Hei ada! Sebagai pembekal DSP, saya sering bertanya tentang bagaimana DSP (pemproses isyarat digital) melakukan operasi konvolusi. Ini topik yang cukup keren, dan saya tersentak untuk memecahkannya untuk anda.
Mula -mula, mari kita bincangkan tentang apa itu. Dalam dunia pemprosesan isyarat, konvolusi adalah seperti operasi sihir yang menggabungkan dua isyarat untuk menghasilkan yang ketiga. Anda boleh memikirkannya sebagai cara untuk menggabungkan ciri -ciri dua isyarat yang berbeza bersama -sama. Ia digunakan dalam satu tan aplikasi, dari pemprosesan audio ke penapisan imej.
Jadi, bagaimanakah DSP sebenarnya menarik operasi konvolusi ini? Nah, semuanya bermula dengan seni bina perkakasan dan perisian DSP. DSP yang paling moden direka dengan ciri dan arahan khusus yang membuat pengiraan konvolusi cepat dan cekap.
Salah satu perkara utama yang membantu DSP melakukan konvolusi adalah keupayaannya untuk mengendalikan operasi berbilang (Mac) dengan cepat. Operasi MAC adalah di tengah -tengah konvolusi. Apabila anda melakukan konvolusi, anda pada dasarnya mengalikan unsur -unsur yang sepadan dengan dua isyarat dan kemudian menambah hasilnya. Sebagai contoh, jika anda mempunyai dua urutan (x [n]) dan (h [n]), konvolusi (y [n]) diberikan oleh formula:
[y [n] = \ sum_ {k = - \ infty}^{\ infty} x [k] h [n - k]]
Dalam amalan, ini bermakna bahawa bagi setiap sampel output (y [n]), DSP perlu membiak unsur -unsur (x [k]) dan (h [n - k]) dan kemudian jumlahnya. Unit MAC DSP dioptimumkan untuk melakukan pendaraban dan penambahan ini dalam kitaran jam tunggal atau kitaran jam yang sangat sedikit.
Mari kita lihat contoh mudah penapis tindak balas yang terhingga (FIR), yang merupakan aplikasi biasa. Penapis FIR mempunyai bilangan koefisien terhingga (H [n]). Untuk mengira output penapis FIR pada langkah masa tertentu (n), DSP mengambil tetingkap isyarat input (x [n]) dan mengadili setiap elemen tetingkap oleh pekali penapis yang sepadan (H [n - k]), dan kemudian merangkum produk ini.
Berikut adalah beberapa kod pseudo untuk menggambarkan idea asas:
# Anggap x ialah isyarat input, h ialah pekali penapis # dan n ialah panjang penapis def fir_filter (x, h, n): y = [] untuk n dalam julat (len (x)): sum = 0 untuk k dalam julat (n): jika n - k> = 0: sum = sum +Dalam DSP dunia yang sebenar, kod ini akan diterjemahkan ke dalam arahan mesin yang memanfaatkan unit MAC DSP.
Satu lagi aspek penting bagaimana DSP melakukan konvolusi adalah pengurusan ingatan. Oleh kerana convolution melibatkan mengakses unsur -unsur dua isyarat yang berbeza (isyarat input dan pekali penapis), DSP perlu dapat membaca dan menulis data dengan cepat dari ingatan. Kebanyakan DSP mempunyai seni bina memori yang berdedikasi, seperti memori dwi -port, yang membolehkan DSP mengakses dua lokasi memori yang berbeza secara serentak. Ini membantu mengurangkan masa yang diperlukan untuk mengambil data input dan pekali penapis semasa proses konvolusi.
Sekarang, mari kita bincangkan beberapa pengoptimuman yang boleh dilakukan untuk membuat konvolusi lebih cepat pada DSP. Satu teknik popular dipanggil Fast Convolution, yang menggunakan Fast Fourier Transform (FFT). Idea asas di sebalik Convolution Fast adalah untuk mengubah isyarat input dari domain masa ke domain frekuensi menggunakan FFT, melakukan unsur -unsur - pendaraban bijak dalam domain kekerapan, dan kemudian mengubah hasil kembali ke domain masa menggunakan FFT songsang.
Kelebihan menggunakan FFT untuk konvolusi adalah bahawa ia dapat mengurangkan kerumitan pengiraan dari (o (n^2)) (untuk konvolusi langsung) kepada (o (n \ log n)). Walau bagaimanapun, melaksanakan konvolusi cepat pada DSP memerlukan pertimbangan yang teliti terhadap algoritma FFT dan sumber perkakasan yang tersedia.
Sebagai tambahan kepada pengoptimuman tahap perkakasan, pengoptimuman peringkat perisian juga boleh memainkan peranan yang besar dalam meningkatkan prestasi operasi konvolusi. Sebagai contoh, kod boleh dioptimumkan untuk memanfaatkan arsitektur set arahan DSP. Ini mungkin melibatkan menggunakan arahan vektor atau gelung untuk mengurangkan bilangan overhed gelung.
Sekarang, saya ingin menyebut beberapa produk berkaitan yang mungkin menarik minat anda. Jika anda berada dalam industri makanan, anda mungkin ingin menyemak produk hebat ini:Ham dengan Tricalcium Phosphate 7758 - 87 - 4 TCP,Monosodium fosfat MSP gred makanan CAS: 7558 - 80 - 7 aditif makanan, danPengekalan Air STPP untuk Akar Sayap Ayam 7758 - 29 - 4.
Sekiranya anda berada di pasaran untuk DSP prestasi yang tinggi untuk aplikasi pemprosesan isyarat anda, kami telah mendapat anda dilindungi. DSP kami direka dengan teknologi terkini untuk memastikan operasi konvolusi yang cepat dan cekap. Sama ada anda sedang menjalankan pemprosesan audio, penapisan imej, atau sebarang tugas pemprosesan isyarat lain, produk kami dapat memberikan prestasi yang anda perlukan.
Jika anda berminat untuk mempelajari lebih lanjut mengenai DSP kami atau mempunyai sebarang pertanyaan mengenai bagaimana mereka melakukan operasi konvolusi, jangan ragu untuk menjangkau. Kami di sini untuk membantu anda membuat pilihan terbaik untuk projek anda.
Rujukan:
- Oppenheim, AV, Schafer, RW, & Buck, Jr (1999). Diskret - Pemprosesan Isyarat Masa. Prentice Hall.
- Lyons, RG (2011). Memahami pemprosesan isyarat digital. Prentice Hall.