ПРОЦЕССОРЫ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛА Введение
Процессоры цифровой обработки сигналов появились значительно позже знакомых всем процессоров общего назначения и появление их нельзя назвать случайным. Будучи спроектированы с целью удовлетворения нужд широкого круга пользователей, процессоры общего назначения были ориентированы на выполнение наиболее часто встречающихся операций: пересылки данных, адресации памяти, логические операции и лишь отчасти математические операции. Со временем стало очевидно, что обработка цифровых сигналов в реальном масштабе времени с использованием таких процессоров невозможна по причине их низкого быстродействия при выполнении математических операций. При цифровой обработке сигнала (к примеру, при преобразовании Фурье) подавляющее число операций составляют команды умножения с сохранением результата, циклического сложения (например, при вычислении суммы арифметического ряда чисел) и деления. Таким образом, встала задача разработки новых специализированных процессоров для приложений, требующих интенсивных вычислений.
Если рассмотреть, к примеру, процесс умножения двух чисел с сохранением результата, то можно увидеть, как расходуется машинное время: сначала происходит выборка команды (адрес команды выставляется на шину адреса), затем первого операнда (адрес операнда выставляется на шину адреса), затем операнд переносится в аккумулятор, далее происходит выборка второго операнда и т. д. Ускорение этого процесса в типичном процессоре общего назначения невозможно из-за наличия единственной шины адреса и единственной шины данных, а также единственного банка данных, вследствие чего операции выполняются последовательно. Неизбежны также весьма чувствительные потери в точности вычислений при округлениях, происходящие по причине одинаковой разрядности всех регистров процессоров общего назначения.
Что же отличает процессор цифровой обработки сигналов (далее DSP, Digital Signal Processor) от привычных нам процессоров общего назначения и позволяет ему обрабатывать цифровые сигналы высокой частоты в реальном масштабе времени, а также выполнять сложные математические вычисления? Прежде всего, это трехшинная Гарвардская архитектура. Ее особенность состоит в том, что в отличие от привычных двух шин - шины адреса и шины данных,
а также одного банка памяти, DSP имеет как минимум семь различных шин и три банка памяти. Эта особенность имеет своей целью максимально ускорить выполнение операции умножения с сохранением результата, которая, несомненно, является наиболее употребляемой и ресурсоемкой при цифровой обработке сигналов. Архитектура DSP позволяет за один машинный цикл произвести выборку команды, выборку двух операндов для операции умножения, занесение операндов в аккумуляторы, операцию умножения и сохранение результата в аккумуляторе. Высокое быстродействие позволяет использовать DSP при выполнении широкого спектра задач, в том числе тех, которые традиционно выполняются аналоговыми устройствами.
При цифровой обработке аналоговый сигнал преобразуется в цифровую форму посредством АЦП, далее над ним производятся математические преобразования, после чего он возвращается в исходную форму посредством ЦАП. Такая обработка сигнала имеет очевидные преимущества по сравнению с традиционной аналоговой обработкой: не возникают погрешности, характерные для аналоговых фильтров из-за наличия большого количества вносящих погрешности дискретных элементов; при построении фильтров большого порядка достигается выигрыш в стоимости конструкции и простоте ее исполнения и т.д. Только с появлением DSP стали возможными реализация на практике и широкое внедрение устройств цифровой записи и передачи звука и изображения.
На основе DSP реализуются следующие распространенные функции и алгоритмы:
Цифровая фильтрация: конечная импульсная характеристика (КИХ), бесконечная импульсная характеристика (БИХ), адаптивные фильтры (эквалайзеры), умножение на конечную взвешивающую функцию, корреляторы;
 Обработка сигналов: компрессия, усреднение, ' растяжение, энергетические вычисления, ;
Обработка данных: шифрация/дешифрация;
Операции с числами: скалярная, векторная и матричная арифметика, вычисление трансцедентных функций, генерация псевдослучайных чисел;
Модуляция: амплитудная, частотная, фазовая;
Специальный анализ: быстрое преобразование Фурье (БПФ), дискретное преобразование Фурье (ДПФ), преобразования синус/косинус, регрессионный анализ.
На основе этих и других алгоритмов, реализованных на DSP, возможно построение огромного количества практических схем, используемых в самых различных областях:    
Телекоммуникации;
Устройства передачи данных (высокоскоростные модемы и факсимильные аппараты);
Радиосвязь (кодированная связь, мобильная сотовая связь, радиовещательная связь);
Компьютерная техника (графические акселераторы, multimedia);
Обработка речи (синтез и распознавание):
А также: цифровое телевидение, медицинская электроника, высокоскоростные устройства управления, обработка звуковых сигналов, электронные музыкальные инструменты и многое другое. 

Вставки 3,4

В целом DSP отличается от других типов микропроцессоров и микроконтроллеров следующими основными признаками:
1) Быстрая и гибкая арифметика. DSP должен выполнять за один цикл операции умножения, умножения с аккумуляцией, циклический сдвиг, а также стандартные арифметические и логические операции. Кроме того, блок арифметики должен выполнять вычисления в любой последовательности для того, чтобы данный алгоритм мог быть реализован без переформулировки.
2) Расширенный динамический диапазон для операции умножения/аккумуляции. Операция вычисления суммы некой последовательности значений является фундаментальной для алгоритмов, реализуемых на DSP. Защита от переполнения необходима для исключения потери данных.
3) Выборка двух операндов за один цикл. Очевидно, что для большинства операций, выполняемых DSP, необходимы два операнда. Таким образом, для достижения максимального быстродействия процессор должен быть способен производить одновременную выборку двух операндов, что требует также наличия гибкой системы адресации.
4) Наличие аппаратно реализованных циклических буферов, требуемых для реализации большинства алгоритмов цифровой обработки сигналов. Аппаратная поддержка циклического возврата указателя адреса или модульная адресация уменьшает непроизводительные затраты процессорного времени ;и упрощает реализацию алгоритмов.
5) Организация циклов и ветвлений без потери в производительности. Алгоритмы DSP включают очень
много повторяющихся операций, которые могут быть реализованы в виде циклов. Возможность организации последовательности выполнения программных кодов в цикле без потери производительности отличает DSP от других процессоров. Аналогично, потеря времени при выполнении операции ветвления по условию также/недопустима при цифровой обработке сигналов. рассмотрим более подробно реализацию этих основных свойств на примере DSP фирмы Motorola.