2ème année Génie Des Systèmes De Télécommunications et   Réseaux                                     Etude des antennes   ...
PLAN2           I- Introduction           II- Les DSP               1- Définitions               2- Architecture          ...
Introduction3                      C’est quoi DSP?    Digital Signal Processor :    processeur de signal numérique, est un...
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Introduction5    Structure générale des applications de TNS :       ADC = Analog to Digital Converter       DAC = Digita...
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Introduction7        Quel processeur utiliser pour le TNS ?                                                   •ASIP = Appl...
Définition8     La mise en œuvre d’un DSP se fait en lui associant      la mémoire (RAM,ROM) et les périphériques.     U...
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Architecture de Von Neumann10       Mémoire globale     La caractéristique de cette architecture est quelle ne possède quu...
Architecture de Harvard11        mémoire séparé     •permet une exécution plus rapide des instructions.     •Il ny a aucun...
Utilisation de ces structures dans     les DSP12        L’architecture généralement utilisée par les microprocesseurs cla...
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Particularités DSP14     L’opération MAC        le traitement numérique du signal revient à effectuer essentiellement des...
L’opération MAC15        Actuellement, un DSP de gamme moyenne effectue une opération MAC         sur des données de 16 b...
Utilisation de l’instruction MAC16                   Digital Signal Processing
L’accès à la mémoire17        Les DSP sont capable de réaliser plusieurs accès mémoire en un seul cycle.                 ...
Types de DSP :18        DSP à virgule fixe:         Les données sont représentées comme étant des nombres         fractio...
Types de DSP :19        Sur les DSP à virgule fixe, le programmeur doit rester vigilant         à chaque étape d’un calcu...
DSP en pratique20      Etude de marché      Domaines d’applications      DSP et traitement de la parole                ...
Etude de marché21     Fabricants:     Il existe différents fabricants de DSP sur le marché.      Analog Devices propose e...
Comparaison des DSP fabriqués par Texas Instrument et Analog Devices22       Le classement du tableau est effectué selon l...
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Domaines d’applications24                              TELECOMMUNICATIONS     Fonctions dsp :     Modulation and Transmiss...
Domaines d’applications25                              INSTRUMENTATION ET MESURE     Fonctions dsp :     Transformée de Fo...
Domaines d’applications26                            ELECTRONIQUE MEDICALE     Fonctions dsp :     Filtrage, annulation dé...
Domaines d’applications27                               TRAITEMENT DIMAGE     Fonctions dsp :     Filtrage "spatial", FFT ...
Domaines d’applications28                      INDUSTRIE - CONTROLE DE MOTEURS     Fonctions dsp :     Filtrage, FFT, PID,...
Domaines d’applications29                                          AUDIO     Fonctions dsp :     Réverbération, contrôle d...
Domaines d’applications30                             TRAITEMENT DE LA PAROLE     Fonctions dsp :     synthèse et reconnai...
31   Simulations     Application DSP     Présentation de visualdsp++                      Digital Signal Processing
Conclusion32     Les bonnes raisons dapprendre DSP :     1- Cest lavenir     2- DSP peut arracher le succès de la gueule d...
33   Merci pour votre attention!                Digital Signal Processing
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Digital Signal Processor ( DSP ) [French]

  1. 1. 2ème année Génie Des Systèmes De Télécommunications et Réseaux Etude des antennes Réalisé par: Encadré par:  Assia MOUNIR Mr. TALI  Khadija BELMOUDDEN  Imane BOULLAILIAnnée Universitaire Traitement de la parole 2008-2009
  2. 2. PLAN2 I- Introduction II- Les DSP 1- Définitions 2- Architecture 3- Particularités des DSP 4- Types de DSP III- DSP en pratique 1- Fabricants 2- Applications IV- Simulation V- Conclusion Digital Signal Processing
  3. 3. Introduction3 C’est quoi DSP? Digital Signal Processor : processeur de signal numérique, est un micro-processeur optimisé pour les calculs Application principale = traitement numérique du signal Filtrage, extraction de signaux, reconnaissance de la parole, etc… Digital Signal Processing
