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DSP: Cosa sono i Digital Signal Processor? - prima parte

Alla scoperta dei D.S.P.

DSP. Per conoscere ed imparare ad utilizzare questi nuovi processori che stanno rivoluzionando il sistema di elaborazione delle informazioni digitali. Una serie di articoli dedicati alla programmazione dei chip TMS320C5X della Texas Instruments, appartenenti ad una delle più flessibili e diffuse famiglie di DSP. Prima puntata.

Alle soglie del 2000 l’elaborazione elettronica con i tradizionali microprocessori si va ulteriormente evolvendo: nuovi dispositivi e nuovi sistemi di calcolo si stanno rapidamente affermando. Tra questi il più innovativo è sicuramente il processore di segnali digitali o DSP (Digital Signal Processor). Questo termine identifica, oltre ad un tipo di microprocessore, anche un ramo di quella disciplina che si occupa di elaborare i segnali numerici ovvero di rappresentare qualsiasi tipo di segnale attraverso una sequenza di numeri o simboli. Lo scopo di queste elaborazioni è quello di stimare dei parametri caratteristici del segnale elaborato quali la frequenza fondamentale oppure l’ampiezza massima o ancora la periodicità e di trasformarli in altra forma che per qualche motivo risulti più vantaggiosa.

Potremo così, ad esempio, togliere delle frequenze ad un segnale audio ed esaltarne delle altre, oppure mixare tra loro dei segnali video per ottenere degli effetti speciali. L’elaborazione dei segnali, in generale, ha già una ricca storia e sono ormai numerose le applicazioni che richiedono questa tecnica; la sua importanza è evidente in campi quali la biomedica, l’acustica, le tecniche radar e sonar, la sismologia, la comunicazione del parlato e quella dei dati, la fisica nucleare e molti altri.

Nel campo della biomedica un esempio è quello dell’analisi elettroencefalografica in cui la funzione del DSP. è quella di rappresentare sotto forma di immagini i segnali che arrivano dal cervello. Un’altra applicazione del DSP è l’elaborazione delle immagini nel caso di fotografie aeree o satellitari o, più semplicemente, di immagini televisive dove si usa il DSP. per filtrare i segnali dal rumore di fondo. Tutte queste applicazioni prendono il nome di “elaborazioni bidimensionali” in quanto devono rappresentare su un piano il fenomeno analizzato. Un altro campo in cui il DSP trova largo uso è nell’interpretazione dei segnali audio in cui, per esempio, occorre separare il segnale utile dal rumore di fondo che, in molti circuiti, è più intenso del segnale stesso.

In ogni caso, tutte le elaborazioni citate devono essere eseguite, come ci possiamo rendere facilmente conto, in tempo reale e per questo motivo sono risolvibili solo con un processori DSP. Esistono anche applicazioni più “modeste” per questi dispositivi: ad esempio, i DSP vengono usati in applicazioni industriali per regolare la velocità dei motori elettrici, oppure nelle schede sonore dei personal computer o, ancora, nei moderni strumenti da laboratorio quali generatori di funzioni a bassa frequenza, o negli oscilloscopi digitali in cui la forma d’onda misurata può essere registrata e poi analizzata nelle sue componenti. Anche nel campo delle telecomunicazioni possiamo trovare i DSP; essi si occupano delle trasmissioni cellulari o via satellite e dei sistemi di rotta per navi ed aerei. In questo campo le applicazioni risultano alquanto complesse con anni e anni di studi e prove per la definitiva messa a punto.

La disponibilità di calcolatori numerici molto veloci ha permesso lo sviluppo di algoritmi di elaborazione sempre più complessi e sofisticati e, nel contempo, la tecnologia ha reso possibile la creazione di dispositivi in grado di mettere in pratica questi algoritmi: tali dispositivi sono appunto i D.S.P.

