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数字音频处理器(DSP)的主要作么北京赛车pk直播?

  在家用HIFI音响玩家里,大多数人对这个设备是很拒绝的。因为“多只香炉多只鬼”,音源到扬声器之前,设备越复杂,越会影响到音乐的原汁原味儿。

  但在车里,如果没有这个设备,反而会离“原汁原味儿”更加遥远。因为家里听音乐我们的环境是这样的:

  我们离音箱的距离相近,所以能欣赏到立体声效果。当然如果是多声道也是同理。

  聆听者离两边的喇叭距离差比较大,因为双耳效应的影响。我们不仅听不到歌手(乐器)的结像,也无法听到正确的声场。因为左边的喇叭声音声压不仅比右边大,而且是先到达耳朵的。所以我们听到的都是演唱者偏左边。因为车型不同和高音表现力不同(有些车甚至没有高音,歌手就只能蹲在左边唱歌了),造成偏左的现象也是千奇百怪的。

  这是我们常规的喇叭安装方法。至于白色箭头指向的那个间隙,是这样解决的——

  比较厚的垫圈会在喇叭尾部形成一个管状的通道,这个通道会对200Hz——500Hz左右的频段有比较明显的影响。主要表现为中低音会比较浑浊。再加上中低音喇叭的指向性问题,也会产生一些声学缺陷。

  数字音频处理器(DSP)就是为了解决这些林林总总的问题。在这个设备刚研发出来的时候,DSP是单独的一个设备,没有功率放大功能,只负责处理音频信号。这样的设备价格一般在4000+ 到万元左右,加上主机、功放、喇叭的价格,加音频处理器的配置都是万元以上了。因为对于大多数车友来讲,原车音箱虽然难听,但我也没打算花那么多钱去升级音响系统呀。这就产生了一个市场需求。从2015年开始,有很多厂家研发出了DSP功放,也就是把DSP和功放做在一起。这样的产品从一千多到万元左右的设备都有,北京赛车pk直播当然质量也是参差不齐的。

  从这幅后现代主义极简主义的示意图中我们可以看出各个喇叭离我们聆听位的距离是不同的(因为高频的方向性最强,所以就以高音的位置为准来说明。如果全车做主动分音就无视这个问题)。我们可以通过DSP的这项延时功能来解决问题——

  还有因为安装条件、喇叭朝向、反射吸收甚至是音源问题引起的频响不平坦的问题,我们可以通过这项功能来解决——

  这两项基本是DSP的核心功能,当然还有高低通滤波这样的重要功能,但在这篇不重点展开说明。

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  GPP厂商通常并不提供这样的工具,主要是因为GPP程序员通常并不需要详细到这一层的信息。GPP缺乏精确到指令周期的仿真工具,是DSP应用开发者所面临的的大问题:由于几乎不可能预测高性能GPP对于给定任务所需要的周期数,从而无法说明如何去改善代码的性能。

  因为DSP应用要求高度优化的代码,大多数DSP厂商都提供一些开发工具,以帮助程序员完成其优化工作。例如,大多数厂商都提供处理器的仿真工具,以准确地仿真每个指令周期内处理器的活动。无论对于确保实时操作还是代码的优化,这些都是很有用的工具。

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  GPP的程序通常并不在意处理器的指令集是否容易使用,因为他们一般使用象C或C++等高级语言。而对于DSP的程序员来说,不幸的是主要的DSP应用程序都是用汇编语言写的(至少部分是汇编语言优化的)。这里有两个理由:首先,大多数广泛使用的高级语言,例如C,并不适合于描述典型的DSP算法。其次, DSP结构的复杂性,如多存储器空间、多总线、不规则的指令集、高度专门化的硬件等,使得难于为其编写高效率的编译器。 即便用编译器将C源代码编译成为DSP的汇编代码,优化的任务仍然很重。典型的DSP应用都具有大量计算的要求,并有严格的开销限制,使得程序的优化必不可少(至少是对程序的最关键部分)。因此,考虑选用DSP的一个关键因素是,是否存在足够的能够较好地适应DSP处理器指令集的程序员。

  定点DSP指令集是按两个目标来设计的:使处理器能够在每个指令周期内完成多个操作,从而提高每个指令周期的计算效率。将存贮DSP程序的存储器空间减到最小(由于存储器对整个系统的成本影响甚大,该问题在对成本敏感的DSP应用中尤为重要)。为了实现这些目标,DSP处理器的指令集通常都允许程序员在一个指令内说明若干个并行的操作。例如,在一条指令包含了MAC操作,即同时的一个或两个数据移动。在典型的例子里,一条指令就包含了计算FIR滤波器的一节所需要的所有操作。这种高效率付出的代价是,其指令集既不直观,也不容易使用(与GPP的指令集相比)。

  这时候,DSP对高性能GPP的优势在于,即便是使用了高速缓存的DSP,哪些指令会放进去也是由程序员(而不是处理器)来决定的,因此很容易判断指令是从高速缓存还是从存储器中读取。DSP一般不使用动态特性,如转移预测和推理执行等。因此,由一段给定的代码来预测所要求的执行时间是完全直截了当的。从而使程序员得以确定芯片的性能限制。

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  大多数的DSP应用(如蜂窝电话和调制解调器)都是严格的实时应用,所有的处理必须在指定的时间内完成。这就要求程序员准确地确定每个样本需要多少处理时间,或者,至少要知道,在最坏的情况下,需要多少时间。如果打算用低成本的GPP去完成实时信号处理的任务,执行时间的预测大概不会成为什么问题,应为低成本GPP具有相对直接的结构,比较容易预测执行时间。然而,大多数实时DSP应用所要求的处理能力是低成本GPP所不能提供的。

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  DSP处理器往往都支持专门的寻址模式,它们对通常的信号处理操作和算法是很有用的。例如,模块(循环)寻址(对实现数字滤波器延时线很有用)、位倒序寻址(对FFT很有用)。这些非常专门的寻址模式在GPP中是不常使用的,只有用软件来实现。

  大多数DSP使用定点计算,而不是使用浮点。虽然DSP的应用必须十分注意数字的精确,用浮点来做应该容易的多,但是对DSP来说,廉价也是非 常重要的。定点机器比起相应的浮点机器来要便宜(而且更快)。为了不使用浮点机器而又保证数字的准确,DSP处理器在指令集和硬件方面都支持饱和计算、舍 入和移位。

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