  4. 4. Introduction4 Pourquoi le traitement numérique du signal ?  Grande résistance aux bruits  Indépendance par rapport aux tolérances de fabrication  Précision arbitraire  Stabilité dans le temps  Stockage des données sans dégradation  Duplication des valeurs sans altération  Programmation flexible  Développement rapide Digital Signal Processing
  5. 5. Introduction5 Structure générale des applications de TNS :  ADC = Analog to Digital Converter  DAC = Digital to Analog Converter Digital Signal Processing
  6. 6. Introduction6 Besoins en TNS :  Calculs rapides  Contraintes temps réel  Contraintes des systèmes embarqués  Production de masse Digital Signal Processing
  7. 7. Introduction7 Quel processeur utiliser pour le TNS ? •ASIP = Application Specific Instruction set Processor •ASIC = Application Specific Integrated Circuit  microcontrôleurs : pas assez performants  ASIC : beaucoup trop coûteux, mise en oeuvre complexe et longue  ASIP : beaucoup trop coûteux, définition complexe  processeurs généralistes : pas temps réel, trop coûteux, consomment trop d’énergie, difficilement embarquables Solution : Faire des processeurs spécifiques pour le traitement numérique du signal DSP Digital Signal Processing
  8. 8. Définition8  La mise en œuvre d’un DSP se fait en lui associant la mémoire (RAM,ROM) et les périphériques.  Un DSP est le cœur d’un système de traitement numérique audio Digital Signal Processing
  9. 9. Architecture DSP9 Architecture interne La façon dont les éléments dun système à microprocesseur sont interconnectés et échangent leur information  Architecture de Von Neumann  Architecture de Harvard Digital Signal Processing
  10. 10. Architecture de Von Neumann10 Mémoire globale La caractéristique de cette architecture est quelle ne possède quun système de bus. Un microprocesseur basé sur une structure Von Neumann stocke les programmes et les données dans la même zone mémoire. Digital Signal Processing
  11. 11. Architecture de Harvard11 mémoire séparé •permet une exécution plus rapide des instructions. •Il ny a aucun risque que le processeur écrire des données dans la mémoire programme et corrompe le programme. Digital Signal Processing
  12. 12. Utilisation de ces structures dans les DSP12  L’architecture généralement utilisée par les microprocesseurs classiques est la structure Von Neumann. L’architecture Harvard est plutôt utilisée dans des microprocesseurs spécialisés pour des applications temps réels, comme les DSP.  coût supérieur de la structure de type Harvard Structure de Harvard modifiée Digital Signal Processing
  13. 13. exemple13 Digital Signal Processing
  14. 14. Particularités DSP14 L’opération MAC  le traitement numérique du signal revient à effectuer essentiellement des opérations arithmétiques de base du type A = (B x C) + D.  Un microprocesseur classique nécessite plusieurs cycles d’horloge  Les DSP disposent de fonctions optimisées permettant de calculer A beaucoup plus rapidement.  Les DSP ont un jeu d’instructions spécialisé permettant de lire en mémoire une donnée, d’effectuer une multiplication puis une addition, et enfin d’écrire en mémoire le résultat, le tout en un seul cycle d’horloge Digital Signal Processing
  15. 15. L’opération MAC15  Actuellement, un DSP de gamme moyenne effectue une opération MAC sur des données de 16 bits en moins de 25 nS, soit 40 000 000 opérations par seconde. Digital Signal Processing
  16. 16. Utilisation de l’instruction MAC16 Digital Signal Processing
  17. 17. L’accès à la mémoire17  Les DSP sont capable de réaliser plusieurs accès mémoire en un seul cycle. gain du temps Les modes d’adressages des données sont un point particulier des DSP  Un DSP peut posséder plusieurs unités logiques de génération d’adresse, travaillant en parallèle avec la logique du cœur du DSP.  Il existe plusieurs modes d’adressages pour les DSP. Digital Signal Processing
  18. 18. Types de DSP :18  DSP à virgule fixe: Les données sont représentées comme étant des nombres fractionnaires à virgule fixe (exemple -1.0 à 1.0), ou comme des entiers classiques.  DSP à virgule flottante: Les données sont représentées en utilisant une mantisse et un exposant: n=mantisse*2exposant Digital Signal Processing
  19. 19. Types de DSP :19  Sur les DSP à virgule fixe, le programmeur doit rester vigilant à chaque étape d’un calcul. Ces DSP sont plus difficiles à programmer.  Les DSP à virgule flottante fournissent une très grande dynamique. Les DSP à virgule flottante sont plus chers et consomment plus d’énergie.  En termes de rapidité, les DSP à virgule fixe se placent dordinaire devant leurs homologues à virgule flottante, ce qui constitue un critère de choix important. Digital Signal Processing
  20. 20. DSP en pratique20  Etude de marché  Domaines d’applications  DSP et traitement de la parole Digital Signal Processing
