处理器的输出提供给零阶保持器也将饲料重建滤波器电路。零阶保持器模块保存数据将保持重建滤波器常数输入连续的数据样本之间的期间。一种情况存在,重建的输入滤波器的卷积DSP处理器的输出样本的单位脉冲宽度相当于采样间隔。这个卷积的效果模拟信号输出幅度的减少。

合成解决方案:错误最小化

之前的讨论旨在将解决上述命名错误的来源即如何以某种方式可以消除或大大减少。

1)量化误差:量化误差可以减少通过增加的比特数用来表示模拟信号。这将导致更量化水平可用来表示信号,信号近似一个几乎相同的水平作为其原始值。系统的分辨率也会增加。

2)溢出错误:错误可以解决由于溢出利用保护位。这些都是额外的用于容纳溢出位。例如,如果四个后卫位添加他们确保没有溢出16积累。另一个替代的方法是引入饱和系统。这种方法是把输出最消极的或最积极的价值如果饱和即将发生。例如,如果结果超出最大的正值,输出不饱和最负值但是将饱和/贴在最积极的价值。

3)数字格式:如果数字要用定点整数格式表示的范围可以增加一倍的比特数出来的双精度定点整数格式。但是需要更多的存储空间相同的数据和访问可能需要的数量翻了一番,如果数据总线使用的原始大小。也为固定格式表示,如果数字溢出可以减少在定点小数表示,而不是定点整数格式。

4)重建滤波器:该滤波器可以设计,其频率响应的逆卷积脉冲的频率响应。这个过滤器标识放置在数字模拟转换器的输出,并将补偿振幅降低的D / A转换器由于零阶保持器电路。

结论

这种分析带来了一个通用的和广泛的错误涉及到数字信号处理系统。这个分析的目的是是一个垫脚石所有那些被引入数字信号处理系统,因为它概述的错误无论正在实现信号处理的应用程序类型。这个广义的观点变得更简单的作为一个进步与这个信号处理应用程序成为意识到错误的直接原因。说,作为一个专业化区域发展航空电子设备、医疗设备、工业控制等,然后它变得容易欣赏这些误差源,意识到作为一个出发的设计过程。

引用

m . Konghirum量化数字运动控制系统中的错误,IEEE,电力电子与运动控制会议,IPEMC第三卷,2004年版。
y Kuroe,分析浮点量子化错误数字控制系统:算法步骤的顺序控制器的影响,IEEE,美国控制会议
a·辛格和美国Srinivasan使用DSP微处理器和数字信号处理:实现从TMS320C54xx的例子,2004年
w .梁的系数量化误差的研究基于灰色系统理论的数字控制系统,IEEE,控制会议,2007。
R.A.阿卜杜拉,对节能的计时误差统计健壮的DSP系统,IEEE,设计、自动化和测试在欧洲会展,2011
w .剑,对传感器动态误差的实时修正基于DSP的,IEEE,仪器和测量技术会议,I2MTC, 2011年。
j·g . Proakis d . g . Manolakis“数字信号处理:原理、算法和应用程序”,第四版,2012年版