Inbäddade system använder olika Digital Signal Processing (DSP) -enheter, var och en med sina egna styrkor och svagheter anpassade efter specifika tillämpningsbehov. Skillnaderna ligger främst i:
1. Arkitektur:
* Fastpunkt mot flytande punkt: DSP:er med fast punkt använder heltal för beräkningar, och erbjuder högre hastighet och lägre strömförbrukning men begränsad precision. Flytande punkt DSP:er använder flytande punktnummer, vilket ger högre precision men till kostnaden för hastighet och kraft. Valet beror på applikationens noggrannhetskrav och kraftbudget. Många moderna DSP erbjuder en blandning av båda.
* Harvard mot von Neumann Architecture: Harvard Architecture använder separata minnesutrymmen för instruktioner och data, vilket möjliggör parallellåtkomst och förbättrad prestanda. Von Neumann Architecture använder ett enda minnesutrymme för både, förenklande design men potentiellt begränsande genomströmning. DSP:er föredrar överväldigande Harvard Architecture för hastighet.
* Instruktionsset Architecture (ISA): Olika DSP:er har olika ISA:er, vilket påverkar programmeringens lätthet, kodeffektivitet och tillgängliga bibliotek. Vissa vanliga ISA:er inkluderar TMS320C (Texas Instruments), SHARC (analoga enheter) och Blackfin (ADI). Valet beror ofta på befintliga mjukvarubibliotek, utvecklarkompetens och leverantörsstöd.
* Parallell bearbetningsfunktioner: Många moderna DSP:er innehåller parallella bearbetningsfunktioner som flera bearbetningskärnor, SIMD (enstaka instruktioner, flera data) instruktioner eller specialiserade hårdvaruacceleratorer (t.ex. för FFT). Dessa förbättrar bearbetningshastigheten för beräkningsintensiva uppgifter.
2. Prestandaegenskaper:
* Klockhastighet: Högre klockhastigheter leder till snabbare bearbetning, men också ökad kraftförbrukning och värmeproduktion.
* Beräkningskraft: Mätt i operationer per sekund (OPS) eller flytande punktoperationer per sekund (FLOPS) återspeglar detta den övergripande bearbetningsförmågan.
* Minneskapacitet: Mängden på chip-minne (RAM, ROM) påverkar storleken och komplexiteten hos algoritmer som kan implementeras.
* Strömförbrukning: Avgörande i batteridrivna applikationer är låg effektförbrukning en viktig övervägande.
3. Kringutrustning och gränssnitt:
* Analog-till-digitala omvandlare (ADC) och digital-till-analogkonverterare (DAC): Väsentligt för att gränssnitt med analoga sensorer och ställdon. Antalet kanaler, upplösning och provtagningshastighet varierar mycket.
* Kommunikationsgränssnitt: Olika DSP:er stöder olika kommunikationsprotokoll (t.ex. SPI, I2C, UART, Ethernet, USB) för att ansluta till andra systemkomponenter.
* Timers och räknare: Används för tidpunkt för kritiska operationer och generering av styrsignaler.
* Allmänt Input/Output (GPIO): Ge flexibel anslutning till externa enheter.
4. Programvara och verktyg:
* Utvecklingsmiljö: Tillgängligheten för kompilatorer, felsökare och andra utvecklingsverktyg påverkar enkla programmering och felsökning.
* bibliotek och support: Förbyggda bibliotek för vanliga signalbehandlingsalgoritmer (t.ex. FFT, FIR-filter) kan minska utvecklingstiden avsevärt.
Exempel på DSP -enheter som används i inbäddade system:
* Texas Instruments TMS320C6000/C2000: Används allmänt i olika applikationer, från motorstyrning till ljudbehandling.
* Analoga enheter SHARC -processorer: Känd för sina högpresterande flytande punktfunktioner, ofta används i krävande applikationer som radar och sonar.
* STMicroelectronics STM32F7 -serien med DSP -kapacitet: En del av en bredare mikrokontrollfamilj som integrerar DSP-funktioner för kostnadseffektiva lösningar.
Sammanfattningsvis drivs valet av DSP -enhet för ett inbäddat system av en noggrann övervägande av applikationens specifika krav på bearbetningskraft, precision, strömförbrukning, kostnad och tillgängliga resurser. Det finns ingen enda "bästa" DSP; Det optimala valet beror alltid på sammanhanget.
