Особенности цос, влияющие на элементную базу, ориентированной на реализацию цифровых систем обработки сигналов.

Ниже дается краткая характеристика особенностей и основных свойств ЦОС.

1. Высокая скорость поступления данных. Например, пусть отсчеты аудио­сигнала поступают в устройство обработки со скоростью от 8000 до 20 000 отсчетов в секунду, каждый из которых может содержать от 8 до 16 би­т (в зависимости от разрядности АЦП). Отсчеты согласно выбранному алгоритму преобразуются в кадры, параметры которых и скорость в кана­ле связи приведены в таблице 3.1. Ясно, что чем больше бит содержит кадр и чем меньше его длительность, тем естественнее звучит синтезируемый на приеме сигнал.

Скорость обработки данных определяется производительностью процес­сора, которая выражается количеством миллионов условных одноцикловых команд, выполняемых в секунду: в MIPS(Million Instructions Per Second) для процессоров с фиксированной точкой (ФТ) и в MFLOPS (Million Float Operations Per Second) для процессоров с плавающей точкой (ПТ).

Производительность, выражаемая в МIРS (MFLOPS), является пиковой, т. е. предельно возможной для данного процессора. Реальная производительность может быть значительно меньшей, и поэтому ее оценивают временем выпол­нения стандартных алгоритмов; в частности, временем выполнения 1024-точечного БПФ.

Таблица 3.1 – Параметры кадров речепреобразующих устройств

Другой способ определения реальной производительности, называемый ВDTImark, состоит в тестировании ПЦОС на группе специальных задач. Результат тестирования выражается в относительных условных единицах: чем выше производительность, тем большим количеством единиц оценивается процессор.

2. Широкий диапазон изменения значений входных/выходных данных. Обычно диапазон данных составляет 40—80 дБ, а в радиоприемных устройствах может доходить до 100 дБ. Следовательно, в ряде случаев необходимо иметь такую элементную базу, которая обеспечивала бы организацию об­работки данных большой разрядности. Если учесть, что один бит соот­ветствует  6 дБ, то разрядность регистров сомножителей при различных диапазонах обязана быть такой, как указано в таблице 3.2, а регистры произведений должны иметь удвоенную разрядность.

Динамический диапазон данных определяется в первую очередь разрядно­стью АЦП, которая на современном этапе может достигать 20—24 бит, т. е. предел динамического диапазона по АЦП составляет около 120—144 дБ. В дейст­вительности за счет эффектов квантования динамический диапазон оказы­вается несколько меньшим, нежели при указанной в таблице 3.2 разрядности.

Разрядность в 7—10 бит вполне удовлетворяет контроллеры, исполь­зуемые в системах управления. Для систем обработки речи и звука ми­нимально допустимой является разрядность в 13—14 бит.

Динамический диапазон, точность вычислений и мощность собственного шума цифровой цепи зависят не только от разрядности, но и типа ариф­метики — с фиксированной точкой (ФТ) или с плавающей точкой (ПТ).

Таблица 3.2 – Динамический диапазон и разрядность

3. Большое количество операций сложения, умножения и логических операций Как указывалось выше, эти операции требуются для вычисления одного выход­ного отсчета. Кроме того, все виды сложной обработки могут быть представ­лены композицией рассмотренных выше операторов: свертки, рекурсии, ДПФ, нелинейных и логических преобразований. Отсюда следует, что элементная база должна быть ориентирована на быстрое выполнение таких опе­раторов. В частности, должно быть организовано аппаратное умножение с накоплением (сложение локальных произведений) и создана большая память данных и память программ с удобным и быстрым доступом к ним.

4. Необходимость обеспечения гибкости и перестройки цифровых систем об­работки сигналов, что связано с изменением разнообразных параметров, коэффициентов и данных в регулируемых и адаптивных системах. Имен­но адаптивные системы находят все большее применение в телекомму­никации, например, для подавления эхо-сигналов разнообразной природы, коррек­ции модемов (устранение сдвига частоты и дрожания фазы — джиггера), коррекции характеристик канала связи, построения вокодеров с линей­ным предсказанием и т. д.

5. Параллелизм алгоритмов, проявляющийся в том, что для каждого набора входных данных выполняются такие действия, которые могут совмещаться по времени.

6. Регулярность алгоритмов, т. е. повторяемость отдельных операций. Ти­пичными примерами являются операция "бабочка" в БПФ и алгоритм Горнера для вычисления полиномов.Наиболее полно программным требованиям удовлетворяют специализированные процессоры цифровой обработки сигналов (ПЦОС).