Contenido de la presentación Introducción al procesamiento digital de señales. Convolución y correlación. Ecuaciones en diferencias y transformada Z. Transformada discreta de Fourier. Osciladores digitales. Introducción a filtros digitales. Diseño e implementación de filtros digitales.
Aplicaciones de DSP (1960-1970s) DSP limitado a: radar y sonar, medicina y exploración del espacio. (1980-1990s) La revolución de la microelectrónica causó un gran crecimiento en las aplicaciones de los DSPs.
Aplicaciones de DSP (2000s-actualidad) La tendencia actual de esta tecnología es hacia aplicaciones de comunicaciones inalámbricas, así como para multimedia. La producción a gran escala de chips tiende a una reducción de costos. Además de los nuevos dispositivos cuánticos.
Aplicaciones de DSP Procesamiento de Imágenes Reconocimiento de Patrones Visión Robótica http://cavr.korea.ac.kr/ Aplicaciones Militares Comunicaciones seguras Procesamiento de radar Guía de misiles Instrumentación y control Reducción de ruido Análisis espectral Procesamiento de Audio Reconocimiento de voz Síntesis de voz Medicina Monitoreo de pacientes Procesamiento de señales ECG, EEG, imágenes
Procesamiento digital de señales Diagrama de bloques de un Sistema de Procesamiento digital de señales: (Gp:) Acondicionamiento de señal (Gp:) A/D (Gp:) Procesamiento Digital (Gp:) D/A (Gp:) Adecuación
Procesamiento: convolución, correlación, DFT Dispositivos para el procesamiento digital: PC, microprocesadores, microcontroladores, DSPs (Digital Signal Processors), ASICs (Application Specific Integrated Circuit)
Dispositivos Procesamiento – Generalidades GPP, General Purpose Processor DSP, Digital Signal Processor FPGA, Field Programmable Gate Array ASIC, Application Specific Integrated Circuit Cada uno con unas características propias para determinadas aplicaciones.
El mejor dispositivo depende de la aplicación.
Dispositivos Programables – GPP Características principales Flexibilidad Tecnología conocida Gran desempeño en aplicaciones de control de flujo Desarrollo Extensiones para manejo vectorial Capacidades de procesamiento digital de señales Tecnología superescalares: varias instrucciones por ciclo de reloj.
Dispositivos Programables – DSP Evolución En 1982 TI introduce el primer DSP comercial (TMS32010) para aplicaciones en Telecomunicaciones
En 1996 TI introduce el primer DSP con tecnología VLIW (Very Large Instruction Word), Familia TMS320C62XX, con 8 unidades de ejecución independientes. y[n] = x[n]a0 + x[n-1]a1 + x[n-2]a3
Dispositivos Programables – GPP Vs VLIW GPP VLIW
(Gp:) Memoria Progama + Datos (Gp:) ALU, Registros
(Gp:) Memoria Programa (Gp:) L1 (Gp:) S1 (Gp:) M1 (Gp:) A1 (Gp:) L2 (Gp:) S2 (Gp:) M2 (Gp:) A2 (Gp:) Registros (Gp:) Registros (Gp:) Memoria Datos (Gp:) L:ALU S:Shift M:Multiply A:Address
Dispositivos Programables – FPGAs Características principales Flexibilidad Bajo tiempo de desarrollo de aplicaciones Bajos volúmenes Aplicaciones de alto nivel de paralelismo Características DSP Herramientas para el diseño de sistemas DSP (Altera: DSP Builder, Xilinx: System Generator). Memoria Embebida Multiplicadores embebidos 18×18 (Altera: hasta 150 a 250MHz, Xilinx: hasta 512 a 500 MHz).
Dispositivos Programables – ASICs Características Alto desempeño Bajo consumo de potencia Alta velocidad de procesamiento Alto tiempo de desarrollo de aplicaciones Altos volúmenes No son flexibles Desarrollo HardCopy de Altera: desarrollo del diseño y depuramiento empleando herramientas de FPGAs, emplea el mismo proceso de fabricación de FPGAs.
Dispositivos Programables – Comparación
Convolución discreta La convolución discreta se aplica a secuencias causales LTI. (Gp:) x(n) h(n) y(n)
x(n): secuencia de entrada h(n): respuesta del sistema al impulso y(n): secuencia de salida
Convolución discreta – Sistemas LTI h(n) = {0, 1, 1, 0} 0 1 2 3 n T x(0) = 1 0 1 2 3 4 x(1) = 2 n 0 1 2 3 4 n 0 1 2 3 4 y(n) = {0, 1,3, 2, 0} n Suma 0 1 3 2 0 Para: x(n) = {1, 2} Matlab conv()
Correlación cruzada Para dos secuencias x1(n), x2(n): Dependiente del número de datos y del desfase Dependiente del desfase Normalizada Matlab xcorr()
Autocorrelación Es cuando x1[n] = x2[n]
Cuando j=0
r11(0) es la energía normalizada
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