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笔经面经(第22期)

在2000年之后，Xilinx FPGA的工艺水平从180nm发展到150nm以及具有里程碑意义 的90nm,直至2010年的28nm,其集成度大幅提升，内嵌硬核的种类显著增加，数量也越 来越大，以至于越来越多的数字系统都出现了 FPGA的身影。FPGA的功能已经不仅仅是完成复杂的逻辑控制，而是更多地实现各种复杂的算法，成为数字系统的主芯片。本次将重点阐述采用FPGA进行数字信号处理的相关问题。

数字信号处理系统架构分析

信号处理关注的是信号及其所包含信息的表示、变换和运算。例如，希望分开两个或多 个混叠在一起的信号，或者增强某些信号分量或一个信号模型中的某些参量。在20世纪60 年代之前，信号处理的手段几乎无一例外地釆用连续时间的模拟技术。

数字计算机和微处理器的飞速发展，连同诸如快速傅里叶变换等这样一些重要理论成果的形成一起引发了由模拟 技术向数字技术的转移，从而导致了数字信号处理学科的出现。国际上，一般把1965年快 速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)的问世，作为数字信号处理这一新学科的开端。简言之，数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采 集、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的〔丄这表明，在数字信号处理中，信号是用有限精度的数的序列来表示的，而后用数字运算方式来处理。因此，数字信号处理的基本对象是样本序列。

数字信号处理所研究的内容涉及采样、滤波、变换、检测、谱分析、估计、压缩以及识 别等。其中采样定理(低通采样定理和带通釆样定理)是基础，它提供了如何使模拟信号转 换为数字信号而不失真的依据。数字滤波和离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)是数字信号处理领域最为普遍、最为重要的两种处理方式〔2】。DFT实现了信号在频域 的离散化，使得人们可以在频域观测信号，从而可以用通用计算机处理离散信号。而使数字 信号处理从理论走向实用的是FFT, FFT的出现大大减少了 DFT的运算量，使实时的数字 信号处理成为可能，极大地促进了该学科的发展。

数字信号处理的理论和算法是密不可分的。各种算法的不断出现丰富了数字信号处理的 理论，同时也使相应的理论转变为工程实现成为可能。本质上而言，数字信号处理系统就是 实现各种数字信号处理算法。

相对于模拟信号处理系统而言，数字信号处理系统具有体积小、功耗低、精度高、可靠 性高、灵活性大、易于大规模集成以及可进行二维与多维处理等优势。一个典型的数字信号 处理系统如图2.1所示。

在这种情况下，先要把一个连续时间的模拟信号经过抗混叠滤波器 输出带限信号，以保证A/D转换器采样率满足釆样定理的要求。A/D转换器输岀的数字信 号传送给DSP (Digital Signal Processing)芯片处理并将处理结果传送给D/A转换器，以模拟形式输出。对于这一类系统，往往希望它们能够实时工作，这就意味着数字信号处理系统 要以对模拟信号釆样的同一速率来完成处理。显然，在这个数字系统中，DSP芯片是核心器 件。随着A/D转换器工艺水平和技术的发展，所能提供的釆样率越来越高，这也使得数字 信号处理越来越靠近前端，由常规的基带处理跨越到直接中频处理，对DSP芯片的实时处 理能力提出了越来越高的要求。

数字信号处理系统的性能取决于三个因素：采样频率(Sample Frequency),架构 (Architecture)和字长(Word length,也称位宽)。这三个因素对系统性能如系统速度、系统 带宽、系统功耗以及系统资源等起着决定性的作用。

数字信号处理单元是数字信号处理系统的核心部件。目前，主流的处理单元可分为三 类：指令集处理单元、硬连线结构处理单元和可重构处理单元。

指令集处理单元的典型代表是微处理器(Micro-Processor Unit, MPU)和通用或专用 DSP处理器。以通用DSP处理器为例，它基于CPU架构，釆用顺序的工作模式，通过软件 指令的方式完成数字信号处理算法，属于软件可编程。由于它具有适用于各种数字信号处理 算法实现的通用硬件架构，因此在通用性和灵活性上有很大的优势。但是，该类处理器也有 自身的不足之处：ALU (Arith Logic Unit,算术逻辑单元)数量上的缺陷导致其并行处理能 力大打折扣。显然，随着采样速率的增加，每个釆样周期所能完成的指令数目是递减的。另 外，ALU并非独立的乘法器，而是根据算法的需要扮演着不同的角色，执行不同的功能， 如乘法运算、除法运算以及开方运算等。

