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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