  21. 21. Etude de marché21 Fabricants: Il existe différents fabricants de DSP sur le marché.  Analog Devices propose entre autre des DSP incorporant comme périphériques des ADC et des DAC.  Freescale.  Lucent.  Microchip propose deux familles dénommées Digital Signal Contrôler (dsPIC30F et dsPIC33F), qui sont des microcontrôleurs avec des capacités de calcul renforcées et des périphériques de conversion analogique-numérique.  Texas Instruments a une gamme étendue, comportant en particulier les familles C6000, C5000 et C2000. Digital Signal Processing
  22. 22. Comparaison des DSP fabriqués par Texas Instrument et Analog Devices22 Le classement du tableau est effectué selon le nombre de bits du bus de données et le temps d’exécution d’un cycle, puis d’une opération complexe, comme la transformée de Fourier rapide à 1024 points de calcul. Digital Signal Processing
  23. 23. Les prix23 Les microprocesseurs sont en perpétuelle évolution, chaque nouvelle génération est plus performante que l’ancienne, pour un coût moindre. Processeur de signal numérique [DSP] Pioneer DEQ-P800 Prix: $59.99 Carte DSP 8 canaux PRIX : 1 075$ Digital Signal Processing
  24. 24. Domaines d’applications24 TELECOMMUNICATIONS Fonctions dsp : Modulation and Transmission, Démodulation and Réception, Compression, commutation, routage, DTMF, Encryptage, amélioration des signaux, annulation décho, multiplexage Applications : Modems, Fax, autocommutateurs publics et privés, accueils automatiques, radio- téléphones, Pagers, Systèmes GPS, Vidéo Téléphones, systèmes Satellite, boucle locale radio, faisceaux hertziens Digital Signal Processing
  25. 25. Domaines d’applications25 INSTRUMENTATION ET MESURE Fonctions dsp : Transformée de Fourier rapide (FFT), Filtrage, synthèse de forme donde, filtrage adaptatif, calculs rapides Applications : Equipements de tests et mesures, analyse de vibration, Cartes dentrées-sorties pour PCs, systèmes auto : injection contrôlée, ABS, contrôle actif du bruit (générateurs d "anti-bruit"), systèmes de forage pétrolier, Instruments sismiques , mesure de puissance, simulateurs de vols, analyseurs de réseaux, générateurs de signaux Digital Signal Processing
  26. 26. Domaines d’applications26 ELECTRONIQUE MEDICALE Fonctions dsp : Filtrage, annulation décho, FFT 2D et 3D, générateurs de signaux Applications : équipements dassistance respiratoire et cardiaque, échographies, analyseurs biologiques, surveillance pré-natale, kinésithérapie, Scanners, IRM, oreillettes Digital Signal Processing
  27. 27. Domaines d’applications27 TRAITEMENT DIMAGE Fonctions dsp : Filtrage "spatial", FFT 2D et 3D, reconnaissance de forme, lissage, filtrage Applications : lecteurs de codes à barres, recherche sous-marine dobjets, systèmes dinspection automatique, reconnaissance dempreintes digitales, TV numérique, Sonars, Radars, Robotique. Digital Signal Processing
  28. 28. Domaines d’applications28 INDUSTRIE - CONTROLE DE MOTEURS Fonctions dsp : Filtrage, FFT, PID, calculs rapides, réduction de bruit. Applications : contrôle de vitesse de moteur, Robotique, gestion de puissance, générateurs, ascenseurs, climatisations, contrôle de trafic, systèmes de Navigation, disques durs, analyseurs de Vibration Digital Signal Processing
  29. 29. Domaines d’applications29 AUDIO Fonctions dsp : Réverbération, contrôle de tonalité, écho, filtrage, compression audio, égalisation en fréquence, transposition de fréquence, effets "spatiaux", surround Applications : Instruments de musiques et Amplificateurs, consoles de mixage, équipements denregistrement digitaux ou non, équipements de diffusion, cartes pour PC, jeux Digital Signal Processing et jouets, auto-radios, lecteurs de CDRom, TV, hauts parleurs haut de gamme
  30. 30. Domaines d’applications30 TRAITEMENT DE LA PAROLE Fonctions dsp : synthèse et reconnaissance vocale, Compression, lecture de texte, emails, sms, transposition d fréquence, Filtrage, enregistrement et playback Applications : enregistreurs sans support magnétique, répondeurs-enregistreurs, boîtes vocales, systèmes de sécurité par reconnaissance Processing Digital Signal vocale, interphones, cartes pour PC, jeux et jouets
  31. 31. 31 Simulations Application DSP Présentation de visualdsp++ Digital Signal Processing
  32. 32. Conclusion32 Les bonnes raisons dapprendre DSP : 1- Cest lavenir 2- DSP peut arracher le succès de la gueule de léchec 3- Les simples programmes informatiques 4- Digital Filters: simple à mettre en œuvre performance incroyable! Digital Signal Processing
  33. 33. 33 Merci pour votre attention! Digital Signal Processing

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