硬连线结构处理单元的典型代表是ASICo它是针对完成某种特定数字信号处理算法的 集成电路器件，因此在性能指标、工作速度、可靠性和应用成本上优于DSP处理器。但 是，由于它的硬连线模式，导致它在功能重构以及应用修正方面缺乏灵活性，且开发周期 长、风险大、成本高。

可重构处理单元的典型代表是FPGA。它具有规则的可编程结构，可实现各种逻辑功 能，属于硬件可编程，因此也被称为“液体硬件”。以FPGA实现数字信号处理具有如下 优势：

第一，FPGA具有很强的运算能力。这是因为FPGA内部有大量的硬线MAC (Multiply-Accumulator),同时，这些MAC在全流水模式下可高速运行。如图2.2显示了 Xilinx 7系列FPGA中DSP48EI的最大个数和可运行的最高时钟频率。

第二，FPGA具有极大的灵活性。例如，实现一个式(2.1)所确定的乘累加运算：

P = AB + CD + EF + GH(2.1)

在FPGA内部可采用全并行、半并行和串行三种架构，如图2.3所示。这三种架构各有优势：全并行方式可提供最高的数据吞吐率，适用于高的采样率的场合；串行方式占用资源最少，适用于低的釆样率的场合；半并行方式则实现了资源与速度的折中。

图2.2 Xilinx 7系列DSP48E1性能对比

图2.3 FPGA中实现乘累加运算的三种架构

第三，通过集成可降低系统成本。这是因为FPGA容量的进一步增大，功能的进一步增 强，尤其是Xilinx Zynq系列FPGA嵌入了双核ARM Cortex-A9，使得原来需要ASIC器件 或通用DSP处理器所执行的功能可由FPGA完成，从而缩小了 PCB尺寸。

对通用DSP处理器、FPGA和ASIC做以比较，如图2.4所示。通用DSP处理器灵活，但实 时性欠佳；ASIC具有很高的性能，但灵活性欠佳；FPGA则在灵活性和高性能上取得了兼顾。

数字信号处理系统经历了单片DSP处理器、多片DSP处理器并行工作的架构模式。而 目前，主流的数字信号处理系统架构采用的是FPGA+DSPs处理器(Digital Signal Processor, DSPs)的模式或者FPGA+DSPs+ARM 处理器的模式。FPGA+DSPs处理器的模式如图2.5所示，FPGA在系统中扮演着预处理器或协处理器的角色。

作为预处理器，FPGA 对高速数据流进行处理，将处理后的低速数据流交给DSPs处理器完成后续处理；作为协处 理器，FPGA受DSPs处理器的控制，实现不同工作模式的切换。FPGA+DSPs+ARM处理器 的模式如图2.6所示。

此外，Xilinx新一代SoC FPGA Zynq系列内部嵌入了两个ARM核， 同时Zynq内部还有大量的MAC (最多可达2020个)和Block RAM (最多可达755块，每 块36Kb),可提供最大可达2622 GMACS的运算能力，这对ARM核的DSPs处理能力是一 个强有力的补充，因此，Zynq可成为一种单芯片数字系统解决方案。

灵活，但缺乏实时性能 较强的灵活性，具有ASIC性能

通用DSP处理器、FPGA和ASIC的比较

FPGA+DSPs+ARM的数字信号处理系统

综上所述，对于性能要求极高的应用，可将复杂算法划分为底层部分和顶层部分，结合 DSP处理器和FPGA各自的结构和功能特点，将算法的各部分映射到不同的硬件模块上，在 系统功能上实现互补。

底层部分用于数据处理量大、速度要求高、但是算法结构相对比较简 单的算法，适宜于用FPGA硬件的高度并行性实现，可同时兼顾速度及灵活性，如一定长度 的FFT/IFFT. FIR滤波等算法。顶层部分处理的特点是所处理的数据量较底层部分少，但算 法的控制结构复杂，适宜于运算速度高、寻址方式灵活、通信机制强大的DSP处理器或 ARM处理器。

FPGA+DSPs处理器、FPGA+ARM处理器以及SoC FPGA的架构是目前高性 能数字信号处理系统的主流方式。这种结构非常灵活，有较强的通用性，适于模块化设计， 有利于提高算法效率，缩短开发周期，并易于维护和扩展。

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