Fino a qualche anno fa l’elaborazione dei segnali numerici era affidata a dispositivi analogici che risultavano molto lenti e molto complessi dal punto di vista circuitale. Il DSPè nato per dare una risposta alla necessità di elaborazione in tempo reale ovvero per processare il segnale d’ingresso e renderlo disponibile in uscita prima della successiva variazione. Ad esempio, prima della comparsa dei DSP, i dati geofisici riguardanti i terremoti o gli assestamenti della crosta terreste venivano registrati su nastri magnetici e poi elaborati, con la conseguenza che occorrevano diversi minuti per ottenere un risultato. Attraverso lo studio di nuovi algoritmi e di nuovi tipi di microprocessore i tempi di elaborazione si sono ridotti notevolmente consentendo l’interattività del sistema con l’ambiente circostante. Questi nuovi algoritmi prendono si ispirano alla “trasformate di Fourier” e, senza entrare nei particolari, possiamo dire che consentono di rappresentare un segnale attraverso le sue componenti in frequenza.

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Per eseguire un tipo di algoritmo come la trasformata di Fourier un microprocessore tradizionale, anche se molto veloce, può impiegare del tempo in quanto occorre eseguire una notevole quantità di operazioni matematiche per ottenere un dato utile.

Per comprendere l’importanza di questi algoritmi facciamo un esempio; un segnale sinusoidale oltre ad avere un’ampiezza possiede anche una sua frequenza, se lo visualizziamo su un oscilloscopio vedremo la classica sinusoide, ma se ora facciamo passare il segnale attraverso una “scatola” che esegua in tempo reale la trasformata di Fourier e poi colleghiamo l’uscita di quest’ultima all’oscilloscopio, non vedremo più la sinusoide ma una riga verticale che rappresenta la frequenza del segnale in ingresso. Se quest’ultima varia, anche la posizione della riga varierà; è facile capire allora che se il nostro segnale è composto da diverse frequenze, come ad esempio un disturbo, sull’oscilloscopio vedremo tante righe quante sono le frequenze presenti.

Se ora immaginiamo di avere un amplificatore audio al cui ingresso arriva un segale disturbato, in uscita sentiremo solo del gran fruscio, anche se lo filtriamo può accadere che una parte del disturbo sia alla stessa frequenza del segnale da amplificare ed allora non riusciremo ad eliminarlo in alcun modo. Spesso però è possibile conoscere, attraverso un analizzatore di spettro, che guarda caso utilizza proprio un DSP, le frequenze a cui corrispondono le ampiezze massime e quindi, filtrando digitalmente il segnale, è possibile attenuare o eliminare totalmente il disturbo. Il filtro digitale è realizzato proprio con un DSP attraverso un programma che ha al suo interno un algoritmo di Fourier; questo programma non fa altro che eliminare la frequenza fastidiosa. Ciò equivale ad avere un filtro passa banda con larghezza di banda regolabile via software le cui limitazioni sono dovute solo alla velocità dei componenti in gioco.

La grande potenza dei D.S.P. è dovuta al modo in cui sono progettati e costruiti; l’approccio che si ha con questo tipo di dispositivi è completamente diverso rispetto a quello con cui si affronta un microprocessore classico, non solo dal punto di vista delle singole istruzioni ma anche nel modo con cui si crea un programma.

MICROPROCESSORI E DSP

I dispositivi DSP. sono enormemente più veloci dei microprocessori nell’elaborazione di qualsiasi informazione, ma nel contempo sono caratterizzati da una più complessa struttura circuitale, e di questo ci renderemo conto quando presenteremo dettagliatamente l’architettura interna.

schema_blocchi_tms320c5x

Per meglio comprendere le differenze tra un normale micro ed un D.S.P. supponiamo di dover eseguire l’operazione di moltiplicazione: mentre in un normale microprocessore tale operazione viene eseguita mediante una serie di istruzioni che variano di numero a seconda della quantità di bit da moltiplicare, nei DSP la stessa operazione viene eseguita con una singola istruzione. Ad esempio, per il D.S.P. della Texas Instruments, se si vuole fare una moltiplicazione tra due numeri a 16 bit, è sufficiente invocare uno sola istruzione: la MPY (Multiply) oppure la MADS (Multiply and Accumulate With Dynamic Addressing) che è in grado di moltiplicare due numeri contenuti in due aree di memoria diverse semplicemente specificando le due zone in cui reperire i fattori della moltiplicazione.

 

 

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